线控汽车驾驶员特性辨识算法的研究

线控汽车相对于传统汽车具有较多的控制自由度，控制算法设计可将人的因素考虑在车辆集成控制中，进行人性化设计，变“人适应车”为“车适应人”，最终实现车辆的安全、智能驾驶。文中确定了驾驶员特性辨识系统，以转向行为为例，对驾驶员特性进行分类，并采用神经网络方法建立了辨识模型，在驾驶模拟器上对所研究方法进行实验验证。结果表明，所建立的驾驶员特性辨识模型有较高精度，能对驾驶员特性进行预测，方法可行。