基于CAN数据的渣土车驾驶行为分析

摘要：针对渣土车辆管控的要求,着力于分析渣土车驾驶员的驾驶行为,以达到提高渣土车驾驶员的驾驶素质、规范其日常驾驶行为和行车安全意识,减少安全事故发生的目的;通过对渣土车辆的北斗定位数据和CAN数据进行采集与解析后,利用K-means聚类算法对渣土车驾驶员的驾驶倾向性进行识别;然后构建司机驾驶行为评分模型,使用熵权层次分析法来确定每个指标的权重,进而由权重来制定指标分值,最终对渣土车驾驶员进行综合评分,实现对渣土车驾驶员的驾驶行为分析。 关键词：CAN数据;驾驶行为;聚类;北斗定位;评分模型     

虚拟驾驶员决策行为模型研究

驾驶决策行为是驾驶行为研究的重要内容.为提高驾驶决策行为建模与仿真的可信度,提出了基于分层的驾驶员决策行为模型.将驾驶决策分为策略层、方法层、行动层和车辆控制层四个层次.重点对驾驶员行动层的决策行为进行实现.使用两点法和PID方法相结合,计算车辆转向角度,使用反应点跟车模型计算车辆纵向行驶速度.通过驾驶员跟车行为仿真,分析了跟车行为模型的稳定性和逼真性,说明了驾驶员决策行为模型的可信性,使驾驶行为模型的输出更加真实.     

基于车辆周期行为的UBI设计

随着定位与导航技术的快速发展,使基于位置信息的各种应用成为可能.在车辆保险领域,让那些驾驶行为习惯良好,以及有着丰富驾驶经验的驾驶员可以最大程度享受到保费上的优惠,有助于减少不安全驾驶行为.通过对车辆周期性行为进行分析,可以评估车辆行驶风险.讨论了周期性行为数据的采集方法,以及用离散傅里叶变换等方法对数据进行分析、归纳.保险公司根据差异化的驾驶行为和特征给出差异化的保费定价,使保费的制定更加合理.     

基于多层模型的“两客一危”车辆行驶状态评价系统

随着我国道路运输行业的快速发展,"两客一危"车辆大幅度增长,给道路出行和乘客的生命财产安全带来了极大的考验.本文基于海量"两客一危"车辆行驶数据提出了多层模型的"两客一危"车辆行驶状态评价系统.首先,对行驶数据进行特征筛选、异常值清洗、归一化等处理.然后,在宏观和微观两个层面上分别使用聚类分析模型和动态阈值模型对车辆行驶数据进行分析.最后通过将聚类分析的结果与动态阈值的分析结果相结合即可实现对车辆行驶状态以及驾驶员的驾驶习惯的综合评价.研究结果表明,本文提出的多层模型能够对车辆行程路况以及车辆驾驶员驾驶习惯进行较为准确的评估,可为"两客一危"车辆的管理监督部门以及车辆运输企业提供合理的安全生产的科学依据和数据支持.     

基于模糊推理的汽车辅助驾驶系统控制算法

在建立汽车辅助驾驶系统模型的基础上，指出满足驾驶员的驾驶特征是车辆控制的一个重要指标，此外针对驾驶员驾驶行为的不精确性，提出了以模糊推理为基础的上位控制方法，并对其进行了现场实验。实验结果表明，用模糊控制理论模拟驾驶行为的不精确性是可行的。通过模糊控制自车的速度，能够实现自车在多种工况下保持安全状态。     

车辆碰撞事故再现技术的发展

事故再现技术是鉴定事故责任和分析事故原因的方法之一。通过对国内外车辆碰撞事故再现技术的回顾，总结了车辆碰撞交通事故再现技术的一般仿真算法计算流程，探讨了事故再现技术中影响仿真速度和精度的主要原因，其中估计车辆的初始碰撞位置参数进行迭代计算将导致较长的计算时间，忽略车辆的塑性变形和驾驶员的操纵行为将导致模型的不精确。展望了事故再现技术的发展趋势，未来的交通事故再现技术将能够推断驾驶员的操纵行为，模拟出驾驶员的生理心理变化，并能进行事故预防分析。     

虚拟驾驶环境中车辆智能体的驾驶行为模型

建立虚拟交通环境的多智能体结构,分析车辆智能体的驾驶行为分层模型以及感知、决策和操作等过程。采用模糊专家系统建立车辆智能体的驾驶行为模型。为模拟现实中的驾驶员行为特性,加入驾驶员因子,使驾驶模拟器的虚拟交通环境更符合现实。运用OpenGVS产生和显示实时交互的虚拟驾驶场景。结果表明该模型能体现实际驾驶行为的多样性、随机性和模糊性。该模型通用有效,它使驾驶模拟器的虚拟交通场景更真实满意。     

基于人类视觉皮层双通道模型的驾驶员眼动行为识别

驾驶员的危险行为会增加交通事故的发生率,目前对驾驶员行为的研究中大多通过面部识别等方法对异常行为如疲劳驾驶、接电话等进行识别.这种方法仅客观地对驾驶员行为进行分类,而忽略了他们在驾驶过程中的主观心理.眼动仪是记录和分析驾驶员眼动数据的有效工具,可以清晰地了解驾驶员的想法并总结其视觉认知模式.因为目前还没有针对驾驶员眼动...     

驾驶员敏感行为对入匝道口车流量的影响

在交通流优化的研究中,为了解决驾驶员的敏感行为因素对入匝道口的车流量影响的问题,利用人匝道系统模型在开放边界条件下,采用元胞自动机方法得到驾驶员敏感行为因素引入与否的入匝道口处的车流量数据,得到了不同车辆运行方式条件下入匝道系统各路段的交通流图.结果表明,引入驾驶员敏感行为因素能够显著提高主干道上的车流量;当主干道上车辆较少而匝道上车辆较多时,引入驾驶员敏感行为因素能够显著提高匝道路段的车流量.当主干道和匝道上车辆均较多时,匝道上车辆的随机减速过程更为频繁,从而导致匝道路段流量降低,而驾驶员的敏感驾驶行为在一定程度上能够减少道路瓶颈处堵塞情况的发生.     

基于心理物理综合认知结构的微观交通仿真模型

针对驾驶行为的不确定性,在分析驾驶员心理-物理微观特性的基础上,构建了基于驾驶员任务集聚的心理-物理综合认知结构及其各行为运行模式下微观交通仿真的车辆跟驰模型.运用五轮仪试验系统所采获的实际数据和多元统计分析的数学方法对模型进行了标定,并使用与模型标定过程所用到的数据不同的另一部分数据验证了模型的有效性.结果表明,该文所提出的模型和算法能够很好地刻画驾驶员心理-物理行为特性的复杂性,再现人车单元的实际动态行为,为网络交通流一体化协同仿真和智能运输系统研究提供理论基础.