公交車進出站良好駕駛行為建模及參數(shù)獲取方法研究.pdf

1、優(yōu)化駕駛員的駕駛行為不僅可以有效預防交通事故的發(fā)生，還能夠提高燃油資源的利用率，降低道路交通對環(huán)境的污染。駕駛行為評價的關鍵在于數(shù)據(jù)處理，車載終端通過一系列車載傳感器、數(shù)據(jù)采集設備獲取車輛行駛數(shù)據(jù)，經(jīng)建模處理，獲取評價結果，并根據(jù)評價結果為駕駛員提供合理的駕駛策略。
　　行駛過程的隨機性導致車輛行駛數(shù)據(jù)處理困難，本文以行駛路徑固定、車型一致的公交車行駛數(shù)據(jù)為研究對象，提出了公交車行駛關鍵區(qū)域的概念，并以之為基礎，提出了一種基于設定

2、關鍵區(qū)域，即車站區(qū)域的良好駕駛行為參數(shù)獲取方法，該方法能夠在該類關鍵區(qū)域為駕駛員提供實時操作建議，優(yōu)化駕駛技術，降低油耗，提高安全性和舒適度。具體內容如下：
　　①敘述了良好駕駛行為獲取方法的背景和意義；然后介紹了自動駕駛、駕駛輔助系統(tǒng)以及駕駛行為分析建模的國內外研究現(xiàn)狀。
　　②構建了駕駛行為模型，詳細介紹了公交車的節(jié)能駕駛原理，為了能夠在大量駕駛數(shù)據(jù)中選擇出良好駕駛行為，提出了利用模糊綜合評估方法對駕駛行為進行評價。

3、r>　　③首先基于良好駕駛行為的概念，建立了良好駕駛行為模型框架，給出了實時駕駛數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)方案。其次根據(jù)先驗規(guī)則及駕駛行為評價標準在采集到的海量駕駛數(shù)據(jù)中提取相對良好的駕駛行為數(shù)據(jù)。按照關鍵區(qū)域和時間段特征，分為若干數(shù)據(jù)片，并利用 MapReduce并行框架分別對數(shù)據(jù)片聚類、剪支后得到關鍵區(qū)域特定時間段的良好駕駛行為參數(shù)。整合所有數(shù)據(jù)片結果，得到整條線路的良好駕駛行為參數(shù)。
　?、苓x取了訓練樣本以外的良好駕駛行為數(shù)據(jù)進行模型和