朱美新
- 作品数：12 被引量：51H指数：5
- 供职机构：同济大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划上海市科学技术委员会科研基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程文化科学机械工程更多>>
- 一种基于深度强化学习的拟人化自动驾驶跟驰模型
- 本发明涉及一种基于深度强化学习的拟人化自动驾驶跟驰模型，应用于自动驾驶跟驰控制领域。基于上海自然驾驶实验数据，将选取的快速路跟驰数据集分为训练数据和验证数据。使用深度确定性策略梯度(DDPG)深度强化学习方法，通过构建仿...
- 王雪松朱美新孙平
- 文献传递
- 基于自然驾驶的跟驰行为研究及智能驾驶应用
- 车辆跟驰行为是最根本的微观驾驶行为，对应的跟驰模型则是通行能力估算、车辆前向避撞和自动驾驶跟驰控制的理论基础，亦是微观交通仿真软件的核心模型。1950年代至今，研究人员建立了大量跟驰模型，然而，既有的跟驰模型大多是基于西...
- 朱美新
- 关键词：智能驾驶
- 一种考虑驾驶员反应差异性特征的前向避撞预警算法
- 本发明涉及一种考虑驾驶员反应差异性特征的前向避撞预警算法，应用于车辆主动安全领域。通过预测驾驶员的响应减速度，并在假设的预警反应时间值下，根据运动学理论计算出驾驶员能够避免碰撞的安全距离值，当前后两车实际距离小于安全距离...
- 王雪松朱美新陈铭
- 文献传递
- 工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响被引量：8
- 2016年
- 利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器研究了临撞工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响.通过不同初始车头时距(<1.0 s,[1.0 s,1.5 s),[1.5 s,2.5 s])和不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)的组合,建立了不同紧急程度的前车减速临撞工况,运用驾驶员感知反应时间、油门释放反应时间、制动转移时间、制动延误、最大刹车踏板压力、最大减速度等指标比较了不同紧急程度下避撞行为的差异.结果表明,①随着工况紧急程度的增加,驾驶员更快地释放油门及达到最大刹车踏板压力,并且施加更大的制动力度;②当初始车头时距为1.5 s左右时,驾驶员感知反应时间约为1.2s,而当初始车头时距增大到2.5 s以上时,感知反应时间变得非常大,甚至达到了3 s;③驾驶员开始释放油门与开始制动间的转移时间不受工况紧急程度影响,保持在0.8 s附近;④在低紧急程度下,驾驶员表现出多阶段刹车行为,使得驾驶员需要更多的时间才能达到最大刹车踏板压力.
- 王雪松朱美新陈铭
- 关键词：追尾事故驾驶模拟器
- 一种自动驾驶车辆速度控制多目标优化的跟驰算法
- 本发明开发了一种自动驾驶车辆速度控制多目标优化的跟驰算法。该算法基于深度强化学习提出了一种用于汽车跟驰速度控制的模型，该模型不仅模仿人类驾驶，而是直接优化驾驶安全性、效率和舒适性。结合碰撞时间、车头时距经验分布、加加速度...
- 王雪松朱美新孙平
- 文献传递
- 驾驶员前向避撞行为特征的降维及多元方差分析被引量：6
- 2016年
- 驾驶员在追尾临撞工况下的避撞过程可以分为多个阶段(如制动前、制动后),而在每一阶段中,又存在多个分析角度(如制动快慢、制动力度)及不同的关键时刻与特征值,因此系统描述驾驶员的避撞行为需要多种参数.对多种避撞行为参数进行降维处理,并探究工况紧急程度对每类参数的综合影响.利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器,研究驾驶员在不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)和不同初始车头时距(1.5s,2.5s)下的避撞行为,全面记录了驾驶员危险感知、油门释放和刹车制动等避撞行为参数.利用主成分分析对众多参数进行降维处理,将避撞行为特征划分为感知反应、制动延误、制动力度3个方面,并通过多元方差分析探究车头时距、前车减速度及二者交互项对这3个方面的影响.结果表明,驾驶员感知反应受到车头时距和前车减速度同时影响,制动延误受到车头时距、前车减速度以及二者交互项的影响,制动力度则仅受到前车减速度的影响.在变化趋势上,随着工况紧急程度的增加,驾驶员的感知反应越快,制动延误越短,而制动力度越大.
- 王雪松朱美新陈铭
- 关键词：驾驶模拟器数据降维
- 基于自然驾驶数据的中国驾驶人城市快速路跟驰模型标定与验证被引量：20
- 2018年
- 为了评估既有跟驰模型在仿真中国驾驶人跟驰行为方面的表现,对5种代表性跟驰模型进行参数标定与效果验证。基于"上海自然驾驶研究项目"采集的60位驾驶人、累计超过16万km的实际驾驶行为数据,根据雷达、车辆总线数据自动提取2 100个城市快速路稳定跟驰行为片段;采取5-折交叉验证法划分标定与验证数据集,即将每位驾驶人的50个跟车片段随机划分成5个不相交的子集(每个子集包含10个跟车片段),其中4个子集作为标定数据集,剩下的1个作为验证数据集,依次轮换标定数据集与验证数据集5次,展开5次模型标定与验证。基于标定数据集,采用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery、Gipps、智能驾驶人、全速度差(FVD)以及Wiedemann模型进行参数标定;基于验证数据集,评估5种模型在预测两车间距方面的精度。结果表明:FVD模型在5种模型中表现最佳,具有最小的误差(21%)和误差标准差;相对于微观交通仿真软件VISSIM?中所采用的Wiedeman模型,FVD模型具有精度高、易于标定、对不同驾驶人鲁棒性强3个优势,更加适应于仿真中国驾驶人的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路交通环境特征的跟驰模型及微观交通仿真系统具有重要价值。
- 王雪松朱美新
- 关键词：交通工程遗传算法跟驰模型城市快速路
- 基于自然驾驶实验的驾驶行为研究被引量：5
- 2017年
- 自然驾驶研究对于研究驾驶员行为、交通事故的直接诱因、驾驶员对先进的主动驾驶安全系统的反应、人机交互特征，以及下一代智能交通系统等都有着重要的意义。上海自然驾驶研究作为国内首个自然驾驶研究项目，旨在了解中国驾驶员的车辆使用、车辆操控以及安全意识，项目成果将中国的交通安全研究推上一个新的台阶，并逐步与国际接轨。
- 杨敏明王雪松朱美新
- 关键词：驾驶员行为智能交通系统车辆使用交通事故安全系统
- 一种自动驾驶车辆速度控制多目标优化的跟驰算法
- 本发明开发了一种自动驾驶车辆速度控制多目标优化的跟驰算法。该算法基于深度强化学习提出了一种用于汽车跟驰速度控制的模型，该模型不仅模仿人类驾驶，而是直接优化驾驶安全性、效率和舒适性。结合碰撞时间、车头时距经验分布、加加速度...
- 王雪松朱美新孙平
- 文献传递
- 一种基于深度强化学习的拟人化自动驾驶跟驰模型
- 本发明涉及一种基于深度强化学习的拟人化自动驾驶跟驰模型，应用于自动驾驶跟驰控制领域。基于上海自然驾驶实验数据，将选取的快速路跟驰数据集分为训练数据和验证数据。使用深度确定性策略梯度(DDPG)深度强化学习方法，通过构建仿...
- 王雪松朱美新孙平
- 文献传递
