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基于车载传感信息融合的电动汽车驾驶行为辨识
被引量：
2
1
作者
陶红兴
莫凌飞
严如强
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期355-362,共8页
本文的主要目的是基于信息融合的方法设计出一套能准确辨识出驾驶行为的系统。本系统使用六轴加速度计采集加速度信息,通过多尺度多重分形(MMA)算法(首次将该算法用作特征提取的方法)从加速度信号中提取出可反映不同驾驶行为的波动特征...
本文的主要目的是基于信息融合的方法设计出一套能准确辨识出驾驶行为的系统。本系统使用六轴加速度计采集加速度信息,通过多尺度多重分形(MMA)算法(首次将该算法用作特征提取的方法)从加速度信号中提取出可反映不同驾驶行为的波动特征。并采集电动汽车的OBD接口获取的包括速度、功率、电流等车载OBD信息并提取特征。分别通过随机森林(RF)算法对驾驶员的驾驶行为进行辨识。提出一种新的信息融合的方法,采用该方法对加速度信息和OBD信息进行融合,发现信息融合的方法可以更有效的辨识出电动汽车的驾驶行为。
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关键词
驾驶
行为
辨识
OBD
MMA算法
信息融合
随机森林
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职称材料
基于门控循环单元的驾驶行为辨识研究
2
作者
薛俊俊
陈双
《汽车实用技术》
2021年第24期30-33,共4页
准确识别驾驶行为,有利于提高车辆行驶安全性。文章针对目前驾驶行为识别方法的主观性和识别准确率低的问题,从驾驶员的角度出发,建立了基于门控循环单元网络的驾驶行为辨识模型。利用驾驶模拟器获取驾驶员操纵数据并建立驾驶行为数据集...
准确识别驾驶行为,有利于提高车辆行驶安全性。文章针对目前驾驶行为识别方法的主观性和识别准确率低的问题,从驾驶员的角度出发,建立了基于门控循环单元网络的驾驶行为辨识模型。利用驾驶模拟器获取驾驶员操纵数据并建立驾驶行为数据集,模型经过训练后,能够有效利用驾驶员操纵数据的时序特征,成功识别紧急加速、紧急制动和平稳直线行驶,模型的识别准确率到达96.67%,为交通安全领域提供重要的理论支持。
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关键词
驾驶
行为
辨识
深度学习
门控循环单元
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职称材料
基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法
被引量：
20
3
作者
陆键
王可
蒋愚明
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期227-235,共9页
为了提高道路交通安全主动防控能力,以小汽车行驶轨迹数据为研究对象,研究了不良驾驶行为的实时辨识问题;基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据;提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论;使用大样本统计分布方...
为了提高道路交通安全主动防控能力,以小汽车行驶轨迹数据为研究对象,研究了不良驾驶行为的实时辨识问题;基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据;提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论;使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值;建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱,计算了不良驾驶行为谱特征值;以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本;以部分驾驶行为谱参数为输入,使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型;为了验证方法的有效性,使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据,分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明:使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s^(-1),大部分样本处于正常跟驰状态,约2%样本处于不良跟驰状态;基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例,使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh;不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率,平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见,不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法,与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库;不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题,与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。
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关键词
交通安全
驾驶
行为
谱
风险度量
不良
驾驶
行为
辨识
人工智能
不平衡类提升算法
原文传递
基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法
被引量：
4
4
作者
张泽星
宗长富
+1 位作者
马福良
王畅
《汽车技术》
北大核心
2011年第7期1-3,共3页
在线控转向系统中,采用一种基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法,可达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的。通过驾驶模拟器采集相应工况数据,经数据预处理后,应用Baum-Welch算法对多维高...
在线控转向系统中,采用一种基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法,可达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的。通过驾驶模拟器采集相应工况数据,经数据预处理后,应用Baum-Welch算法对多维高斯隐马尔科夫模型进行优化,且应用Labview进行在线辨识,准确率达到99.8%。
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关键词
线控转向系统
驾驶
员
行为
辨识
多维高斯隐马尔科夫模型
LABVIEW
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职称材料
题名
基于车载传感信息融合的电动汽车驾驶行为辨识
被引量：
2
1
作者
陶红兴
莫凌飞
严如强
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期355-362,共8页
基金
国家十二五科技支撑计划项目(2015BAG09B01)
文摘
本文的主要目的是基于信息融合的方法设计出一套能准确辨识出驾驶行为的系统。本系统使用六轴加速度计采集加速度信息,通过多尺度多重分形(MMA)算法(首次将该算法用作特征提取的方法)从加速度信号中提取出可反映不同驾驶行为的波动特征。并采集电动汽车的OBD接口获取的包括速度、功率、电流等车载OBD信息并提取特征。分别通过随机森林(RF)算法对驾驶员的驾驶行为进行辨识。提出一种新的信息融合的方法,采用该方法对加速度信息和OBD信息进行融合,发现信息融合的方法可以更有效的辨识出电动汽车的驾驶行为。
关键词
驾驶
行为
辨识
OBD
MMA算法
信息融合
随机森林
Keywords
driving behavior identification
acceleration
OBD,MMA
information fusion
random forest
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于门控循环单元的驾驶行为辨识研究
2
作者
薛俊俊
陈双
机构
辽宁工业大学汽车与交通工程学院
出处
《汽车实用技术》
2021年第24期30-33,共4页
基金
辽宁省高等学校创新人才计划。
文摘
准确识别驾驶行为,有利于提高车辆行驶安全性。文章针对目前驾驶行为识别方法的主观性和识别准确率低的问题,从驾驶员的角度出发,建立了基于门控循环单元网络的驾驶行为辨识模型。利用驾驶模拟器获取驾驶员操纵数据并建立驾驶行为数据集,模型经过训练后,能够有效利用驾驶员操纵数据的时序特征,成功识别紧急加速、紧急制动和平稳直线行驶,模型的识别准确率到达96.67%,为交通安全领域提供重要的理论支持。
关键词
驾驶
行为
辨识
深度学习
门控循环单元
Keywords
Driving behavior recognition
Deep learning
Gated recurrent unit
分类号
U471.15 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法
被引量：
20
3
作者
陆键
王可
蒋愚明
机构
同济大学交通运输工程学院
出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期227-235,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0803902)
国家自然科学基金项目(71871165)。
文摘
为了提高道路交通安全主动防控能力,以小汽车行驶轨迹数据为研究对象,研究了不良驾驶行为的实时辨识问题;基于无人机拍摄交通流视频提取海量车辆行驶轨迹数据;提出了应用风险度量方法量化典型不良驾驶行为的理论;使用大样本统计分布方法确定不良驾驶行为的特征参数阈值;建立了结合交通环境信息的不良驾驶行为谱,计算了不良驾驶行为谱特征值;以车辆不良驾驶行为谱特征值为依据标定不良车辆样本;以部分驾驶行为谱参数为输入,使用不平衡类提升的人工智能算法建立了不良驾驶行为辨识模型;为了验证方法的有效性,使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据,分析了小汽车不良跟驰行为特征。分析结果表明:使用四分位差法得到不良跟驰特征参数的阈值为0.19 s^(-1),大部分样本处于正常跟驰状态,约2%样本处于不良跟驰状态;基于每辆车行驶轨迹中正常跟驰状态和不良跟驰状态的比例,使用95%分位数将8 917 veh小汽车样本划分为不良跟驰车辆445 veh与正常跟驰车辆8 472 veh;不平衡类提升算法CUSBoost辨识不良跟驰车辆达到了94.4%的召回率和85.9%的精确率,平衡分数和精确率-召回率曲线下的面积为所有算法中最高。可见,不良驾驶行为谱作为一种客观的不良驾驶行为量化表达方法,与人工智能方法结合可以生成海量的不良驾驶行为谱库;不平衡类提升算法可以解决不良驾驶行为数据的不平衡问题,与常规算法相比具有更好的不良驾驶行为辨识能力。
关键词
交通安全
驾驶
行为
谱
风险度量
不良
驾驶
行为
辨识
人工智能
不平衡类提升算法
Keywords
traffic safety
driving behavior spectrum
measurement of risk
abnormal driving behavior identification
artificial intelligence
imbalanced class boosting algorithm
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法
被引量：
4
4
作者
张泽星
宗长富
马福良
王畅
机构
吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室
出处
《汽车技术》
北大核心
2011年第7期1-3,共3页
基金
国家自然科学基金项目(50775096
51075176)
文摘
在线控转向系统中,采用一种基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法,可达到辅助驾驶员驾驶、屏蔽驾驶员错误操作和提高汽车主动安全性的目的。通过驾驶模拟器采集相应工况数据,经数据预处理后,应用Baum-Welch算法对多维高斯隐马尔科夫模型进行优化,且应用Labview进行在线辨识,准确率达到99.8%。
关键词
线控转向系统
驾驶
员
行为
辨识
多维高斯隐马尔科夫模型
LABVIEW
Keywords
Steer-by-wire system
Driving intention recognition
Multi-dimensional Gaussian HMM
LabVIEW
分类号
U463.4 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于车载传感信息融合的电动汽车驾驶行为辨识
陶红兴
莫凌飞
严如强
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
2
基于门控循环单元的驾驶行为辨识研究
薛俊俊
陈双
《汽车实用技术》
2021
0
下载PDF
职称材料
3
基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为实时辨识方法
陆键
王可
蒋愚明
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
20
原文传递
4
基于多维高斯隐马尔科夫模型的驾驶员转向行为辨识方法
张泽星
宗长富
马福良
王畅
《汽车技术》
北大核心
2011
4
下载PDF
职称材料
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