技术总结
本发明公开一种基于混合学习方式的车辆制动意图预测的方法及系统，属于车辆制动意图的预测领域，能够提前进行制动控制、进行制动能量的管理，从而提高车辆的制动性能、提高能量回收效率。本发明方法为：首先采集数据并对采集的数据进行平滑处理、归一化处理；然后基于无监督学习方式模糊C均值算法将制动意图聚为四类：轻微制动、普通制动、强制动、紧急制动；再基于特征选择算法ReliefF进行特征参数的选择；最后基于监督学习算法Adaboost离线训练制动意图预测模型，用于在线预测。所述系统主要包括：压力传感器、电机控制器、电池控制器、变速箱控制器、CAN总线、外围电路、电子控制单元ECU，离线训练得到的预测模型位于ECU内，用于在线预测。
技术研发人员：周健豪;孙静;何龙强;丁一;薛四伍;孙开培;顾诚
受保护的技术使用者：南京航空航天大学
技术研发日：2019.06.25
技术公布日：2019.09.20