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摘要:
考虑驾驶风格的影响,设计了一种优化的纵向相对距离预测模型,并基于此模型改进了前撞预警系统报警策略.驾驶风格分类结合了分位点法和信息熵法,以不同方式进行特征提取,使用k-means方法聚类样本数据.基于长短期记忆模型,设计了编码器-解码器模型用于预测,以上述分类的全部数据训练模型的共用部分参数,以提高模型的泛化能力;而以3种驾驶风格对应数据集对模型的个性化部分参数进行更高学习率的训练.利用上述预测模型,对基于欧洲新车评估计划-自动紧急制动系统测试协议的前撞预警策略进行改进,使误报警次数从123降低至50.
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文献信息
篇名 基于驾驶风格的前撞预警系统报警策略
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 驾驶风格 纵向相对距离预测 前撞预警策略
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 405-413
页数 9页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.03.014
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
驾驶风格
纵向相对距离预测
前撞预警策略
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
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23
总被引数(次)
66645
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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