基于二次Lasso回归的纵向驾驶员模型研究

为了更好地模拟实际驾驶员行为,提出基于二次回归和Lasso回归方法的纵向驾驶员回归模型.通过采集纵向驾驶行为数据,提取可能影响驾驶行为的状态参数,进而建立二次回归驾驶员模型;面向多参数回归模型中的多重共线问题,采用Lasso回归方法进行状态参数筛选;结合筛选数据建立二次回归驾驶员模型.为了验证模型的有效性,与PI驾驶员模型和一次Lasso回归驾驶员模型进行仿真对比.仿真结果表明,相较于其他两种模型,所建立的驾驶员模型具备良好的工况跟随效果,同时能较好地反映实际驾驶行为特征.