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自动驾驶系统中人工干预模式的建模与优化
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冯鼎然
《航空航天学报》
2024年6期
摘要:
本文首先结合道路状况和驾驶系统条件改进了标准NaSch模型,求解得出交通流特征;其次利用BP神经网络对交通状况指标进行拟合回归;然后通过启发式算法对人工干预参数寻优;最后基于云模型对自动驾驶系统进行整体评估,并据此对人工干预的运作模式提出了合理建议。对于车辆,最优干预频率为16.3%,需较频繁地切换至手动模式以保证安全;对于驾驶员,需保持小于0.5s的平均反应时间,以避免事故率上升;对于交管部门,现阶段应重点缓解交通流量并简化事故处理。
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