汽車保有量的急劇增加導(dǎo)致交通事故頻發(fā),其中車輛與行人之間的事故尤為嚴(yán)重。國內(nèi)外學(xué)者專家對于車輛與行人之間的避撞和安全預(yù)警已做了大量研究,但這些研究較少考慮到不同駕駛員自身對車輛控制能力及不同行人之間的差異。為此,論文研究駕駛員的行為并對駕駛員的綜合素質(zhì)做出以安全為主的優(yōu)劣等級評判,同時選取交通路口為特定場景,針對不同類型的駕駛員與行人,研究了一種基于博弈論的人車避撞算法。工作內(nèi)容具體如下:1.基于CAN總線信息的駕駛員綜合素質(zhì)評判方法研究。研究中,開發(fā)了實時的車載CAN數(shù)據(jù)信息采集平臺,并建立了以行車安全性為主,乘車舒適度和車輛油耗度為輔的評判駕駛員綜合素質(zhì)的模型。首先,從CAN總線信息中選取評判參數(shù)構(gòu)建駕駛員綜合素質(zhì)的評判體系,并用熵權(quán)法結(jié)合向量范數(shù)修正模糊層次分析法,求取各個評判參數(shù)的權(quán)重;其次,運(yùn)用模糊理論建立各個評判參數(shù)的隸屬度函數(shù),求取模糊評判矩陣;最后,結(jié)合最大隸屬度原則分等級評判駕駛員的綜合素質(zhì)。實測數(shù)據(jù)實驗證明:該模型能夠準(zhǔn)確評判駕駛員的綜合素質(zhì),并提醒駕駛員改善駕駛行為。2.路口場景下的V2P避撞算法研究。選取無信號燈路口為特定場景,研究了一種基于博弈論的V2P避撞算法,該算法給予不同類型車輛和行人最優(yōu)的通行策略避免碰撞。首先,將車輛與行人在路口的穿插延誤支付、碰撞風(fēng)險支付量化,建立車輛與行人的交通博弈模型;其次,引入車輛的交通獎罰支付改進(jìn)了博弈模型,通過設(shè)定實驗環(huán)境參數(shù)仿真,對比分析改進(jìn)前后博弈模型的結(jié)果,證明了所研究的避撞算法引入交通獎罰支付后,提高了車輛對行人的讓行率;最后,借鑒病毒傳播模型的思想,分析交通參與人的違章行為,數(shù)值模擬仿真進(jìn)一步證明了避撞算法中引入交通獎罰的必要性。本研究為今后車輛與過街行人避撞系統(tǒng)的開發(fā)提供了理論上的參考。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1 駕駛員行為研究現(xiàn)狀駕駛員行為研究不僅內(nèi)容雜、思路廣，而且對實驗環(huán)境、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求較高，且涉及生理、心理學(xué)等諸多領(lǐng)域。在國外，實驗基礎(chǔ)設(shè)施相對完備，對駕駛行為的研究已經(jīng)做了許多探索，如駕駛行為狀態(tài)檢測，意圖識別等；在國內(nèi)，過去由于實驗基礎(chǔ)設(shè)施不夠完備，駕駛行為研究起步較晚，所做的研究主要是針對駕駛行為仿真建模。但近幾年，研究駕駛員行為的實驗平臺陸續(xù)搭建[9]，關(guān)于對駕駛員行為的分析也迅速成為了研究的焦點(diǎn)。目前，熱點(diǎn)主要集中在駕駛意圖的識別和駕駛狀態(tài)的監(jiān)測兩方面[10-13]，駕駛員行為研究體系如下圖 1.2 所示。

圖 1.3 人車混行運(yùn)動模型研究現(xiàn)狀動模型的研究主要包括車輛本身的運(yùn)動狀態(tài)和 1.2.1 節(jié)所研究。文獻(xiàn)[31]中將車輛的運(yùn)動模型分為三個層次：基于為的運(yùn)動模型和基于交互感知的運(yùn)動模型�；谖锢淼倪\(yùn)理定律控制的動態(tài)實體，利用物理屬性預(yù)估車輛狀態(tài)短時動模型將車輛表示為獨(dú)立的動態(tài)實體，根據(jù)車輛的歷史軌車輛的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行長期的預(yù)測；基于交互感知的運(yùn)動模中彼此交互的動態(tài)實體，結(jié)合實時的道路交通情況來研究人的思維起伏和選擇路徑的隨意性，行人的運(yùn)動模式一直研究點(diǎn)主要集中在行人檢測和行人軌跡預(yù)測兩方面[32-36]。作環(huán)境下的快速行人檢測和動態(tài)跟蹤方法，選定 Haar-lik練以檢測行人，再結(jié)合擴(kuò)展卡爾曼濾波連續(xù)自適應(yīng)均

信息采集系統(tǒng)中以 CAN 總線協(xié)議為基礎(chǔ)，使用數(shù)據(jù)采集模塊 Openxc-vi(OpenXC Vehicle Interface，Openxc-vi)和 GPS 傳感器取代多種懸掛式傳感器，硬件平臺的總體設(shè)計框架如圖2.1所示。平臺中，Android 4.0版本以上的手機(jī)與Openxc-vi模塊和藍(lán)牙傳感器均采用藍(lán)牙無線連接，而 Openxc-vi 與汽車診斷口 2(On-BoardDiagnostic 2，OBD Ⅱ)連接。Openxc-viCAN總線接口OBDⅡGPS 傳感器圖 2.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)平臺框架1. Openxc-vi 模塊Openxc-vi 是一個“Dongle”式的數(shù)據(jù)采集模塊，如圖 2.2 所示，采用了 ARMCortex-M3 微控制器（恩智浦的 LPC1769）為核心單元，控制著電源、時鐘、CAN總線接口、藍(lán)牙和 USB 五個電路模塊。Openxc-vi 就像車輛應(yīng)用程序的接口，將其直接插到車輛 OBD Ⅱ口

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2830462