✨ 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。
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（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(i+1, 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_clusters=3): clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=n_clusters, affinity='precomputed', linkage='complete') labels = clustering.fit_predict(features_dtw) return labels def build_autoencoder(input_dim=12, encoding_dim=8): input_layer = Input(shape=(input_dim,)) encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer) decoded = Dense(input_dim, activation='linear')(encoded) autoencoder = Model(input_layer, decoded) autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') return autoencoder
