驾驶风格导向的个性化全线控电动汽车控制策略【附代码】

✨ 长期致力于驾驶风格、个性化设计、全线控电动汽车、转向特性、集成控制研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1多模态驾驶风格在线聚类与编码器针对全线控电动汽车转向特性个性化需求设计一种基于驾驶模拟器自然驾驶数据的半监督聚类编码方案。采集方向盘转角、车速、横向加速度等12维时序特征采用动态时间规整距离作为相似性度量结合凝聚层次聚类将驾驶风格分为激进型、舒缓型和普通型三类。进一步利用自编码器将每类风格映射为8位二进制编码并通过决策树生成简易判别规则。在30名驾驶员的验证集中风格识别准确率达到91.3%且编码器输出的风格码可直接作为运动参考模型的增益索引。import numpy as np from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from dtaidistance import dtw from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model def dtw_distance_matrix(trajectories): n len(trajectories) dist_mat np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in range(i1, n): dist dtw.distance(trajectories[i], trajectories[j]) dist_mat[i,j] dist_mat[j,i] dist return dist_mat def style_clustering(features_dtw, n_clusters3): clustering AgglomerativeClustering(n_clustersn_clusters, affinityprecomputed, linkagecomplete) labels clustering.fit_predict(features_dtw) return labels def build_autoencoder(input_dim12, encoding_dim8): input_layer Input(shape(input_dim,)) encoded Dense(encoding_dim, activationrelu)(input_layer) decoded Dense(input_dim, activationlinear)(encoded) autoencoder Model(input_layer, decoded) autoencoder.compile(optimizeradam, lossmse) return autoencoder