基于KL散度的驾驶员驾驶习性非监督聚类方法GMM与EM算法应用

不良天气下驾驶员的工作负荷，拿HRV（心率变异性）做指标，得还挺细的。用了高速公路驾驶模拟，场景有晴天、中雨加雾（能见度 100m 和 50m）。你要是对智能驾驶、交通安全有研究，这篇 2011 年的老文档虽然年头久了，但思路和数据方法还挺值得借鉴的。

一、基础知识1. RAC是Oracle数据库中的一项新技术，全称为实时应用集群，提供高可用性的数据库解决方案。 2. RAC的优势包括：多节点负载均衡、高可用性、并行执行技术提升事务响应时间、横向扩展增加交易数和连接数、节约硬件成本、良好的可扩展性。 缺点则包括管理复杂性较高和可能增加的软件成本。 3. Oracle RAC原理要求多台服务器和共享存储设备，通过负载均衡策略分配请求到不同节点处理，并通过集群软件访问共享存储。 每个节点都有独立的instance访问同一个数据库。

(2)更新用户密码passwd oracle passwd grid 8.建立文件夹及设置权限mkdir -p /u01/app/grid/ mkdir -p /u01/app/11.2.0/grid/product/db_1 mkdir -p /u01/app/oraInventory chown -R grid:oinstall /u01/app mkdir -p /u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1 chown -R oracle:oinstall /u01/app/oracle chmod -R 775 /u01 9.调整系统参数(1)修改rac1和r

该算法采用贪心策略结合EM算法，通过优化数据与模型的匹配度，寻找数据对GMM模型的最佳匹配，从而实现基于模型的聚类。

Matlab图形绘制代码驾驶员辅助系统1）摘要：利用图像处理技术和人工神经网络进行交通标志的检测和识别，通过网络摄像头和机器学习算法检测驾驶员的疲劳，同时应用车道跟踪系统来确保车辆行驶在正确的车道上，无需昂贵的传感器。所提出的技术能够准确地检测和识别输入图像中的多个交通标志，识别准确率达到85％。采用经过SVM训练的疲劳模型，并利用欧几里得距离函数进行距离测量，系统通过监测“眼睛”和“嘴巴”的距离来预测驾驶员的疲劳状态，如距离接近疲劳状态则系统会及时警示驾驶员。 2）简介：交通标志的位置确认在智能交通系统（ITS）领域具有重要意义。交通标志描绘了街道的交通状况，为驾驶员提供警告和指导，保护驾驶

驾驶员的行为数据涵盖了从飙车手到新手到正常驾驶员的各种类型。每个驾驶员的驾驶行为都是独特的。

了解如何使用Vehicle Dynamics Blockset模拟复杂车辆动力学和驾驶操作，通过Simulink Real-Time和Speedgoat目标硬件实现虚拟车辆的实时仿真。利用Simulink的Unreal Engine接口可视化驾驶场景，设置带有踏板和方向盘的驾驶模拟器进行驾驶员在环测试。该过程节省时间和金钱，支持在可重复、可再现和安全的环境中高效迭代和测试。

汽车动力学Simulink仿真程序优化-驾驶员车辆闭环控制，包含ABS和EPS主动悬架的侧向风数据。请注意，此版本仅供学习参考，切勿用于发表论文。

高斯混合模型的参数估计通常使用期望最大化（EM）算法，这在matlab环境下尤为常见。