發(fā)布時間：2018-03-10 13:55

  本文選題：智能交通　切入點：安全車距　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2014年33期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了使安全車距模型中的預(yù)警算法適應(yīng)駕駛員的個體駕駛特性,提出了一種基于模糊多目標決策的駕駛員反應(yīng)狀態(tài)辨識方法。首先,對駕駛員進行離線測試,確定出駕駛員的駕駛傾向力度,進而確定出駕駛員的靜態(tài)反應(yīng)時間;然后利用模糊數(shù)學(xué)方法將影響駕駛員反應(yīng)狀態(tài)的因素進行分類,利用綜合加權(quán)層次分析法對駕駛員反應(yīng)狀態(tài)進行綜合評估。根據(jù)評估結(jié)果利用反應(yīng)時間修正公式對駕駛員的靜態(tài)反應(yīng)時間進行修正;最后對沒有考慮駕駛員因素、考慮駕駛風格和考慮駕駛員反應(yīng)狀態(tài)三種情況下,Berkeley模型所作出的預(yù)警距離進行了仿真對比。仿真結(jié)果表明,在綜合考慮駕駛員反應(yīng)狀態(tài)后所確定的安全車距更能滿足駕駛員的個體需求,能夠在一定程度上提高安全車距模型的準確性。
[Abstract]:In order to adapt the early warning algorithm in the safe distance model to the driver's individual driving characteristics, a driver response state identification method based on fuzzy multi-objective decision is proposed. Firstly, the driver is tested off-line. The driving tendency of the driver is determined, and then the static reaction time of the driver is determined, and the factors that affect the driver's reaction state are classified by fuzzy mathematics method. According to the result of evaluation, the static reaction time of the driver is modified by the formula of reaction time correction. Finally, the driver factor is not considered. The warning distance made by Berkeley model is compared with that of driving style and driver reaction state. The simulation results show that, The safety distance determined by considering the driver's reaction state can satisfy the individual needs of the driver and improve the accuracy of the safety vehicle distance model to some extent.
【作者單位】： 山東理工大學(xué)交通與車輛工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61074140) 山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2011EEM034)資助
【分類號】：U491.254

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本文編號：1593636