【摘 要】
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深入研究人类驾驶人的驾驶行为和特性，对推动智能汽车向高度自动驾驶的发展具有重要意义。本文采用驾驶模拟器研究驾驶人在复杂交通场景下的驾驶决策和驾驶行为，提出基于车辆行驶状态的驾驶人能力评价方法。采用基于群组决策的模糊网络层次分析算法(F-ANP)，利用多指标融合，对驾驶人能力进行量化分析。研究表明，车辆的状态信息可以在一定程度上反应驾驶人的实时驾驶能力，对比其实验群体样本的基准驾驶能力，可以获得相对
【机 构】
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重庆大学汽车工程学院机械传动国家重点实验室
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深入研究人类驾驶人的驾驶行为和特性，对推动智能汽车向高度自动驾驶的发展具有重要意义。本文采用驾驶模拟器研究驾驶人在复杂交通场景下的驾驶决策和驾驶行为，提出基于车辆行驶状态的驾驶人能力评价方法。采用基于群组决策的模糊网络层次分析算法(F-ANP)，利用多指标融合，对驾驶人能力进行量化分析。研究表明，车辆的状态信息可以在一定程度上反应驾驶人的实时驾驶能力，对比其实验群体样本的基准驾驶能力，可以获得相对驾驶能力及驾驶能力变化信息。
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