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基于实测数据分析的公交车驾驶员换道预警策略研究
| 论文题名： | 基于实测数据分析的公交车驾驶员换道预警策略研究 |
| 关键词： | 公交车驾驶员;换道预警策略;实测数据分析 |
| 摘要： | 准确描述公交车驾驶员的行为是驾驶安全干预策略的关键。本文基于公交车驾驶员的试验测量数据，围绕公交车驾驶员个性化预警这一技术，主要开展了以下研究： (1)获取多场景路段数据并进行预处理。利用车载设备获取驾驶数据，构建行为数据库。基于CAN总线解析协议解析行为参数。拆解研究任务需求，搭建若干个公交车驾驶员的典型接近前车场景和换道场景，设计数据提取规则，提取典型场景的路段数据并进行数据预处理，为公交车驾驶行为特性分析和预警策略验证提供试验数据基础； (2)选用统计分析工具，分析公交车驾驶员的换道倾向性。提取有目标接近前车工况下的跟车场景和换道场景路段数据，结合统计分析、方差分析和散点图等方法分析跟车场景和换道场景下的公交车驾驶员操纵特性。计算车头时距和即将碰撞时间等车间参数，研究车间关系对公交车驾驶员换道倾向性的影响； (3)划分若干个典型换道场景，研究公交车驾驶员的换道特性。提取六种典型换道场景，选定统计分析方法，研究公交车驾驶员的换道操纵特性，从速度变化、驾驶员操纵差异性、自车参数和车间参数分析着手，研究公交车驾驶员的换道操纵特性，指导后续个性化驾驶员模型的搭建； (4)研究公交车驾驶员驾驶风格辨识方法，解决公交车驾驶员在换道场景下的风格识别问题。基于驾驶员操纵行为参数，析取与驾驶风格相关度高的特征，引入主成分分析方法，重构驾驶行为特征，引入迭代自组织（ISODATA）聚类算法进行风格辨识。选定K均值、高斯混合模型和模糊C均值聚类算法开展聚类结果的对比分析，验证ISODATA聚类算法的有效性和优越性，为后续驾驶风格自适应车辆预警算法提供辨识方法； (5)制定基于最小换道安全距离的换道预警策略，结合统计分析结论、个性化驾驶员模型和风格辨识模型，搭建个性化换道预警系统仿真平台。基于前车与自车的相对距离、相对速度等环境相关特征设计换道预警模块。联合Simulink和Trucksim搭建仿真验证平台，该平台能够实现换道数据采集、驾驶风格辨识、驾驶员模型更新和换道预警等功能，利用实测数据验证风格辨识算法和换道预警策略的可靠性。 |
| 作者： | 黄旭茵 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 皮大伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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