基于路面高程地图与预瞄控制的无人驾驶路径规划方法【附数据】

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（1）基于硅橡胶和碳纳米材料的柔性力敏材料制备及性能分析

在设计柔性触觉传感器的过程中，首先需要制备出适合的材料。本研究选择了硅橡胶和碳纳米材料作为基础材料，通过溶液共混法制备出多组具有不同材料配比的导电橡胶力敏材料。这种材料的制备基于导电通路理论和微观隧道效应理论，分析了力敏材料的导电机制。通过机电性能测试，研究了碳纳米填料的种类和填充比例对力敏材料电导率、弹性模量、拉伸强度和断裂伸长率的影响。此外，利用扫描电镜观察了力敏材料的微观结构，研究了碳纳米填料的分散情况和形成导电网络的方式，从微观角度验证了制备方法的可行性

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（2）柔性触觉传感器的设计制备与性能分析

在材料制备的基础上，本研究设计并制备了基于力敏材料的柔性触觉传感器。分析了压阻式柔性触觉传感器的工作原理，并针对座舱触觉感知需求设计了压力感知型和多维力感知型触觉传感器结构。选择了柔性触觉传感器的电极材料和基底材料，并基于层层组装法完成传感器制备实验。在此基础上，开发了油墨直接写入3D打印制备工艺，以提高材料利用率和制备效率。对所制备的柔性触觉传感器进行了敏感特性、稳定性、迟滞性和多维力感知特性测试分析，结果表明所设计的传感器可实现柔性多维力感知，信号处理简单，具有良好的灵敏度和测量范围，制备效率高

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（3）驾驶人触觉信息感知模块设计与测试

为了获取准确有效的驾驶触觉数据，本研究针对方向盘多维力感知需求和座椅高柔性、大测量范围和高灵敏度感知需求，进行了特定柔性触觉传感器布置。选型适配传感器信号转换处理模块和多通道触觉信号采集设备，完成了驾驶人触觉信息感知模块的搭建。对驾驶人触觉信息感知模块进行了测试，通过手持式推拉力计完成传感器阵列的标定，采集驾驶人不同动作产生的触觉信号。测试结果表明所设计的驾驶人触觉信息感知模块可以有效感知方向盘握力和座椅坐姿压力

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（4）疲劳驾驶试验数据采集与分析

本研究建立了基于驾驶模拟器的疲劳驾驶试验平台，进行疲劳驾驶试验采集试验数据。基于卡罗林斯卡嗜睡量表划分驾驶人疲劳水平，对试验数据进行滤波降噪处理，建立疲劳驾驶样本数据库。将多通道触觉信号简化为带有物理意义的触觉参数，进行驾驶人疲劳特性参数分析以研究驾驶人疲劳状态所带来的驾驶行为变化。对触觉和车辆运动数据进行时域特征提取和分布情况统计，通过独立样本T检验挑选与驾驶人疲劳状态显著相关的特征

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（5）基于触觉信息的驾驶人疲劳状态多源信息融合监测算法

最后，本研究建立了基于神经网络的特征级多源信息融合驾驶人疲劳状态监测模型。对驾驶人触觉特征和车辆运动特征进行相关性分析以减少多源特征的信息冗余。基于主成分分析法简化多源信息特征的维数以提高监测效率，将与驾驶人疲劳状态显著相关的多个特征组作为驾驶人疲劳状态多源信息融合监测模型的输入并完成模型训练。对比多源信息融合特征输入和其他特征组输入的监测准确度，结果表明，所建立的驾驶人疲劳状态多源信息融合监测方法能够实现准确度和稳定性更好的驾驶人疲劳状态监测

 

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

# 假设data是一个包含驾驶人触觉和车辆运动数据的numpy数组
data = np.array([...])

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 初始化PCA对象，设置主成分数量为2
pca = PCA(n_components=2)

# 对数据进行降维
data_pca = pca.fit_transform(data_scaled)

# 打印降维后的数据
print(data_pca)