[发明专利]驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法有效
| 申请号： | 201710226893.5 | 申请日： | 2017-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN107016193B | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 赵冬斌;张启超;夏中谱 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 郭文浩;吴晓芬 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法。基于驾驶员在环汽车仿真测试平台，在采集数据时，设计多种不同的驾驶场景，针对多个驾驶员进行驾驶数据的采集；从中提取每个驾驶员的跟车行为特征参数数据集；对所有驾驶员的特征行为参数数据集进行聚类，聚类为几种不同的驾驶类别，作为训练数据集；然后利用上述训练数据集，对待分类的当前驾驶员进行类别判断。既实现了对不同跟车行为进行分类，又提高了采集跟车行为数据的效率，而且成本低、安全性好。本发明还利用高斯过程模拟驾驶员的纵向驾驶行为，能够为当前驾驶员提供个性化的期望跟车距离，提升了辅助驾驶系统对不同驾驶员的主动适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 驾驶员 车行 分析 中的 期望 距离 计算方法 | ||
【主权项】：
1.一种驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤A1，采用仿真环境采集当前驾驶员的驾驶数据；/n步骤A2，针对当前驾驶员的驾驶数据，根据预设的片段数量，选取近似稳态跟车的数据片段；分别对各数据片段进行预处理，得到该驾驶员纵向行为特征参数数据集；/n步骤A3，根据当前驾驶员的所述纵向行为特征参数数据集，基于分类方法的训练数据集，对当前驾驶员进行分类；/n步骤A4，根据步骤A3的分类结果，计算当前驾驶员在不同车速下的期望跟车距离；/n步骤A5，利用个性化学习模式，校正所述当前驾驶员在不同车速下的期望跟车距离；/n其中，步骤A5中“利用个性化学习模式，校正所述当前驾驶员在不同车速下的期望跟车距离”的步骤具体包括：/n步骤C1，将驾驶员纵向行为建模为高斯过程回归模型：/np(d
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