《表7 模型输入信号组设计》

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《基于纵向激励的驾驶习性分类及辨识方法》

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根据分类结果选择正弦工况3和阶跃工况3中的数据样本用于DSIM的训练和辨识．用于训练辨识模型的样本数共192组/纵向激励，为采集数据量的3/5．采用Baum-Welch方法完成各个DSIM训练．用于辨识的样本数共128组/纵向激励，为采集数据量的2/5．根据驾驶习性的特点，将用于DSIM的模型输入信号组设计为3种类型，如表7所示．模型输入信号组包含驾驶人输入至车辆的操作信号组、主车状态信号组以及主车与前车相对状态信号组．将模型输入信号组输入至3个DSIM中，最大的模型似然率对应的DSIM即为所辨识驾驶人的习性类型．采用模型输入信号组1求得的1号驾驶人在正弦工况3下的习性类型辨识结果如表8所示．