[发明专利]获取驾驶风格特征参数的实验系统及驾驶风格识别方法

权利要求书

1.一种获取驾驶风格特征参数的实验系统，其特征在于，包括驾驶员操作台、电机对拖试验台和上位机，所述驾驶员操作台上设有制动踏板、加速踏板、主控制器和模拟驾驶交互模块，所述制动踏板和加速踏板的位置信号输出端分别连接主控制器，所述主控制器分别连接模拟驾驶交互模块、电机对拖试验台和上位机；

模拟驾驶交互模块接收选择的模拟驾驶工况的类型，并根据模拟驾驶工况的类型在同一坐标系下同时显示参考车辆在对应模拟驾驶工况下的预设行驶状态和操作车辆的初始行驶状态，主控制器根据接收的制动踏板和加速踏板的位置信号输出控制命令，电机对拖试验台接收主控制器输出的控制命令并输出动力和阻力数据，主控制器根据电机对拖试验台输出的动力和阻力数据获取操作车辆的实时行驶状态，并将操作车辆的实时行驶状态反馈回至模拟驾驶交互模块，模拟驾驶交互模块实时更新显示操作车辆的实时行驶状态，以模拟驾驶员实际驾驶环境；

上位机根据主控制器转发的制动踏板和加速踏板的位置信号提取得到特征参数，所述特征参数用于基于神经网络算法识别得到驾驶员风格。

2.根据权利要求1所述的获取驾驶风格特征参数的实验系统，其特征在于，所述电机对拖实验台包括负载电机、飞轮、变速箱、两档变速器、驱动电机、第一转速转矩传感器和第二转速转矩传感器，所述负载电机的输出端连接飞轮的一端，所述飞轮的另一端连接变速箱的一端，所述变速箱的另一端连接两档变速器的一端，所述两档变速器的另一端连接驱动电机的输出端，所述第一转速转矩传感器设于变速箱和两档变速器之间，所述第二转速转矩传感器设于两档变速器和驱动电机之间，所述主控制器分别连接负载电机的控制端、驱动电机的控制端、第一转速转矩传感器的信号输出端和第二转速转矩传感器的信号输出端，所述动力和阻力数据对应为第二转速转矩传感器输出的驱动电机的转速和转矩和第一转速转矩传感器输出的负载电机的转速和转矩。

3.根据权利要求2所述的获取驾驶风格特征参数的实验系统，其特征在于，所述主控制器根据接收的制动踏板和加速踏板的位置信号获取需求功率，并根据需求功率控制驱动电机的驱动力和负载电机的阻力大小。

4.根据权利要求1所述的获取驾驶风格特征参数的实验系统，其特征在于，所述特征参数包括加速踏板开度平均值、加速踏板开度标准差、加速踏板开度变化率平均值、加速踏板开度变化率标准差、制动踏板开度的平均值、制动踏板开度标准差、制动踏板开度变化率平均值和制动踏板开度变化率标准差。

5.根据权利要求1所述的获取驾驶风格特征参数的实验系统，其特征在于，所述主控制器采用飞思卡尔MC9S12EQ512微处理器。

6.一种驾驶风格识别方法，其特征在于，利用如权利要求1所述的获取驾驶风格特征参数的实验系统实现，该方法包括以下步骤：

S1：利用实验系统采集不同风格类型驾驶试验员在不同模拟驾驶工况下多组设定周期内的特征参数，作为训练数据，同时，利用实验系统采集驾驶测试员在不同模拟驾驶工况下多组设定周期内的特征参数，作为测试数据；

S2：对训练数据进行归一化处理；

S3：建立有导师类型的BPNN算法模型，并设置BPNN算法模型的训练参数；

S4：利用训练数据对BPNN算法模型进行训练，直至训练目标误差在设定范围内；

S5：对测试数据进行预处理；

S6：基于步骤S4训练好的BPNN算法模型，根据预处理后的测试数据识别得到驾驶测试员的驾驶风格。

7.根据权利要求6所述的驾驶风格识别方法，其特征在于，所述BPNN算法模型的激活函数使用对数S形函数，训练目标误差设为0.01，最大迭代次数为400次，学习率设为0.01。

8.根据权利要求6所述的驾驶风格识别方法，其特征在于，该方法包识别得到的驾驶风格分为鲁莽型驾驶风格和温和型驾驶风格。