驾驶员转向特性分类与在线辨识研究

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针对汽车驾驶员转向特性分类与在线辨识问题,基于驾驶模拟器实验台,设计典型实验工况,选取具有一定驾驶经验的驾驶员进行实验研究。采集驾驶员转向过程实验数据并提取特征值,应用模糊C均值聚类算法将驾驶员转向特性分为谨慎型、一般型和激进型三类;根据分类实验数据应用BP神经网络算法建立驾驶员转向特性辨识模型,对模型辨识准确度进行离线验证,并基于辨识模型设计在线辨识方法。实验结果表明:研究方法能够实现对驾驶员转向特性的合理分类和在线准确辨识。
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