基于典型工況和GMM算法的駕駛風格辨識

摘要：為提高車輛控制策略中駕駛風格信息的利用率、燃油經濟性及行車安全性，在大量車輛行駛數據的基礎上，應用K-Means算法提取車輛行駛典型工況，采用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）對駕駛風格進行識別，利用輪廓系數評價基于典型工況GMM算法和普通GMM算法的識別效果。結果表明：采用K-Means算法，以車速均值、車速標準差、怠速占比3個參數可有效提取擁堵、市區、高速3種工況；設計的基于典型工況的GMM算法可以將駕駛風格區分為穩健型、普通型、激進型3類，不同駕駛風格的區分度較好，識別效果優于普通GMM算法。

關鍵詞：駕駛風格；K-Means；GMM；工況提取

中圖分類號：U471.1文獻標志碼：A文章編號：1673-6397（2024）03-0094-04

引用格式：郭智剛，閆立冰，張紅倩，等. 基于典型工況和GMM算法的駕駛風格辨識［J］.內燃機與動力裝置，2024，41（3）：94-97.

GUO Zhigang， YAN Libing， ZHANG Hongqian， et al. Driving style identification based on typical working conditions and GMM algorithm［J］.Internal Combustion Engine amp; Powerplant， 2024，41（3）：94-97.

收稿日期：2023-10-06

第一作者簡介：郭智剛（1997—），男，山東濰坊人，工學碩士，工程師，主要研究方向為內燃機開發、機器學習，E-mail：2601046208@qq.com。

DOI：10.19471/j.cnki.1673-6397.2024.03.015

0" 引言

駕駛風格是指駕駛員在車輛行駛過程中操縱車輛的駕駛行為習慣。研究駕駛風格對提高車輛燃油經濟性以及行車安全具有重要作用：一方面，利用經辨識的駕駛風格動態調整車輛控制參數，可優化車輛各系統之間的協調［1-2］，對用戶的不良駕駛習慣進行識別并提醒；另一方面，利用駕駛風格以及行車數據，可根據不同駕駛風格分析燃油消耗情況，提出減少燃油消耗的駕駛建議。眾多學者對駕駛風格的辨識與應用進行了相關研究：Sun等［3］使用粒子群優化聚類的方法對駕駛風格進行分類；黃晶等［4］基于駕駛風格對換道軌跡進行規劃，更好地滿足了個性化換道需求；Constantinescu等［5］提出使用主成分結合分層聚類的方法對駕駛風格進行分類；Meiring等［6］對駕駛風格進行系統地分類，并且介紹了可以應用于駕駛風格辨識的機器學習算法。但上述研究中并沒有針對典型工況特征下的駕駛風格進行有效分析。

駕駛風格辨識的難點是難以預先獲取標簽，通常采用無監督機器學習方法進行分類和識別駕駛風格［7］。本文在大量車輛行駛數據的基礎上，應用K均值（K-Means）算法分析提取典型工況，采用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）方法識別駕駛風格，利用輪廓系數評價識別效果，以期快速準確識別駕駛風格。

1" 數據預處理

本文中選擇用于提取典型工況和評價駕駛風格的參數為轉速、車速、加速度，各參數均通過電子控制單元（electronic control unit，ECU）采集，部分樣本數據如表1所示。

相較于原始數據，平均值、標準差等更能反映數據分布情況，更適用于典型工況的提取與駕駛風格的辨識，因此，以10 s為一個周期統計計算車速均值、車速標準差、加速度均值、加速度標準差。為更精確的提取典型工況，引入怠速占比，其含義為發動機轉速處于怠速附近（怠速轉速為600～800 r/min）的樣本數與總樣本數的比。

2" 基于K-Means的典型工況提取

典型工況是指汽車日常經過的駕駛場景，像市區場景、高速場景。根據經驗將典型工況劃分為3類：擁堵工況、市區工況、高速工況。擁堵工況中由于車速低，駕駛員的駕駛風格更易反映在對發動機的需求參數上，例如激進型駕駛者通常在擁堵工況中有頻繁的較大幅度的踏板變化或者是加速度變化，而高速工況激進型駕駛者與穩健性駕駛者各自的駕駛風格在發動機參數上體現不明顯，即擁堵工況擁有更明顯風格參數特征。根據工況劃分駕駛數據，提取擁堵路況數據，基于擁堵路況數據進行駕駛風格辨識。鑒于加速度均值與加速度標準差兩個指標能更多反映駕駛習慣，而怠速占比能夠直接反映擁堵工況與高速工況的差距，更適用于典型工況的提取，因此以車速均值、車速標準差、怠速占比3個參數提取典型工況，以加速度均值、加速度標準差、車速均值、車速標準差4個參數識別駕駛風格。

K-Means算法原理簡單、易于實現，應用較廣泛。K-Means算法采用距離作為相似性的評價指標，數據對象間的距離與相似度成反比，距離越小，相似度越大［9］。運行前，K-Means算法需預先規定聚類簇數，初始化相應聚類簇數的中心點；按照各樣本與聚類中心的歐式距離，把樣本劃分為相應的簇中；根據簇中所有樣本點與聚類中心的歐式距離，不斷計算新的聚類中心，當聚類中心不再變化或者目標函數收斂時聚類結束，得到最終結果［10］。

本文中按照經驗將初始聚類簇數設為3，利用K-Means進行聚類，提取典型工況，結果如圖1所示。

由圖1可知：所有樣本聚類為3簇，各簇界限較為明顯，且符合本文中對典型工況的定義，如擁堵工況特點是車速均值較小、車速標準差較大，怠速占比高，而高速工況特點是車速均值較大、車速標準差小，怠速占比小，為后續的駕駛風格辨識提供了包含特征更明顯的數據。

3" 基于GMM模型的駕駛風格辨識

3.1" GMM模型

GMM是無監督機器學習算法的一種，是一種基于概率聚類的模型，它未將每個樣本點置于明確簇中，而給出了該樣本點在各簇中的概率或可能性。GMM算法是多個高斯分布函數的線性組合，對于n維樣本空間中服從高斯分布的向量x， 其概率密度函數［11］為：

p（x）=12πn2Σ12exp-12x-μTΣ-1x-μ，

式中：μ為n維均值向量，Σ為n×n的協標準差矩陣。定義高斯分布的概率密度函數為： p（x|μ，Σ），由此高斯混合分布為

pm（x）=∑ki=1αi·p（x|μ，Σ），

式中：i為該混合分布的混合元素，i=1，2，…，k，每個混合元素對應一個高斯分布；αi為混合系數，∑ki=1αi=1，αigt;0。

將K-means聚類結果中的擁堵工況數據點作為GMM參數的輸入樣本，再進行駕駛風格辨識，即將樣本點按一定概率分配到模型的各個混合分量，根據樣本點在各混合分量中的概率分布，選出各聚類簇中概率較大的數據點作為最終聚類結果。

GMM的求解需借助于最大期望算法（expectation maximization algorithm，EM）。EM算法使用兩個步驟交替計算：第一步是E（期望）步，利用當前參數的估計值計算對數似然的期望值；第二步是M（最大化）步，尋找能使E步產生的似然期望最大化的參數值。新得到的參數值重新輸入E步，重復迭代，直至收斂至局部最優解或達到最大迭代次數。GMM算法求解過程如圖2所示。

3.2" 結果分析

本文中駕駛風格可以理解為駕駛員對整車驅動力及其變化激烈程度的需求情況［12］，綜合相關文獻，本文中將駕駛風格分為：穩健型、普通型以及激進型等3種。3種駕駛風格特點鮮明，相關特點如表2所示。

根據典型工況結果，按圖2所示流程識別駕駛風格，不同駕駛風格特征參數對比如表3所示。

由表3可知：不同駕駛風格之間的參數區分度明顯，特別是激進型駕駛風格的加速度均值及標準差明顯高于其他2種風格，且符合各駕駛風格的定義，能夠區分駕駛風格。

采用非監督學習中的衡量系數——輪廓系數進一步評價駕駛風格分類結果［13］。

單樣本輪廓系數

si=bi-aimaxai，bi ，

式中：ai為當前樣本與同類別樣本的平均距離，bi表示當前樣本與距離最近的不同類別的樣本平均距離。

樣本集合的輪廓系數

s=1n∑ni=1si，

式中n為樣本數量。

輪廓系數越高則同類樣本距離越近，且不同類別樣本距離越遠。

經計算，普通GMM算法和基于典型工況GMM算法的輪廓系數分別為0.449、0.531，基于典型工況GMM算法進行駕駛風格識別，效果更好。

綜上，設計的基于典型工況的GMM算法可以將駕駛風格區分為3類，并且不同駕駛風格具有較好區分度，符合各種駕駛風格的特點，且分類效果優于普通GMM算法。

4" 結論

1）利用K-Means算法提取典型工況，采用GMM方法對駕駛風格進行識別。結果表明，設計的基于典型工況的GMM算法可以將駕駛風格區分為3類，并且不同駕駛風格具有較好區分度。

2）普通GMM算法和基于典型工況GMM算法的輪廓系數分別為0.449、0.531，基于典型工況GMM算法進行駕駛風格識別，效果更好。

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Driving style identification based on typical working conditions and

GMM algorithm

GUO Zhigang， YAN Libing， ZHANG Hongqian， SHEN Zong

Weichai Power Co.， Ltd.， Weifang 261061，China

Abstract：To improve the utilization rate of driving style information in vehicle control strategies， fuel economy， and driving safety，K-Means algorithm is applied to extract typical driving conditions based on a large amount of vehicle driving data.Gaussian mixture model （GMM） is used to recognize driving style， and contour coefficients are used to evaluate the recognition effect of GMM algorithm based on typical driving conditions and ordinary GMM algorithm. The results show that using the K-Means algorithm， three parameters including mean vehicle speed， standard deviation of vehicle speed， and idle ratio can effectively extract three typical working conditions： congestion condition， urban area condition， and high-speed condition. The GMM algorithm designed based on typical working conditions can distinguish driving styles into three categories： robust， normal， and aggressive. The differentiation of different driving styles is good， and the recognition effect is better than that of ordinary GMM algorithms.

Keywords：driving style; K-Means；GMM; condition extraction（責任編輯：臧發業）