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公开(公告)号:CN107016193B
公开(公告)日:2020-02-14
申请号:CN201710226893.5
申请日:2017-04-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法。基于驾驶员在环汽车仿真测试平台,在采集数据时,设计多种不同的驾驶场景,针对多个驾驶员进行驾驶数据的采集;从中提取每个驾驶员的跟车行为特征参数数据集;对所有驾驶员的特征行为参数数据集进行聚类,聚类为几种不同的驾驶类别,作为训练数据集;然后利用上述训练数据集,对待分类的当前驾驶员进行类别判断。既实现了对不同跟车行为进行分类,又提高了采集跟车行为数据的效率,而且成本低、安全性好。本发明还利用高斯过程模拟驾驶员的纵向驾驶行为,能够为当前驾驶员提供个性化的期望跟车距离,提升了辅助驾驶系统对不同驾驶员的主动适应能力。
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公开(公告)号:CN107016193A
公开(公告)日:2017-08-04
申请号:CN201710226893.5
申请日:2017-04-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法。基于驾驶员在环汽车仿真测试平台,在采集数据时,设计多种不同的驾驶场景,针对多个驾驶员进行驾驶数据的采集;从中提取每个驾驶员的跟车行为特征参数数据集;对所有驾驶员的特征行为参数数据集进行聚类,聚类为几种不同的驾驶类别,作为训练数据集;然后利用上述训练数据集,对待分类的当前驾驶员进行类别判断。既实现了对不同跟车行为进行分类,又提高了采集跟车行为数据的效率,而且成本低、安全性好。本发明还利用高斯过程模拟驾驶员的纵向驾驶行为,能够为当前驾驶员提供个性化的期望跟车距离,提升了辅助驾驶系统对不同驾驶员的主动适应能力。
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