基于智能移动终端的驾驶行为聚类研究

来源 :武汉理工大学学报：交通科学与工程版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：x1u2e3

【摘要】

：

通过智能移动终端内部的加速度传感器、陀螺仪传感器采集车辆运动状态数据，对采集的传感器数据进行移动平均滤波处理，提取传感器数据的时域特征.采用主成分分析对21维原始驾驶

【作者】

：

李振威石英高田翔刘子伟

【机构】

：

武汉理工大学自动化学院

【出处】

：

武汉理工大学学报：交通科学与工程版

【发表日期】

：

2018年5期

【关键词】

：

智能移动终端驾驶行为主成分分析 K-MEANS算法 FCM算法 smart mobile terminal driving behavior princip

【基金项目】

：

江苏省重点研发计划项目（BE2016155）、国家自然科学基金项目（61673306）资

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通过智能移动终端内部的加速度传感器、陀螺仪传感器采集车辆运动状态数据，对采集的传感器数据进行移动平均滤波处理，提取传感器数据的时域特征.采用主成分分析对21维原始驾驶行为特征进行转换，生成五个表征明确驾驶行为的综合特征，结合k-means和模糊C均值（FCM）聚类算法对采集到的驾驶行为数据的综合特征进行聚类分析.聚类结果表明，车辆驾驶行为特征可有效聚为转弯行为、变速行为和变道行为，FCM聚类效果优于k-means，但是FCM的运行时间慢于k-means.

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