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摘要
驾驶风格的识别一般以自车的运动参数来研究，缺少车辆跟车及换道交互特征参数，对驾驶风格的识别准确性存在一定影响。选择美国开源数据下一代仿真（the Next Generation Simulation， NGSIM）数据集进行研究，筛选一次换道且存在跟驰行为的车辆，提取车辆换道时间和车辆换道时的允许换道间距等车辆之间的交互影响因素，结合驾驶员驾驶自车的运动参数，运用模糊数学的方法对驾驶风格进行分析，并与K-means聚类算法进行了比较。结果表明模糊数学分类的方法比之K-means聚类结果更能体现驾驶员的激进程度。
- 出版日期2022-3-10
- 单位武汉科技大学
