文献类型：期刊文章

作　　者：涂辉招[1] 崔航[1] 鹿畅[1] 李浩[1] 刘建泉[2] 侯德藻[3]

TU Huizhao;CUI Hang;LU Chang;LI Hao;LIU Jianquan;HOU Dezao(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Tongji University,Shanghai 201804,China;Shanghai Lingang Intelligent Connected Vehicle Innovation Center Co.,Ltd.,Shanghai 201306,China;Research Institute of Highway of MOT,Beijing 100088,China)

机构地区：[1]同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,上海201804 [2]上海临港智能网联汽车研究中心有限公司,上海201306 [3]交通运输部公路科学研究院,北京100088

出　　处：《同济大学学报（自然科学版）》

基　　金：上海市科委重点项目(19DZ1209402)。

年　　份：2020

卷　　号：48

期　　号：11

起止页码：1562-1569

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对传统脱离率模型低估自动驾驶路测车辆驾驶能力问题,提出了避险脱离与非避险脱离概念,通过秩和检验确定脱离时长阈值,选取平均速度差、短时平均速度差、瞬时速度差为特征值,量化车辆脱离前后行为差异,利用无监督学习K-means算法辨别避险与非避险脱离类型,构建面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型。基于上海市城市道路和快速路两类场景路测数据,验证避险脱离率模型的合理性与有效性。结果表明,基于避险脱离率模型,自动驾驶路测车辆驾驶能力在城市道路与快速路场景中,分别比传统脱离率模型平均提升了4.8和7.3倍。

关 键 词：交通运输 避险脱离率模型  无监督学习 自动驾驶路测  驾驶能力

分 类 号：U491[物流管理与工程类]