基于模糊多目标决策的驾驶员反应状态辨识

发布时间：2018-03-10 13:55

  本文选题：智能交通　切入点：安全车距　出处：《科学技术与工程》2014年33期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了使安全车距模型中的预警算法适应驾驶员的个体驾驶特性,提出了一种基于模糊多目标决策的驾驶员反应状态辨识方法。首先,对驾驶员进行离线测试,确定出驾驶员的驾驶倾向力度,进而确定出驾驶员的静态反应时间;然后利用模糊数学方法将影响驾驶员反应状态的因素进行分类,利用综合加权层次分析法对驾驶员反应状态进行综合评估。根据评估结果利用反应时间修正公式对驾驶员的静态反应时间进行修正;最后对没有考虑驾驶员因素、考虑驾驶风格和考虑驾驶员反应状态三种情况下,Berkeley模型所作出的预警距离进行了仿真对比。仿真结果表明,在综合考虑驾驶员反应状态后所确定的安全车距更能满足驾驶员的个体需求,能够在一定程度上提高安全车距模型的准确性。
[Abstract]:In order to adapt the early warning algorithm in the safe distance model to the driver's individual driving characteristics, a driver response state identification method based on fuzzy multi-objective decision is proposed. Firstly, the driver is tested off-line. The driving tendency of the driver is determined, and then the static reaction time of the driver is determined, and the factors that affect the driver's reaction state are classified by fuzzy mathematics method. According to the result of evaluation, the static reaction time of the driver is modified by the formula of reaction time correction. Finally, the driver factor is not considered. The warning distance made by Berkeley model is compared with that of driving style and driver reaction state. The simulation results show that, The safety distance determined by considering the driver's reaction state can satisfy the individual needs of the driver and improve the accuracy of the safety vehicle distance model to some extent.
【作者单位】： 山东理工大学交通与车辆工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074140) 山东省自然科学基金项目(ZR2011EEM034)资助
【分类号】：U491.254

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本文编号：1593636