Bilar kan idag spela in flera tusentals signaler genom controller area network (CAN) bussteknik och potentiellt ge realtidsinformation om bilen, föraren, och den omgivande miljön. I detta dokument föreslås en ny metod för analys i realtid och klassificering av förarens beteende med hjälp av en utvald delmängd av CAN-busssignaler, särskilt gaspedalposition, bromspedaltryck, rattvinkel, rattens momentum, hastighet, RPM, längsgående och sidoacceleration. Data har samlats in i ett helt okontrollerat experiment med 54 personer, där över 2000 resor har registrerats utan någon typ av förutbestämd körutbildning i en mängd olika vägscenarier. Medan endast få verk har analyserat körbeteendet hos mer än 50 förare med hjälp av CAN bussdata, föreslår vi en oövervakad inlärningsteknik som samlar förare i olika grupper, och erbjuder en valideringsmetod för att testa robustheten av kluster i ett brett spektrum av experimentella inställningar. Den minimala mängd data som behövs för att bevara robust förarklustring beräknas också, vilket visar att det är möjligt att minska storleken på databasen med så mycket som 99 % genom att korrekt välja en undersamplingsstrategi utan att detta försämrar klusterprestandan.
Fugiglando m.fl. REF utvecklade en ny metod för nästan realtidsklassificering av förarens beteende i en okontrollerad miljö.
Driving Behavior Analysis through CAN Bus Data in an Uncontrolled Environment
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}