摘要
本发明涉及基于信任状态的驾驶员接管绩效调控方法,属于智能驾驶技术领域。该方法包括:S1:接管绩效分类:S11:对接管数据的定性分析,具体包括:从接管时间、最小碰撞时间、碰撞概率和刹车应用四个指标出发,评估驾驶员在接管过程中的绩效;S12:明确驾驶员接管绩效,具体包括:采用灰色关联度计算法,将上述四个指标作为输入,计算各接管环节的绩效得分;S2:接管绩效预测:在实时测量信任的基础上,使用机器学习算法有效预测不同信任与生理水平下驾驶员的接管绩效。本发明能准确预测接管绩效进行适时的绩效调控以得到最佳的接管绩效。
技术关键词
调控方法
灰色关联度
指标
混合矩阵
电信号
机器学习算法
心率
网格搜索算法
随机森林
智能驾驶技术
变量
刹车
数据
生理
序列
时间差
基础
制动器
数值
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布置优化方法
脑电图数据
交通隧道工程技术
驾驶员反应时间
因子分析方法
稳定性评估方法
稳态工作
构建分布式电源
关键状态变量
学习器
风险评估方法
心脏
多元线性回归模型
指数
巴特沃斯滤波器
扫描透射电子显微镜
连续切片图像
对齐方法
坐标系
基准