主動(dòng)安全預(yù)警是預(yù)防交通事故的有效手段,通過檢測車輛周邊環(huán)境,當(dāng)出現(xiàn)潛在危險(xiǎn)時(shí),及時(shí)向駕駛?cè)祟A(yù)警。其中預(yù)警方式的選取至關(guān)重要,決定著預(yù)警信息能否準(zhǔn)確地、及時(shí)地傳遞給駕駛?cè)�。目前國�?nèi)外學(xué)者主要從駕駛?cè)酥饔^感受和行動(dòng)反應(yīng)方面研究預(yù)警方式對駕駛?cè)说挠绊?而鮮有關(guān)于預(yù)警方式對駕駛?cè)松碛绊懙某晒?也少有關(guān)于預(yù)警信號(hào)參數(shù)優(yōu)化的研究成果。因此,本文先基于趨勢面模型優(yōu)化預(yù)警信號(hào)參數(shù),分析聽覺、視覺、觸覺預(yù)警信號(hào)在單一和復(fù)合方式下對駕駛?cè)说纳碜兓�、主觀感受和行動(dòng)反應(yīng)的影響,研究生理指標(biāo)、主觀評價(jià)與反應(yīng)時(shí)間的關(guān)系模型,從生理、心理、認(rèn)知和行為層面揭示駕駛?cè)嗽诓煌A(yù)警方式下的應(yīng)激反應(yīng)過程,并提出考慮煩惱度的智能預(yù)警方案,為駕駛?cè)颂峁└诵曰念A(yù)警方式,研究成果對汽車制造廠商設(shè)計(jì)預(yù)警方式具有重要參考意義。首先,利用生理學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知行為學(xué)理論分析駕駛?cè)嗽诼犛X、視覺和觸覺預(yù)警方式下的應(yīng)激反應(yīng)過程,選取駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)能力評價(jià)指標(biāo),即生理變化指標(biāo)（心率增長率和腦電β波功率譜值增長率）、主觀評價(jià)指標(biāo)（緊迫度和煩惱度）和行動(dòng)反應(yīng)指標(biāo)（反應(yīng)時(shí)間）,設(shè)計(jì)模擬駕駛實(shí)驗(yàn),采集不同預(yù)警方式下駕駛?cè)说膽?yīng)激反應(yīng)能力評價(jià)數(shù)據(jù),為研... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：135 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 預(yù)警方式研究
        1.2.2 應(yīng)激反應(yīng)研究
        1.2.3 文獻(xiàn)評述
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 技術(shù)路線
第二章 駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
    2.1 應(yīng)激反應(yīng)分析
        2.1.1 應(yīng)激反應(yīng)過程
        2.1.2 應(yīng)激反應(yīng)影響因素
        2.1.3 應(yīng)激反應(yīng)評價(jià)
    2.2 預(yù)警方式選取
        2.2.1 聽覺預(yù)警方式選取
        2.2.2 視覺預(yù)警方式選取
        2.2.3 觸覺預(yù)警方式選取
    2.3 預(yù)警裝置
        2.3.1 預(yù)警裝置設(shè)計(jì)
        2.3.2 預(yù)警裝置測試
    2.4 模擬實(shí)驗(yàn)總方案設(shè)計(jì)
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?br>        2.4.2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與方案
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)被試駕駛?cè)?br>        2.4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)備
        2.4.5 實(shí)驗(yàn)條件
        2.4.6 實(shí)驗(yàn)步驟
        2.4.7 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于趨勢面模型的預(yù)警信號(hào)參數(shù)優(yōu)化研究
    3.1 預(yù)警信號(hào)參數(shù)研究實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
        3.1.1 聽覺預(yù)警信號(hào)參數(shù)
        3.1.2 視覺預(yù)警信號(hào)參數(shù)
        3.1.3 觸覺預(yù)警信號(hào)參數(shù)
        3.1.4 模擬實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    3.2 不同預(yù)警信號(hào)參數(shù)下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)分析
        3.2.1 聽覺預(yù)警應(yīng)激反應(yīng)
        3.2.2 視覺預(yù)警應(yīng)激反應(yīng)
        3.2.3 觸覺預(yù)警應(yīng)激反應(yīng)
    3.3 趨勢面模型構(gòu)建與分析
        3.3.1 趨勢面擬合理論
        3.3.2 聽覺預(yù)警的趨勢面模型構(gòu)建與分析
        3.3.3 視覺預(yù)警的趨勢面模型構(gòu)建與分析
        3.3.4 觸覺預(yù)警的趨勢面模型構(gòu)建與分析
    3.4 預(yù)警信號(hào)參數(shù)總結(jié)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 不同預(yù)警方式下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)研究
    4.1 數(shù)據(jù)分析方法
    4.2 單一預(yù)警方式下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)
        4.2.1 單一預(yù)警方式下駕駛?cè)松碇笜?biāo)
        4.2.2 單一預(yù)警方式下駕駛?cè)酥饔^評價(jià)
        4.2.3 單一預(yù)警方式下駕駛?cè)朔磻?yīng)時(shí)間
    4.3 復(fù)合預(yù)警方式下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)
        4.3.1 復(fù)合預(yù)警方式下駕駛?cè)松碇笜?biāo)
        4.3.2 復(fù)合預(yù)警方式下駕駛?cè)酥饔^評價(jià)
        4.3.3 復(fù)合預(yù)警方式下駕駛?cè)朔磻?yīng)時(shí)間
    4.4 單一預(yù)警與復(fù)合預(yù)警的疊加模式分析
        4.4.1 生理指標(biāo)的疊加模式
        4.4.2 主觀評價(jià)的疊加模式
        4.4.3 反應(yīng)時(shí)間的疊加模式
    4.5 預(yù)警方式與應(yīng)激反應(yīng)總結(jié)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 預(yù)警方式下駕駛?cè)藨?yīng)激反應(yīng)關(guān)系模型研究
    5.1 應(yīng)激反應(yīng)關(guān)系模型理論
        5.1.1 中介效應(yīng)
K-means聚類模型">        5.1.2 GA_K-means聚類模型
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型">        5.1.3 QPSO_RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    5.2 生理指標(biāo)與反應(yīng)時(shí)間關(guān)系模型
        5.2.1 腦電β波功率譜值增長率在預(yù)警類型與反應(yīng)時(shí)間之間的中介效應(yīng)
        5.2.2 腦電β波功率譜值增長率與反應(yīng)時(shí)間關(guān)系模型
    5.3 主觀評價(jià)與反應(yīng)時(shí)間關(guān)系模型
        5.3.1 緊迫度在預(yù)警類型與反應(yīng)時(shí)間之間的中介效應(yīng)
        5.3.2 緊迫度與反應(yīng)時(shí)間關(guān)系模型
        5.3.3 煩惱度在預(yù)警類型與反應(yīng)時(shí)間之間的中介效應(yīng)
        5.3.4 煩惱度與反應(yīng)時(shí)間關(guān)系模型
    5.4 煩惱度識(shí)別模型
        5.4.1 煩惱度識(shí)別模型構(gòu)建與訓(xùn)練
        5.4.2 煩惱度識(shí)別模型結(jié)果分析
        5.4.3 考慮煩惱度的智能預(yù)警方法
    5.5 預(yù)警方式的應(yīng)用建議與應(yīng)用情景
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要研究成果
    6.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附表



本文編號(hào)：2952654