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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开一种驾驶风格分类识别方法及人机共享转向控制方法，包括如下步骤：基于PreScan‑Simulink‑罗技G29组件的驾驶场景搭建以及表征驾驶风格参数的采集；聚类特征参数获取并利用KHM算法进行驾驶风格聚类；基于BP神经网络的驾驶风格辨识方法；建立了人‑车‑路系统模型，并利用LMIH∞控制方法进行力矩共享控制。根据不同驾驶风格驾驶员，采用了粒子群优化算法对控制器权限进行了优化。本发明旨在减小驾驶员转向负荷的同时，通过对不同驾驶风格的人机交互权限进行个性化设计，提升各类驾驶风格的驾驶体验。
主权项：1.一种驾驶风格分类识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，搭建驾驶员行驶场景，试验道路不同曲率的弧形环道；步骤2，采集并处理驾驶员驾驶过程中的原始数据，包括转向盘转角、车速、横摆角速度和侧向加速度；步骤3，对所述原始数据进行统计学处理，得到驾驶员风格特征参数，对所述风格特征参数进行主成分分析并进行主成分排序，得到主成分贡献率和累计贡献率；步骤4，基于贡献率选取聚类分析指标，利用KHM分类算法将所述特征参数进行聚类分类，得到若干个簇，分别代表不同驾驶风格；步骤5，将聚类分类后的样本作为数据集，以样本三维参数为输入，以样本类型为输出训练BP神经网络，经优化迭代验证后得到驾驶员风格辨识的BP神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种驾驶风格分类识别方法及人机共享转向控制方法
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