【摘 要】
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为探索跟随避撞中驾驶人制动时刻的影响因素,应用汽车驾驶模拟器对多名被试驾驶人进行虚拟交通情景下制动行为测试。利用采集的驾驶人在不同交通情景中制动时刻数据,分析了驾
【机 构】
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吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室,长安股份有限公司汽车工程研究院,陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院
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为探索跟随避撞中驾驶人制动时刻的影响因素,应用汽车驾驶模拟器对多名被试驾驶人进行虚拟交通情景下制动行为测试。利用采集的驾驶人在不同交通情景中制动时刻数据,分析了驾驶人制动时刻与其影响因素之间关系,提出了基于驾驶人采取全制动时刻的危险判断指标,分别建立了多元线性回归、BP神经网络驾驶人制动时刻模型,并对两者的预测性能进行对比。结果表明:驾驶人的年龄、性别和两车运动状态是影响驾驶人制动时刻的重要因素;建立的BP神经网络模型预测精度高于回归模型,可用于揭示驾驶人在跟随避撞中危险判断机理,为驾驶辅助系统开发提供了一个具有体现人的个体差异能力的车辆安全行驶状态判断指标,将对改善驾驶辅助系统性能具有重要意义。
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