基于高斯混合模型的驾驶员个人特质辨识

• 作者: 吴坚 姚琳琳 朱冰 邓伟文
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车辆工程 特征辨识 高斯混合模型 驾驶员个人特质
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 38-43
• 页数: 6页
• 分类号: U471.3
• 字数: 3707字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201501006

摘要

为实现不同类型驾驶员个人特质辨识,基于dSPACE实时仿真平台搭建了驾驶员使用模式信息采集系统,对30名被测驾驶员在典型工况下的使用模式进行了信息采集;采用高斯混合模型建立了驾驶员个人特质辨识模型,选取三类典型驾驶员模本对模型进行了参数训练;利用得到的优化参数对测试驾驶员进行了个人特质类型识别测试,并应用试验设计方法对辨识方法进行了优化分析.测试结果表明,提出的基于高斯混合模型的驾驶员个人特质辨识方法能够有效辨识驾驶员类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴坚	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	25	163	9.0	11.0
2	朱冰	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	28	186	8.0	13.0
6	邓伟文	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	14	128	7.0	11.0
7	姚琳琳	吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室	1	9	1.0	1.0