摘要：為提高智能汽車的類人駕駛能力,使用自然駕駛數據(NDD)研究了駕駛員的加速行為特性。利用約5 800萬觀測數據組成的數據庫,探討了駕駛員加速度分布的收斂性;使用多維核密度估計得到了駕駛員加速度分布,并使用相對熵描述不同數據量的數據集之間的差異;使用穩定收斂的數據集分析了駕駛員的加速度分布特性,提取了駕駛員加速度分布的特征參數;討論了駕駛員加速度分布在智能汽車中的應用。結果表明:駕駛員的縱向加速度和側向加速度二維分布服從雙三角形分布特征;縱向加速度和側向加速度隨速度增大而先增大后減小;駕駛員加速度分布特性可以應用于智能汽車駕駛能力測試、智能汽車安全測試、人機共駕控制、危險估計算法等方面。