Wykorzystanie nieliniowej analizy sygnału generowanego pedałem przyspieszenia

• Autorzy: Augustynowicz A , Ścięgosz H , Brol S

Warianty tytułu

EN

Using of nonlinear method for analysis accelerator pedal signal

• Konferencja: Międzynarodowy Kongres Silników Spalinowych (3 ; 22-24.06.2009 ; Opole, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę klasyfikacji stylu jazdy kierowcy na podstawie sygnału generowanego pedałem przyspieszenia. W tym celu zastosowano nieliniową analizę sygnału. W roli klasyfikatora zaproponowano wymiar korelacyjny Grassbergera-Procaccia. Bazując na wynikach badań drogowych wyodrębniono podstawowe sposoby zmian położenia pedału przyspieszenia w odniesieniu do trzech, arbitralnie wybranych, kategorii stylów jazdy. Określono je jako: „spokojna”, „neutralna” oraz „aktywna”. Wyniki badań wskazały, że istnieją jakościowe różnice pomiędzy tymi charakterystykami a wyszególnionymi stylami jazdy. Przedstawiona metoda może służyć do opracowania algorytmów sterowania wszystkich układów samochodu osobowego, które wymagają informacji charakteryzujących typ kierowcy.

EN

In this paper, a method of estimating different driving characteristics is presented. Correlation dimension of accelerator pedal signal is proposed to be used as a dynamical model of the driver’s type. Chaotic estimator in the form of correlative Grassberger-Procaccio based on the analysis of the signal generated by the driver with the accelerator pedal makes it possible to identify the driver’s style. The disadvantage of this method is that it is capable of identifying only the extreme driving types, and hence does not offer graded classification of intermediate types of drivers. The results can be treated as the first step towards further investigations.

Słowa kluczowe

PL

styl jazdy kierowcy; estymacja; wymiar fraktalny

EN

driver's style; estimating; fractal dimension

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Naukowe Silników Spalinowych
• Czasopismo: Silniki Spalinowe
• Rocznik: 2009
• Tom: R. 48, SC1
• Strony: 175--179
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., wykr.

Twórcy

autor

Augustynowicz A

• Wydział Mechaniczny Politechniki Opolskiej

autor

Ścięgosz H

• Instytut Matematyki, Fizyki i Chemii Politechniki Opolskiej

autor

Brol S

• Wydział Mechaniczny Politechniki Opolskiej

Bibliografia

• [1] AKAY M.(Edited): Nonlinear Biomedical Signal Processing, Vol. 2: Dynamic Analysis and Modeling. John Wiley & Sons 2001.
• [2] AUGUSTYNOWICZ A.: Preliminary classification of driving style with object rank method, proceeding of International Scientific Conference Modern Safety Technologies in Transportation Mosatt 2007, Košice Słowacja, s. 13-18.
• [3] AUGUSTYNOWICZ A., BARTECKI K.: Estimation of driving characteristics by the application of Elman’s recurrent neural network. The Archives of Transport. Vol. XVIII. nr 4. s.5-13.
• [4] GRASSBERGER P., PROCACCIA I.: Characterization of Strange Attractors. Physical Review Letters 50, 346-349, 1983.
• [5] GUIHE Q., YULONG L., MINGKUI N., ANLIN G. YISONG D.: Estimation of road situations and driver’s intention in automotive electronic control system, Proceedings of the IEEE International Vehicle Electronics Conference, Changchun, China, September 6-9, 1999. s. 199-201.
• [6] GUO K., CHENG Y., DING H.: Analytical Method for Modeling Driver in Vehicle Directional Control, Vehicle System Dynamics Supplement 41/2004.
• [7] HAYAKAWA K., OSAWA M., i inni: Real Time Estimation of Driver's Intention and Environment Based on Operational Signals. FISITA World Automotive Congress, Paris 1998, nr F98S204.
• [8] KANTZ H., SCHREIBER T.: Nonlinear time series analysis. Cambridge University Press 1997.
• [9] NDT Nonlinear Dynamics Toolbox. Version 0.9.1. Created by Josh Reiss. School of Physics. Atlanta – Georgia. USA. 1999.
• [10] OTT E.: Chaos In Dynamical Systems, Cambridge University Press 1993.