李 慧, 谭盛彬, 张 硕

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)



支持向量机纯电动客车驾驶意图识别

李 慧, 谭盛彬, 张 硕

(长春工业大学 电气与电子工程学院， 吉林 长春 130012)

以支持向量机为模型判断驾驶意图，通过对支持向量机进行训练，以加速踏板开度、加速踏板位移加速度为输入，利用网格优化算法得到了驾驶意图判断模型。仿真结果验证预测精度可达到99%。

驾驶意图; 支持向量机; 纯电动客车

0 引 言

纯电动汽车与传统汽车[1]相比具有零排放、噪声小、能源利用率高的特点，是未来汽车行业发展方向。纯电动汽车的续驶里程现阶段还达不到令人满意的要求，这成为制约纯电动汽车发展的一个重要因素。为了纯电动汽车延长续驶里程，许多学者进行了各种研究，指出能量管理与扭矩分配[2-4]是最为关键的两个方面。同时指出能量管理和扭矩分配还需要符合驾驶员的驾驶意图。

目前，纯电动汽车对驾驶员驱动意图的识别主要依靠加速踏板开度和制动踏板开度等参数。文献[5]通过识别车速、加速度均值和电池荷电状态(SOC)3个参数，利用隶属度函数和模糊规则判断驾驶意图，输出目标的驱动模式。文献[6]等将整车驱动模式分为常规模式、经济模式和动力模式，以加速踏板、电机转速、SOC等为输入，利用模糊控制算法输出目标转矩。文献[7-8]将加速意图分为平缓加速、紧急加速和一般加速三类，并把加速踏板变化率、加速踏板开度做为输入量，建立了神经网络模型，从而得到驾驶意图推理规则。……