CN112613181A - 一种基于模拟驾驶器和ann算法的驾驶状态建模方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其步骤包括：进行模拟驾驶试验并采集原始试验数据，原始试验数据包括纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；归一化原始试验数据；使用FCM算法对归一化后的试验数据进行聚类，聚类运算完成之后得到三个聚类中心：激进驾驶类中心、保守驾驶类中心和正常驾驶中心；根据三个聚类中心坐标对原始试验数据进行驾驶状态类型标记；建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型；训练用于驾驶状态建模的人工神经网络模型并判断模型是否可接受。本发明的建模方法成本低廉，数据采集准确，且所得模型具有运算速度快、对硬件处理能力要求更低、预测准确度高的优点。

Description

一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法
技术领域
本发明涉及车辆安全技术领域，特别涉及一种基于模拟驾驶器和ANN算法的车辆驾驶状态模型的建模方法。
背景技术
在车辆行驶过程中，驾驶员自身心理状态波动、驾驶环境变化等因素都会造成车辆以不同状态行驶。不同的驾驶员一般会有不同的驾驶风格，激进的驾驶员倾向于进行高速驾驶，且频繁进行加速、制动、换道等操作。与之相反，保守的驾驶员则倾向于低速驾驶，且很少进行加速、制动、换道等操作。另外，同一驾驶员在不同心理状态和/或不同的驾驶环境中，也可能具有不同的驾驶状态。若能够在必要的时候对驾驶员的驾驶状态进行评估，并在驾驶员处于激进驾驶状态时对其进行提醒，可以在一定程度上降低交通事故的发生概率，让交通环境得到一定改善，从而减少人员和财产损失。在辅助驾驶技术不断发展的今天，已经有一些评估驾驶员状态的相关技术方案被提出。
专利CN201680060208.X公开了驾驶员状态判定装置及驾驶员状态判定方法，提出以面部识别技术为基础对驾驶员状态进行评估。该方法易受到光照条件的约束，且对硬件的数据处理能力要求较高，在实际使用中存在一定局限性。
专利CN201710825212.7公开了一种直感式驾驶员状态提醒装置，提出一种基于车辆行驶状态参数的驾驶员状态识别方法，但是该方法并未涉及人工神经网络(ANN)技术的应用和FCM算法的应用。
因此，需要开发一种对硬件的数据处理能力要求更低，开发成本低廉的驾驶状态模型的建模方法，以解决现有技术的缺陷。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，以使用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验所得到的车辆行驶相关数据，通过FCM算法进行聚类，建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型。
为了达到上述目的，本发明提供一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
驾驶员使用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验并采集原始试验数据，所述原始试验数据包括纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；
归一化原始试验数据；
使用FCM算法对归一化后的试验数据进行聚类，聚类运算完成之后得到以纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度为坐标值的三个聚类中心：激进驾驶类中心、保守驾驶类中心和正常驾驶中心；根据三个聚类中心坐标，采用对应的3个不同数值对原始试验数据进行驾驶状态类型标记；
建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型，模型的输入变量为当前时刻和前多个时刻的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；模型的输出层有三个节点，分别输出得到激进驾驶类标记数值、正常驾驶类标记数值和保守驾驶类标记数值；
训练用于驾驶状态建模的人工神经网络模型并判断模型是否可接受。
进一步地，模拟驾驶试验中，试验在1:1的模拟城市道路上进行，驾驶员人数为10个；平均驾驶速度不低于25km/h；每个驾驶员进行两次试验，每次试验时长超过1小时。
在一优选实施例中，试验中数据采集周期为0.2s。
进一步地，对原始试验数据使用以下公式进行归一化计算：
Figure BDA0002866287770000021
式中，Xi,j表示第i组数据的第j个变量值；uj表示第j个变量的平均值；σj表示第j个变量的标准差；nor表示该数据为标准化后的值。
进一步地，在聚类运算步骤中，聚类运算完成之后得到三个聚类中心，计算三个聚类中心的坐标值平方和，最大的作为激进驾驶类中心，最小的作为保守驾驶类中心，剩余一个作为正常驾驶中心。
更进一步地，对原始试验数据进行驾驶状态类型标记时，原始实验数据的驾驶状态类型由归一化后的数据与三个聚类中心的隶属度决定，隶属度最高的聚类中心对应的驾驶状态类型就是原始试验数据所属类型，且在一具体实施例中将激进驾驶类标记数值设置为“1”，将正常驾驶类标记数值设置为“2”，将保守驾驶类标记数值设置为“3”。
进一步地，建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型时，模型的输入变量为当前时刻和前49个时刻的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度，总共200个变量；模型包含三个隐含层，每个隐含层包括200个节点。
更进一步地，隐含层的激活函数选择Sigmoid函数，输出层的激活函数选择Softmax函数。
进一步地，训练模型时，交叉验证比例设置为10％。
更进一步地，若所得交叉验证点的准确度大于90％，则模型可接受，建模成功并输出所获得的模型；否则重新进行模拟驾驶试验。
由于采用上述技术方案，本发明达到以下有益效果：本发明以模拟驾驶器试验获得的车辆行驶相关数据，具有实施简单，成本低廉的优点；利用本发明所建立的基于ANN算法的驾驶状态识别模型，根据实时的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度进行驾驶状态的识别，数据采集不受光照条件约束，模型计算量小，对于车辆硬件的数据处理能力要求更低，而且模型预测的准确度较高，可进一步提高车辆行驶的安全性。
附图说明
图1为根据本发明的基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法的步骤流程示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明，下面将结合实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所做的等效变化与修饰前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
请结合图1，本实施例提供一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，包括如下步骤：
S1.进行模拟驾驶试验并采集原始试验数据：
驾驶员使用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验，试验在1:1的模拟城市道路上进行，驾驶员人数为10个。每个驾驶员在试验中的平均驾驶速度不得低于25km/h。每个驾驶员进行两次试验，每次试验时长超过1小时，且要求驾驶员不得违反交通规则；采集的数据包括纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；采样周期为0.2s。
S2.归一化原始试验数据：
使用下面的公式进行归一化计算：
Figure BDA0002866287770000041
式中，Xi,j表示第i组数据的第j个变量值；uj表示第j个变量的平均值；σj表示第j个变量的标准差；nor表示该数据为标准化后的值。
S3.使用FCM聚类算法进行聚类：
使用FCM聚类算法对归一化后的原始试验数据进行聚类时，将类群数量设置为3；聚类运算完成之后得到三个聚类中心，每个中心包含四个坐标值，分别对应纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；计算三个聚类中心的坐标值平方和，最大的作为激进驾驶类中心，最小的作为保守驾驶类中心，剩余一个作为正常驾驶中心；使用三个聚类中心坐标对原始试验数据进行类型标记。原始试验数据的驾驶状态类型由其归一化后数据与三个聚类中心的隶属度决定，即隶属度最高的聚类中心对应的驾驶状态类型就是原始试验数据所属类型，且将激进驾驶类标记数设置为“1”，将正常驾驶类标记数设置为“2”，将保守驾驶类标记数设置为“3”。
S4.建立人工神经网络模型：
建立的人工神经网络模型的输入变量为当前时刻和前49个时刻的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度，即200个变量；模型包含三个隐含层，每个隐含层200个节点；输出层有三个节点，分别输出得到激进驾驶类标记数值“1”、正常驾驶类标记数值“2”、保守驾驶类标记数值“3”；隐含层的激活函数选择Sigmoid函数，输出层的激活函数选择Softmax函数。
S5.训练人工神经网络模型：
使用标记后的原始试验数据训练人工神经网络模型，训练模型时，交叉验证比例设置为10％，且以预测准确度最大化为目标。若所得交叉验证点预测准确度大于90％，则模型是可接受的，即建模成功，否则重新进行模拟驾驶试验。
通过上述建模方法获得的基于ANN算法的驾驶状态识别模型，根据车辆实时的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度，即可准确预测驾驶员的驾驶状态，不受环境光照条件的影响。另外，本发明采用模拟驾驶器进行试验，成本低廉，数据采集准确，且通过FCM算法进行聚类，分类后的数据再用于训练人工神经网络模型，具有计算量小、运算速度快、对车辆硬件的处理能力要求更低的优点，在一定程度上克服了现有技术的局限性。
以上所述仅为本发明较佳的实施方式，并非用以限定本发明的保护范围；同时，以上的描述对于相关技术领域中具有通常知识者应可明了并据以实施，因此其他未脱离本发明所揭露概念下所完成之等效改变或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
驾驶员使用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验并采集原始试验数据，所述原始试验数据包括纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度；
归一化原始试验数据；
使用FCM算法对归一化后的试验数据进行聚类，聚类运算完成之后得到以纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度为坐标值的三个聚类中心：激进驾驶类中心、保守驾驶类中心和正常驾驶中心；根据三个聚类中心坐标，采用对应的3个不同数值对原始试验数据进行驾驶状态类型标记；
建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型，模型的输入变量为当前时刻和前多个时刻的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度，输出层有三个节点，分别输出得到激进驾驶类标记数值、正常驾驶类标记数值和保守驾驶类标记数值；
训练用于驾驶状态建模的人工神经网络模型并判断模型是否可接受。
2.根据权利要求1所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，模拟驾驶试验中，试验在1:1的模拟城市道路上进行，驾驶员人数为10个；平均驾驶速度不低于25km/h；每个驾驶员进行两次试验，每次试验时长超过1小时。
3.根据权利要求1或2所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，试验中数据采集周期为0.2s。
4.根据权利要求1所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，对原始试验数据使用以下公式进行归一化计算：
Figure FDA0002866287760000011
式中，Xi,j表示第i组数据的第j个变量值；uj表示第j个变量的平均值；σj表示第j个变量的标准差；nor表示该数据为标准化后的值。
5.根据权利要求1所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，聚类运算完成之后得到三个聚类中心，计算三个聚类中心的坐标值平方和，最大的作为激进驾驶类中心，最小的作为保守驾驶类中心，剩余一个作为正常驾驶中心。
6.根据权利要求1或5所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，对原始试验数据进行驾驶状态类型标记时，原始实验数据的驾驶状态类型由归一化后的数据与三个聚类中心的隶属度决定，隶属度最高的聚类中心对应的驾驶状态类型就是原始试验数据所属类型，且将激进驾驶类标记数值设置为“1”，将正常驾驶类标记数值设置为“2”，将保守驾驶类标记数值设置为“3”。
7.根据权利要求1所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，建立用于驾驶状态建模的人工神经网络模型时，模型的输入变量为当前时刻和前49个时刻的纵向车速、纵向加速度、节气门开度、方向盘角速度，总共200个变量；模型包含三个隐含层，每个隐含层包括200个节点。
8.根据权利要求7所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，隐含层的激活函数选择Sigmoid函数，输出层的激活函数选择Softmax函数。
9.根据权利要求1所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，训练模型时，交叉验证比例设置为10％。
10.根据权利要求9所述一种基于模拟驾驶器和ANN算法的驾驶状态建模方法，其特征在于，若所得交叉验证点的准确度大于90％，则模型可接受，建模成功并输出所获得的模型；否则重新进行模拟驾驶试验。
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