使用時變參數估測技術的駕駛人模型辨識

Abstract

交通運輸帶來生活上的便利，不過交通事故是主要問題，減少交通事故是各國政府努力的目標，安全輔助系統提供警示及迴避事故等功能，使駕駛有足夠時間避開危險，了解駕駛行為是發展安全輔助系統時最重要的項目之一，本文使用實際道路駕駛所得資料分析。 本研究使用系統識別法將駕駛行為模型化，首先使用非時變系統識別法將駕駛行為模型化，分析非時變模型特性時看出駕駛行為變化極快，正常駕駛行為適合以時變系統表示，文中推導一套線性時變參數估測法則，由估測之模擬驗證結果得知，此方法於低階模型參數估測可得到不錯之識別效果，以此方法模型化駕駛行為，分析各時間點之駕駛行為，並和非時變系統識別法比較其優點所在。 由實驗結果可知時變模型輸出模擬數據和量測輸出值比較可達到較高之符合度(符合度>80%)，由模型參數變化能觀察出駕駛面對不同路況(道路曲率改變，鄰近車輛接近)之反應。時變系統模型可達到非時變系統模型無法達到之高符合度(表示準確性高)，並看出使用非時變模型無法看到之駕駛行為變化原因，解決非時變模型應用於駕駛行為分析之問題。