基于大数据的矿用卡车驾驶风格识别算法研究

• 作者: 胡浈 张瑞新 刘鑫 冯读康 张秋涵
• 来源期刊: 软件
• 关键词: 卡车司机 驾驶风格 矿用卡车 层次聚类
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 19-21,64
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2021.03.005

摘要

卡车司机的驾驶风格表征着其根据实时行车环境对矿车的运行控制所采取的一系列操作行为.对于矿用卡车安全性与经济性有较大影响.为提高驾驶风格聚类算法的适用性,并直观表达聚类效果,提出基于层次聚类的驾驶风格识别方法,结合实际采集的现场不同驾驶员的驾驶行为数据,进行驾驶风格识别.结果表明将驾驶风格分成3类的分类结果较为明显,且适合矿用卡车的驾驶风格识别.