基于駕駛員操縱行為學(xué)習(xí)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)接受性改進(jìn)方法

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基于駕駛員操縱行為學(xué)習(xí)的自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)接受性改進(jìn)方法

自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)（ACC）是一種先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)，其能根據(jù)駕駛員的設(shè)置控制車輛自動調(diào)整其速度而與前面的車輛保持預(yù)設(shè)的距離。然而，不同的駕駛員有不同的駕駛風(fēng)格和偏好，當(dāng)前的ACC不對使用者進(jìn)行區(qū)分，大多數(shù)駕駛輔助系統(tǒng)采用統(tǒng)一的參數(shù)設(shè)置。

針對上述問題，提出了一種方法，其綜合了機(jī)器學(xué)習(xí)算法、人口統(tǒng)計(jì)信息和專家?guī)熘R，并將其融入到現(xiàn)有的智能駕駛輔助系統(tǒng)中。該方法可以減少駕駛員和駕駛輔助系統(tǒng)之間的交互操作，比如可通過旋鈕等調(diào)整駕駛輔助系統(tǒng)的參數(shù)。該方法主要基于特定的駕駛員和相應(yīng)的駕駛工況，對駕駛員的類型進(jìn)行識別。同時，也研究了用戶何時開啟駕駛輔助系統(tǒng)的功能或者讓駕駛輔助系統(tǒng)退出。研究中發(fā)現(xiàn)，駕駛員與駕駛輔助系統(tǒng)存在多種不同類型的交互方式，這些不同的方式有助于設(shè)計(jì)更符合使用者需求的駕駛輔助系統(tǒng)。研究中，將駕駛員分為激進(jìn)型、溫和型、謹(jǐn)慎型3類。采用了決策樹和回歸模型的方法對駕駛員的類型進(jìn)行了識別研究，決策樹方法的識別準(zhǔn)確率基本上能達(dá)到70%，回歸模型的相關(guān)性能達(dá)到0.78。

研究中發(fā)現(xiàn)，增加駕駛員的統(tǒng)計(jì)信息和前期已開發(fā)的不同駕駛員模型可以提高學(xué)習(xí)模型的性能。

Avi Rosenfeld et al.Proceedings of the TwentyFourth Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference.

編譯：王竣