【摘 要】
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为更好地实现个性化驾驶,本文中提出了一种集成驾驶员特性辨识的自学习换道轨迹规划系统。首先,在高斯分布中引入驾驶员特性系数Jc和驾驶员反应与操作时间td,建立了个性化换
【机 构】
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吉林大学,广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775236,U1564214),国家重点研发计划项目(2017YFB0102600)资助
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为更好地实现个性化驾驶,本文中提出了一种集成驾驶员特性辨识的自学习换道轨迹规划系统。首先,在高斯分布中引入驾驶员特性系数Jc和驾驶员反应与操作时间td,建立了个性化换道轨迹规划模型,并通过DTW算法对实际轨迹和拟合轨迹进行匹配。之后,基于采集的驾驶员换道轨迹进行AP聚类,离线标定Jc和td共性化值,同时获得30名驾驶员的标签,将其驾驶特性分为舒适、一般和运动型。然后,将自由驾驶数据进行特征工况的提取,并基于长短期记忆网络(LSTM)搭建驾驶员特性在线辨识模型进行训练。最后,选取15名驾驶员进行实车验证,系
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