驾驶倾向性辨识：结合高德导航数据与FOA-GRNN模型

本文主要探讨了驾驶倾向性辨识的重要性，特别是在交通安全和汽车主动安全预警系统中的作用。文章引用了驾驶数据的多种来源，如传感器、OBD、移动智能终端和驾驶模拟器，并介绍了多种驾驶倾向性辨识模型，包括支持向量机、聚类算法和贝叶斯非参数方法。作者还提到了FOA-GRNN模型在驾驶倾向性辨识中的应用。 在引言部分，作者强调了驾驶倾向性对于交通安全的影响，指出驾驶员因素是交通事故的主要原因之一。驾驶倾向性是驾驶员对交通状况的态度和决策偏好，能够帮助理解驾驶员行为与事故之间的关系。现有的汽车主动安全预警系统通常忽视了驾驶倾向性，这降低了预警的准确性和有效性。 在驾驶数据采集部分，文献列举了多种数据源，如智能手机传感器、OBD、毫米波雷达、行车记录仪和驾驶模拟器等。这些数据用于识别危险驾驶行为、驾驶风格变化和驾驶效率。例如，Johnson等人通过智能手机传感器检测驾驶行为，Feng等人利用OBD和毫米波雷达数据分析驾驶风格和油耗关联，而Yan等人则通过驾驶模拟器和脑电图数据研究驾驶风格。 在驾驶倾向性辨识模型方面，Hou等人建立了基于贝叶斯分类器和决策树的驾驶人换道模型，适用于车辆换道辅助系统，而Tran等人开发了Carnetsoft驾驶模拟器进行驾驶行为研究。此外，王晓原等人的工作则聚焦于使用车载激光雷达等设备在特定交通场景下实时辨识驾驶员倾向性。 文章提到的FOA-GRNN模型，可能是一种结合模糊逻辑（Fuzzy Logic）和广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network）的方法，用于更精确地理解和预测驾驶倾向性。这种模型能更好地处理不确定性和非线性关系，提高驾驶行为预测的准确性，从而提升驾驶安全。 驾驶倾向性辨识是交通安全领域的一个关键研究方向，通过各种数据采集技术和机器学习模型，能够更深入地了解驾驶员行为，进而优化汽车安全预警系统，降低交通事故风险。