基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

中国安全科学学报

基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究

赵栓峰，徐光华

西安交通大学,机械工程学院,西安,710049;西安科技大学,机械工程学院,西安,710054%西安交通大学,机械制造系统工程国家重点实验室,西安,710049

出版日期:2010-09-20
基金资助:
国家自然科学基金(51005176)

Study on Fatigue Driving Based on Driver Model Parameter Identification

Published:2010-09-20

摘要/Abstract

摘要： 提出一种利用驾驶员模型反演方法来进行驾驶员疲劳诊断研究的新方法.首先利用预瞄神经网络建立适应于复杂路况条件下的驾驶员-汽车-道路闭环模型,然后定义特定行驶轨迹内理论数据与试验数据的近似度为目标函数,将驾驶员参数的反演问题转化为多目标优化问题,采用基于实数编码混沌变异量子遗传算法的优化方法,获得全局最优解.试验中采用脑电和主观疲劳心理评测结合的方法确定被试者的疲劳状况.在每种疲劳状况下对驾驶员参数进行辨识,对结果进行统计分析表明,在考虑到车型、道路曲率等因素条件下驾驶员参数分布与驾驶员的疲劳状况有很强的相关性.

中图分类号:

X913.4%U491

赵栓峰，徐光华. 基于驾驶员模型参数辨识的疲劳驾驶研究[J]. 中国安全科学学报.

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Study on Fatigue Driving Based on Driver Model Parameter Identification

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