基于纯电动汽车高频数据的驾驶风格分类方法
作者:
作者单位:

1.山东大学 能源与动力工程学院,山东济南 250061;2.青岛海信网络科技股份有限公司,山东 青岛 256000;3.中国汽车技术研究中心有限公司,天津 300300

作者简介:

纪少波(1979—),男,副教授,硕士生导师,工学博士,主要研究方向为新能源汽车测控技术。 E-mail: jobo@sdu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

U471.15

基金项目:

国家重点研发计划(2020YFB1600501);山东省重大科技创新工程项目(2019TSLH0203);山东省自然科学基金(ZR2020ME180)


Driving Style Classification Method Based on High-frequency Data from Pure Electric Vehicles
Author:
Affiliation:

1.School of Energy and Power Engineering, Shandong University, Ji’nan 250061, China;2.Hisense TransTech Co. Ltd., Qingdao 256000, China;3.China Automotive Technology and Research Center Co. Ltd., Tianjin 300300, China

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    基于纯电动汽车的高频运行数据选取了15项与驾驶安全有关的特征参数;通过对各特征参数的统计分析,提出了多参数组合阈值边界线进行危险驾驶行为识别,然后对比分析了两种聚类算法和4种降维方法的效果,采用t分布随机邻域嵌入(t-SNE)和高斯混合模型(GMM)组合算法建立了驾驶风格分类模型,将驾驶风格分为3种类型。在此基础上,研究了不同驾驶风格对应的车辆运行特性。该分类模型能够有效反映驾驶员的驾驶习惯,为车队管理和道路安全提供可靠的评估依据。

    Abstract:

    15 characteristic parameters related to driving safety were selected based on the operation data of pure electric vehicles. According to the statistics of the parameters, threshold line with multiple parameters was proposed. Then two clustering algorithms and four dimension-reduction methods were compared. Based on the classification effect, the combination algorithm of t-Distribution stochastic neighbor embedding (t-SNE) and Gaussian Mixture Model (GMM) were used to establish the driving style classification model, which was used to classify the driving style into three classes. On this basis, the vehicle operation characteristics of the three classes were compared. The classification model can effectively reflect the driving behavior and provide reliable evaluation basis for fleet management and road safety.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

纪少波,张珂,李伦,苏士斌,何绍清,冯远宏,张强.基于纯电动汽车高频数据的驾驶风格分类方法[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(2):273~282

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2021-06-28
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-03-16
  • 出版日期: