低速城市路况下驾驶员制动特性辨识研究

针对现代车辆的智能化、人性化发展的要求,研究"人—车—路"闭环系统中驾驶员在车辆控制中的主导地位。本文通过驾驶模拟器dSPACE实时仿真平台设计实验,通过模拟驾驶员在城市路况的跟车行为,采集驾驶员制动时的相关参数,运用高斯混合模型聚类算法将特征数据分类,并运用BP神经网络工具箱建立了该城市路况下驾驶员制动特性辨识模型,实现了驾驶员制动特性的在线辨识。实验结果表明:该辨识方法在实验设计的城市路况,具有良好的驾驶员制动特性辨识能力。