简介:驾驶员转向行为建模经历了半个多世纪的发展,根据不同的应用与建模方式,出现了大量的驾驶员模型。驾驶员行为建模对于车辆自主驾驶、汽车数字开发阶段的模拟仿真及汽车主动安全装置的评价验证阶段有重要作用。为了使该领域的研究人员对当前各种驾驶员建模方法有较全面的了解,主要对各种驾驶员建模进行分类综述。首先通过有无预瞄环节,将驾驶员模型分为补偿控制与预瞄模型;然后通过视觉转向机制,将预瞄模型分为单点、两点及多点预瞄模型;针对单点预瞄建模又划分为经典控制理论、非线性控制理论及基于认知架构的建模,并分别概述了各类驾驶员模型的结构形式、发展现状及其优缺点,最后进行了总结与展望。
简介:大数据分析是检查具有各种类型的大量数据并快速生成以识别隐藏模式、未知相关性和其他有用信息的过程。在现代汽车集团的研发中心,有许多类型的机器能够以前所未有的规模生成数据。作者开发了一种名为VDMS的车辆信号采集设备。这种类型的传感器每天在大数据系统上存储超过1TB的数据。因此,分析不断增加的数据量和高速流传感器数据的能力是必不可少的。本文研究了传感器数据的分析方法,首先,建立了从信号数据相关性分析到分类模型的分析过程,并开发了针对信号优化的分析方法。另外,提出了一种将异常信号数据形成图案并检测特定图案的方法。