AI与个性化驾驶模式的发展

本文探讨了人工智能AI在个性化驾驶领域的应用及其对未来驾驶体验的潜在影响。研究分析了AI技术如何通过学习驾驶者的行为和偏好来优化驾驶模式,从而提升舒适性和安全性。尽管在数据隐私和系统集成方面存在挑战,AI的集成预示着更加智能和定制化的驾驶时代。未来,随着技术的进步,个性化驾驶有望实现更高水平的自动驾驶和车联网互动,为用户带来更加丰富的驾驶体验。

基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法

为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基（RBF）神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根据残差对模型的拟合及预测效果进行评价;将疲劳驾驶状态下的车速和车道偏离值输入到上述驾驶行为模型中,可得到模型预测的方向盘转角值,通过分析预测值与实际方向盘转角之间的差异,研究疲劳对驾驶人行为的影响;将预测残差作为输入,建立基于支持向量机（SVM）的疲劳驾驶状态辨识模型。结果表明：所建立的RBF神经网络-SVM识别模型对不同驾驶人疲劳驾驶状态的平均识别率达85%。

数据驱动的智能车个性化场景风险图构建

为实现智能车辆危险预警辅助功能,精确建立个体驾驶员的个性化辅助系统,提出一种数据驱动的智能车个性化场景风险图构建方法。构建复杂交通场景中动静态要素属性与要素之间隐含交互关系的图表征,使用图核方法对图表征数据进行相似性度量,处理分析驾驶员操作数据并获取驾驶员个性化场景危险程度评价标签。基于支持向量机训练识别模型,建立驾驶员个性化危险评价机理与场景特征之间的映射关系,以模型输出的危险程度评价标签与真实值进行实验对比。结果表明,基于场景风险图构建的驾驶员个性化危险场景识别模型识别准确率可达95.8%,比特征向量表示法提高了38.2%,能够有效地做出基于驾驶员驾驶风格的个性化场景危险程度评价。

考虑驾驶风格的智能车自主驾驶决策方法

为了提升智能车类人驾驶水平,提供符合驾乘者驾驶习惯的个性化驾驶服务,改进了DDPG算法并设计智能车驾驶决策系统,学习不同风格的个性化驾驶策略。招募20位驾驶人参加基于仿真平台的模拟驾驶实验,采集驾驶数据。运用相关性检验方法选择个性化驾驶评价指标,使用K-means聚类方法将驾驶风格进行分类。在基础DDPG算法的输出部分加入线性变换过程,形成改进的个性化驾驶决策学习算法,进而构建个性化自主驾驶系统,以3种驾驶风格作为学习目标,调节线性变换参数,在线训练并测试算法。结果表明,提出的方法比基础算法收敛速度提升21.3%。算法在测试场景中,保持了高于驾驶人的横向控制水平,车道偏移量下降73.0%,且驾驶的车辆未与道路外侧护栏发生碰撞。聚类结果显示,算法通过调节线性变换参数,能够有效学习不同的驾驶风格。