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Development of Deep Learning-Based Algorithm for Extracting Abnormal Deceleration Patterns
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OA
AI
DOI：10.3390/wevj16010037.png)
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摘要
En 中文
一种智能再生制动系统可以为电动汽车在根据驾驶情况、道路坡度和驾驶员偏好辅助车辆制动时，减少不必要的制动操作。由于再生制动的强度通常基于车辆开发过程中确定的校准数据确定，一些驾驶员可能会在再生制动激活方式与其驾驶习惯不同时遇到不便。为了解决这个问题，已开发出多种基于深度学习的算法，通过学习驾驶数据来提供驾驶稳定性。在那些人工智能算法中，异常检测算法能够成功分离异常驾驶情况下的减速数据，而由此产生的精炼减速数据可用于训练回归模型以实现更好的驾驶稳定性。本研究通过将利用异常检测算法获取的驾驶员特征数据应用于车辆控制，评估了个性化驾驶辅助系统的性能。
Keyword:
time series
anomaly detection
electric vehicle
personalized data
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.9K
被引数:
3.8K
机构
引用论文
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