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EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架 被引量:2
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作者 李可 杨玲 +2 位作者 赵晏伯 陈泳龙 罗寿西 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期318-330,共13页
在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一。车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响。文中综合考虑了上述因素,提出了一种新... 在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一。车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响。文中综合考虑了上述因素,提出了一种新的基于边-增强图卷神经网络的通信有效的分布式机器学习框架EGCN-CeDML(Edge-enhanced Graph Convolutional Neural Network-Communication-efficient Distributed Machine Learning)。相比面向单一设备的集中式预测框架,EGCN-CeDML是通信有效的分布式机器学习框架,该框架无需将所有原始数据发送到云服务器,而是直接将用户数据在本地边缘设备存储、处理和计算。这种在多个边缘设备训练神经网络的方式缓解了集中训练神经网络的压力,降低了传输数据量和通信延迟,提升了数据处理效率,在一定程度上也保护了用户隐私。各个边缘设备部署的复合图卷积网络(EGCN-LSTM)利用边-增强注意力机制和图卷积神经网络的特征传递机制,当周围车辆数量增长至十几辆时仍能快速提取和传递车辆间的交互信息,保证了较准确的预测性能和较低的时间复杂度。不限于车辆驾驶行为预测,各边缘设备可以根据自身的计算能能力和存储能力,在保证神经网络性能的前提下灵活控制神经网络的类型和规模以适用于不同的应用场景。EGCN-CeDML在公开数据集NGSIM上的实验结果表明:无论交通复杂程度如何,EGCN-CeDML的计算时间和预测性能都优于以往模型,精准率可达0.9391,召回率可达0.9557,F1分数可达0.9473;预测时长为1 s时,预测准确率达到了91.21%;即使车辆数目增加,算法也能保持较低的时间复杂度,且稳定在0.1 s以内。 展开更多
关键词 车辆驾驶行为预测 图卷积网络 边增强 注意力机制 分布式机器学习
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一种车辆驾驶行为管理模块的设计
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作者 陈雪丽 邓丽霞 《黑龙江交通科技》 2017年第10期171-172,共2页
交通管理过程中,不经济不安全的驾驶行为日渐成为一个严重的问题,提出了一种车辆驾驶行为管理模块,模块对驾驶人员的行为进行实施分析与监控,本模块利用MEMS传感器对急加速、急减速、长期怠速等信息进行检测,并对获取到的数据进行一阶... 交通管理过程中,不经济不安全的驾驶行为日渐成为一个严重的问题,提出了一种车辆驾驶行为管理模块,模块对驾驶人员的行为进行实施分析与监控,本模块利用MEMS传感器对急加速、急减速、长期怠速等信息进行检测,并对获取到的数据进行一阶滞后滤波+平滑滤波+去首尾加权平均分析计算,设置相应的阈值。本模块能够对驾驶人员的驾驶行为进行记录和保存,并实时语音提醒和报警。在电源管理中采用低功耗技术,延长模块的待机时间。 展开更多
关键词 车辆驾驶行为 急加速 急减速 GPRS
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基于车联网的GPS路线规划对驾驶行为的影响研究 被引量:1
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作者 惠晓翠 周云飞 《科技与创新》 2024年第17期33-36,41,共5页
为深入探究基于车联网的GPS路线规划对驾驶行为的影响关系,通过深度分析GPS监测数据,构建了一套全面的驾驶员驾驶行为指标体系,并基于大数据分析技术对不同类别驾驶行为进行了精准分析。研究发现,大多数驾驶员在日常驾驶中普遍存在急加... 为深入探究基于车联网的GPS路线规划对驾驶行为的影响关系,通过深度分析GPS监测数据,构建了一套全面的驾驶员驾驶行为指标体系,并基于大数据分析技术对不同类别驾驶行为进行了精准分析。研究发现,大多数驾驶员在日常驾驶中普遍存在急加速、急减速以及长时间怠速等行为特征,这些驾驶习惯不仅影响燃油经济性、加剧车辆磨损,更在很大程度上埋下了安全隐患。基于此,提出了多项改进建议,包括强化驾驶员安全教育培训、提升驾驶员安全意识、优化服务设施和网络及持续升级车联网设备,以实现驾驶行为的智能分析与预警等。研究结果可为车联网环境下优化驾驶行为、提升交通安全提供理论依据和实践指导,对于促进智能交通系统的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 GPS 车辆驾驶行为 统计分析 疲劳驾驶
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重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究 被引量:8
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作者 赵建东 陈溱 +2 位作者 焦彦利 张凯丽 韩明敏 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期282-291,共10页
为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车... 为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。 展开更多
关键词 智能交通 异常驾驶行为识别 多尺度卷积神经网络 重点营运车辆 车辆驾驶行为 深度学习
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低功耗技术在驾驶行为管理模块中的应用
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作者 陈雪丽 王媛媛 《电子制作》 2017年第13期7-8,共2页
低功耗技术在越来越多的嵌入式系统中进行应用以提高产品的竞争力,本文对车辆驾驶行为管理模块中对功耗的产生情况进行分析,合理的选择参数,设计CPU的工作模式、工作频率等,通过试验表明,通过合理的设置可以有效地降低系统的功耗。
关键词 低功耗技术 车辆驾驶行为管理 CPU
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基于车辆行为的车载电池SOC的预测
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作者 许娟婷 孟恒宇 郭文超 《传动技术》 2019年第1期22-28,共7页
随着智能交通和大数据技术的发展,汽车的智能化、电动化、网联化、共享化成为未来汽车发展的新趋势.但消费者对电动车续航里程和公共充电基础设施的担任,使得电动汽车的普及难以进一步开展.本课题以大数据为基础,以纯电动汽车为研究主体... 随着智能交通和大数据技术的发展,汽车的智能化、电动化、网联化、共享化成为未来汽车发展的新趋势.但消费者对电动车续航里程和公共充电基础设施的担任,使得电动汽车的普及难以进一步开展.本课题以大数据为基础,以纯电动汽车为研究主体,以车载荷电状态(SOC)为主要研究对象,用数据驱动的方法分析车辆行为规律,包括车辆驾驶行为和充电行为.从车辆行为分析,我们得出结论:共享电动汽车使用率偏低(不足50%),却有接近35%的车辆开始充电时的SOC低于20%,因而应对不同地区进行合理的车辆数量配置以及合理的跨区域调度车辆.车载电池SOC的准确估计和预测是保证电动汽车可靠运行的前提.针对车辆驾驶过程中车载电池SOC,采用了决策树的方法和神经网络长短期记忆网络进行SOC的回归预测,并对比两种预测方法的结果.预测20秒后的SOC,采用决策树XGBoost进行回归预测的准确率只有55.3%,而长短期记忆网络预测SOC的准确率高达98.38%,可见长短期记忆网络的预测模型更好.预测10分钟后的车载电池SOC,预测准确性为73.10%.预测10分钟后的SOC的准确率降低从侧面反应出车辆驾驶行为的动态特性非常强,很难做到精准的长时间预测. 展开更多
关键词 大数据 车辆驾驶行为 充电行为 荷电状态 决策树 神经网络
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基于元胞自动机和模糊控制的交通仿真研究
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作者 赵磊 唐慧佳 《信息技术》 2010年第11期135-138,共4页
以车辆在行驶过程中的驾驶行为作为研究对象,对元胞自动机的概念、类型、结构以及他们在驾驶行为仿真中的应用进行了学习和研究。元胞自动机实现方法简单,仿真效率高,但无法描述车辆在拥有不同类型驾驶员情况下的行为决策过程,导致所有... 以车辆在行驶过程中的驾驶行为作为研究对象,对元胞自动机的概念、类型、结构以及他们在驾驶行为仿真中的应用进行了学习和研究。元胞自动机实现方法简单,仿真效率高,但无法描述车辆在拥有不同类型驾驶员情况下的行为决策过程,导致所有车辆的驾驶行为都服从同一规则;模糊控制能够描述不同交通元素的特性和自主行为,但实现复杂。根据元胞自动机和模糊控制的这些特点,设计了将元胞自动机和模糊控制理论相结合的方法,既保持了元胞自动机在仿真应用中的优点,又结合模糊控制理论反映了车辆驾驶行为的自主特性,并通过动态仿真验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 元胞自动机 车辆驾驶行为 模糊控制
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Car-following model featured with factors reflecting emergency evacuation situation
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作者 胡红 魏恒 +1 位作者 刘小明 杨孝宽 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2008年第2期216-221,共6页
A new emergency evacuation car-following model (EECM) is proposed. The model aims to capture the main characteristics of traffic flow and driver behavior under an emergency evacuation, and it is developed on the bas... A new emergency evacuation car-following model (EECM) is proposed. The model aims to capture the main characteristics of traffic flow and driver behavior under an emergency evacuation, and it is developed on the basis of minimum safety distances with parts of the drivers' abnormal behavior in a panic emergency situation. A thorough questionnaire survey is undertaken among drivers of different ages. Based on the results from the survey, a safety-distance car-following model is formulated by taking into account two new parameters: a differential distributing coefficient and a driver' s experiential decision coefficient, which are used to reflect variations of driving behaviors under an emergency evacuation situation when compared with regular conditions. The formulation and derivation of the new model, as well as its properties and applicability are discussed. A case study is presented to compare the car-following trajectories using observed data under regular peak-hour traffic conditions and theoretical EECM results. The results indicate the consistency of the analysis of assumptions on the EECM and observations. 展开更多
关键词 emergency evacuation CAR-FOLLOWING minimum safety distance driving behavior
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Modeling electric vehicle's following behavior and numerical tests 被引量:3
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作者 杨世春 赵倩 唐铁桥 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第11期4378-4385,共8页
The micro modeling for electric vehicle and its solution were investigated. A new car-following model for electric vehicle was proposed based on the existing car-following models. The impacts of the electric vehicle&#... The micro modeling for electric vehicle and its solution were investigated. A new car-following model for electric vehicle was proposed based on the existing car-following models. The impacts of the electric vehicle's charging electricity were studied from the numerical perspective. The numerical results show that the electric vehicle's charging electricity will destroy the stability of uniform flow and produce some prominent queues and these traffic phenomena are directly related to the initial headway, the distance between two adjacent charging stations and the number of charging stations. The above results can help traffic engineer to choose the position of charging station and the electric vehicle's driver to adjust his/her driving behavior in the traffic system with charging station. 展开更多
关键词 electric vehicle charging electricity following behavior uniform flow
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Human Body Behavior as Response on Autonomous Maneuvers, Based on ATD and Human Model
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作者 Marcin Mirostaw Dominik Jastrzebski 《Journal of Mechanics Engineering and Automation》 2015年第9期497-502,共6页
In the near future, active safety systems will take more control over the vehicle driving, even up to introducing fully autonomous vehicles. Nowadays, it is expected that the active safety systems will aid avoiding co... In the near future, active safety systems will take more control over the vehicle driving, even up to introducing fully autonomous vehicles. Nowadays, it is expected that the active safety systems will aid avoiding collisions much more efficiently than human drivers. These systems can protect not only the passengers, but also other road users. To mitigate collision, certain maneuvers (e.g., sudden braking, lane change, etc.) need to be done in a reasonably quick time. However, this may lead to low-g energy pulses. The latter fact, may cause unexpected and, in some cases, unwanted occupant body motion resulting even in OOP (out of position) postures. New patterns of occupant reactions in such cases are, to some extent, confirmed experimentally [1-3]. This paper evaluates the limits of standard ATDs (anthropometric test devices) and chosen human models in well established maneuver scenarios. Obtained results are compared with experimental data available in the literature. Drawbacks identify new challenges for the near future simulation based safety engineering. One scenario with combined conditions of emergency braking during lane change has been used as an example of OOP posture after maneuver. 展开更多
关键词 Active safety systems passive safety systems autonomous maneuvers human body behavior.
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