【摘 要】
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结合车辆非线性分段制动特性和车辆状态数据对驾驶员反应时间进行实时估计,采用特征数据拟合出初速度与减速度上升时间关系模型,通过BP神经网络推算减速度上升过程中减速度随
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室
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结合车辆非线性分段制动特性和车辆状态数据对驾驶员反应时间进行实时估计,采用特征数据拟合出初速度与减速度上升时间关系模型,通过BP神经网络推算减速度上升过程中减速度随时间非线性变化关键参数,并在此基础上基于车辆动力学运动规律求解车辆分段制动位移,通过实际位移与理论位移等价关系实现驾驶员反应时间实时估计,最后利用Newell跟驰模型场景对本文提出方法进行仿真验证.结果表明：不同初速度条件下,反应时间估计值平均误差不超过0.022 s;不同反应时间条件下,反应时间估计值平均误差不超过0.013 s.本文提出的反
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