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_自动驾驶中的驾驶风格个性化与自适应学习.docx
资料介绍
自动驾驶中的驾驶风格个性化与自适应学习
一、引言
在10个不同的驾驶员手上，同一辆车的自动驾驶系统应该表现出10种不同的"驾驶风格"。偏好"激进"驾驶的用户希望智驾系统的变道果断、跟车距离紧凑、加速积极；偏好"温和"驾驶的用户希望系统变道平顺、跟车距离充裕、加减速缓和。当前量产智驾系统的"标准模式""运动模式""舒适模式"只能提供有限的几种固定风格选择，无法精确适配每个用户的个性化偏好。驾驶风格个性化技术通过在线学习用户的驾驶习惯和偏好，自动调整智驾系统的行为参数，使系统的驾驶风格与用户的手动驾驶风格对齐。
二、驾驶风格的量化表征
驾驶行为特征提取。 驾驶员的手动驾驶风格通过一系列量化特征来描述。跟车特征包括：稳态跟车时距（偏好保持1秒还是2秒的跟车距离）、前车减速时的反应时间、对加塞车辆的容忍度（是主动减速让行还是紧跟前车不给机会）。变道特征包括：变道决策的提前量（提前100米还是提前300米规划变道）、变道过程的执行速度（3秒完成变道还是6秒从容变道）、变道时的目标车速偏好。
驾驶风格画像。 多维驾驶特征通过降维聚类映射到"驾驶风格空间"中的坐标点。典型聚类将驾驶员分为几类典型风格：稳健型（跟车距离大、变道频率低、加减速平缓）、均衡型（各项指标处于均值）、敏捷型（跟车距离紧凑、变道果断、加速轻快）、激进型（跟车距离极近、变道频繁、加速猛烈）。每位驾驶员可以被映射到风格空间中的一个点，预设的车厂模式则对应风格空间中的典型区域。
风格一致性验证。 智驾系统的驾驶风格与用户手动驾驶风格之间的一致性可以量化。两个风格向量在风格空间中的余弦相似度或欧氏距离是风格一致性的客观度量。理想的个性化智驾系统在整个城市的全路况驾驶中，自动生成的智驾驾驶行为与用户手动驾驶行为的风格一致性达到80%以上。
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