JASE ›› 2019, Vol. 10 ›› Issue (1): 37-45.DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2019.01.004
刘 瑞,朱西产*
LIU Rui, ZHU Xichan*
摘要:
为提高智能汽车的类人驾驶能力,使用自然驾驶数据(NDD) 研究了驾驶员的加速行为特性。采用约5 800 万观测数据组成的数据库,探讨了驾驶员加速度分布的收敛性;使用多维核密度估计得到了驾驶员加速度分布,并使用相对熵描述不同数据量的数据集之间的差异;使用稳定收敛的数据集分析了驾驶员的加速度分布特性,提取了驾驶员加速度分布的特征参数;讨论了驾驶员加速度分布在智能汽车中的应用。结果表明:驾驶员的纵向加速度和侧向加速度二维分布服从双三角形分布特征;纵向加速度和侧向加速度随速度增大而先增大后减小;驾驶员加速度分布特性可以应用于智能汽车驾驶能力测试、智能汽车安全测试、人机共驾控制、危险估计算法等方面。