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基于多元特征参数与改进SVM算法的驾驶风格识别研究被引量：6: 2022年; 当自动驾驶车辆在执行换道等行为时,需要准确识别人类驾驶车辆的驾驶风格类型,以保证换道等行为的安全进行。为此,提出了一种基于多元特征参数与优化支持向量机(SVM)相结合的驾驶员驾驶风格识别模型。采用改进粒子群算法(IPSO)对支持向量机模型参数进行优化,搭建IPSO-SVM驾驶风格识别模型,并用UCI数据库中的数据集对其进行验证,结果表明:IPSO-SVM模型在准确性、实时性及收敛性方面均优于CV-SVM模型和PSO-SVM模型。在此基础上,进一步采用NGSIM数据库中真实交通流的数据进行驾驶风格识别测试。首先处理多元特征数据,滤除异常值;其次采用主成分分析法对数据进行降维和简化,并用K-means算法对其进行聚类;最后将降维简化的数据作为输入,聚类得到结果作为输出,采用IPSO-SVM识别模型进行仿真实验。结果表明:提出的IPSO-SVM模型准确率可达97.96%,均方误差降低约84%,绝对误差降低约81%,运行时间平均减小30%,且ROC曲线的AUC值最大模型性能最优,仿真结果验证了该模型对驾驶风格有更好的识别效果,其具有一定的可行性。; 黄江李雨涵吴盛斌丁代林罗华何渝; 关键词：改进粒子群算法优化支持向量机

基于路程预瞄的驾驶员模型被引量：7: 2019年; 为真实反映驾驶员在人-车-路闭环系统中对汽车的操纵特性,提出了一种基于路程预瞄的智能控制驾驶员模型。通过对一段路程进行预瞄,提出了用于判断目标路径相对于预瞄方向的位置关系的路程预瞄曲率阈值理论,建立了预瞄距离可变的自适应跟踪模型,同时,建立了智能控制转向盘的决策模型,提出了最优速度控制策略。CarSim和Simulink联合仿真结果显示,建立的驾驶员模型具有较高的路径跟踪精度和合理的速度控制策略。; 杨浩杨浩黄江李攀; 关键词：模糊控制理论

自动泊车系统路径规划与跟踪控制方法研究被引量：26: 2019年; 针对自动泊车系统中的路径规划与路径跟踪问题,首先基于逆向行驶的方法,根据避障条件确定了可安全驶入停车位的泊车起始点范围,然后利用五次多项式对路径进行平滑处理,根据约束条件建立约束方程组并求解出五次多项式各项系数,得到曲率连续且符合避障约束的泊车轨迹,再结合非时间参考系和基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,设计了路径跟踪控制器,最后利用MATLAB/Simulink进行仿真验证,结果表明,提出的方法在车速恒定与波动的情况下均取得了较好的路径跟踪效果。; 黄江魏德奎秦良艳李攀杜军; 关键词：自动泊车滑模控制路径规划

基于灵敏度分析及改进遗传算法的悬架运动学仿真优化被引量：5: 2018年; 针对某电动三厢轿车的麦弗逊式前悬架,在悬架K&C仿真试验中出现的车轮跳动转向梯度偏大易造成不足转向度过大、车轮跳动外倾梯度过大易造成轮胎磨损的悬架运动学问题进行优化。优化策略为:首先采用灵敏度分析确定优化变量,即通过试验设计方法对设计变量及响应函数进行迭代计算,通过响应面法对数据进行数学回归分析,从而确定设计变量的灵敏度,进而确定优化变量;然后基于改进的遗传算法(NSGA-II),即在传统NSGA-II算法中加入了精英保持策略,对确定出来的优化变量进行多目标优化。优化结果表明,该方法去除了相关度较小的设计变量,提高了算法精度,缩短了计算时间。; 郝志宽黄江张乃文吴伟; 关键词：响应面法

基于曲率与车速的两点智能控制驾驶员模型被引量：11: 2017年; 为了提高驾驶员模型的路径跟踪精度,基于模糊逻辑智能控制器建立了一种依据道路曲率、车速,采用远、近两点预瞄的智能驾驶员模型。该模型根据目标道路的曲率自适应地选择预瞄距离远、近两点,根据不同的车速和预瞄点的横向偏差决策出最优转向盘转角。对所建立的驾驶员模型与CarSim驾驶员模型进行仿真测试对比,结果表明,该模型能够在反应滞后的情况下完成复杂道路、极限工况的驾驶员操作,路径跟踪误差较CarSim模型小。; 杨浩黄江李正网李攀韩中海; 关键词：驾驶员模型车速模糊逻辑控制器

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黄江