發(fā)布時(shí)間：2019-04-25 17:22

【摘要】：為識(shí)別和檢測(cè)車輛在行駛過程中可能出現(xiàn)的危險(xiǎn)狀態(tài),及時(shí)給予駕駛員反饋和預(yù)警,使車輛始終保持安全的運(yùn)行狀態(tài),重點(diǎn)從車輛典型危險(xiǎn)行駛狀態(tài)的識(shí)別、檢測(cè)2個(gè)方面,梳理縱向及橫向危險(xiǎn)行駛狀態(tài)及其表征參數(shù),總結(jié)主要的識(shí)別與檢測(cè)方法,并展望其未來研究趨勢(shì)。結(jié)果表明:不同文獻(xiàn)對(duì)駕駛事件的危險(xiǎn)閾值劃分原則差異較大,尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn);隱馬爾科夫模型(HMM)對(duì)危險(xiǎn)駕駛事件的識(shí)別準(zhǔn)確率相對(duì)較高;車輛典型危險(xiǎn)行駛狀態(tài)的幾種識(shí)別方法各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),基于便攜式設(shè)備和多傳感器數(shù)據(jù)的識(shí)別方法相對(duì)較優(yōu),且基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的車輛危險(xiǎn)行駛狀態(tài)識(shí)別與檢測(cè)是未來的重點(diǎn)研究方向。
[Abstract]:In order to identify and detect the dangerous state of the vehicle in the course of driving, give the driver feedback and early warning in time, make the vehicle keep the safe running state all the time, the recognition of the typical dangerous driving state of the vehicle is emphasized, and the detection is carried out in two aspects. Combing the longitudinal and transverse dangerous driving conditions and their characterization parameters, summarizing the main identification and detection methods, and looking forward to its future research trends. The results show that the classification principle of hazard threshold for driving events in different literatures is quite different and there is no unified standard, and the recognition accuracy of hidden Markov model (HMM) for dangerous driving events is higher than that of Hidden Markov Model (hmm). The identification methods of typical dangerous driving conditions of vehicles have their own advantages and disadvantages. The recognition methods based on portable equipment and multi-sensor data are relatively better. And multi-sensor data fusion-based vehicle dangerous driving status recognition and detection is the key research direction in the future.
【作者單位】： 長(zhǎng)安大學(xué)汽車學(xué)院;長(zhǎng)安大學(xué)汽車運(yùn)輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助(61374196) 教育部長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1286)
【分類號(hào)】：U491.254

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