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摘要
基于运动学和动力学模型的电驱动无人履带机动平台纵向决策研究存在自适应能力差、难以获得精确的模型参数等问题。针对无人履带机动平台直驶遇到障碍物并接近障碍物的行驶工况，根据驾驶数据提出一种驾驶员纵向决策机理，使用高斯混合-隐半马尔可夫模型对熟练驾驶员纵向决策过程进行建模。使用高斯混合模型对驾驶员在直驶接近障碍物过程中的意图进行辨识，并对驾驶行为进行聚类和量化；通过隐半马尔可夫模型描述驾驶员决策转移过程与相同决策的持续时间；进行不同地面条件下的实车验证。试验结果表明：所提出的驾驶员模型可以很好地模仿驾驶员纵向决策机理，使得最大加速度小于3.5 m/s2,最大减速度大于-4.5 m/s2,决策边界平均加速度绝对值趋近于0.8 m/s2;通过对不同地面条件下的决策持续时间分布进行再训练，该方法可以不依赖地面参数从而适应不同环境条件。
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