In this paper, a method of estimating different driving characteristics is presented. Elman's recurrent neural network is proposed to be used as a dynamical model of the driver's type, based on the active accelerator pedal position and other signals. The results can be treated as the first step towards further investigations.
PL
W artykule zaproponowano metodę klasyfikacji stylu jazdy kierowcy, wykorzystującą zdolność częściowo rekurencyjnej sieci Elmana do modelowania ciągów czasowych. W omawianym przypadku zadaniem sieci jest określenie bieżącego stylu jazdy na podstawie czterech zmieniających się w czasie sygnałów wejściowych, reprezentujących: położenie pedału przyspieszenia, prędkość i przyspieszenie samochodu oraz prędkość obrotową silnika. Wartość sygnału wyjściowego sieci decyduje o przynależności aktualnego stylu jazdy do jednej z trzech predefiniowanych kategorii, określonych jako: "spokojna", "neutralna" oraz "aktywna". Przedstawiona metoda może służyć do opracowania efektywnych algorytmów sterowania napędem samochodu osobowego.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.