純電動汽車駕駛行為預測和駕駛模式識別.pdf

1、世界人口不斷增長，能源消耗量增大，環(huán)境污染日益嚴重，新能源和相關(guān)產(chǎn)業(yè)受到越來越多的重視。人們生活水平提高，汽車人均占有量持續(xù)上升，無人駕駛、輔助駕駛、智能交通近幾年飛速進步。本文通過分析新能源純電動公交車運行數(shù)據(jù)，進行純電動汽車駕駛意圖、駕駛風格、駕駛行為、駕駛模式識別，駕駛意圖指駕駛員駕駛過程中希望汽車達到的某種狀態(tài)，駕駛風格指駕駛習慣，而駕駛行為指駕駛員進行的某個操作，駕駛模式指在某種運行工況下，對應于不同駕駛意圖的駕駛風格。本文針

2、對研究過程中的相關(guān)問題也進行了詳細說明。
　　本次研究內(nèi)容主要包括以下三個方面：
　?。?）提出了兩步填充法，解決了具有時序性特點的汽車運行數(shù)據(jù)出現(xiàn)的整條記錄缺失的填充問題，盡可能的提高了填充準確率，并使填充數(shù)據(jù)符合汽車驅(qū)動原理及客觀事實。
　?。?）基于駕駛意圖和駕駛風格運用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行駕駛行為的預測，并基于運行工況，運用K均值聚類算法進行駕駛模式的識別，解決智能駕駛中出現(xiàn)的自動駕駛模式與駕駛員駕駛模式

3、不匹配的問題，駕駛行為預測準確率高于90%，駕駛模式聚類效果較好。并提出駕駛模式評估參數(shù)，判斷不同駕駛模式影響及參數(shù)應用。
　　（3）運行工況在識別過程中引入了汽車控制行為指標和汽車運行狀態(tài)表征，不再是單純的時間速度曲線，改善了運行過程中工況場景只以速度來辨別的局限性。
　　本次研究的意義是通過預測駕駛行為和識別駕駛模式，來推動自動駕駛/輔助駕駛發(fā)展，從而提高智能駕駛舒適度及駕駛效率，基于本次研究內(nèi)容可以進行驅(qū)動控制、駕駛模