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(guó)內(nèi)外學(xué)者專家對(duì)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(duì)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(duì)駕駛員的綜合素質(zhì)做出以安全為主的優(yōu)劣等級(jí)評(píng)判,同時(shí)選取交通路口為特定場(chǎng)景,針對(duì)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(píng)判方法研究。研究中,開發(fā)了實(shí)時(shí)的車載CAN數(shù)據(jù)信息采集平臺(tái),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(píng)判駕駛員綜合素質(zhì)的模型。首先,從CAN總線信息中選取評(píng)判參數(shù)構(gòu)建駕駛員綜合素質(zhì)的評(píng)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(gè)評(píng)判參數(shù)的權(quán)重;其次,運(yùn)用模糊理論建立各個(gè)評(píng)判參數(shù)的隸屬度函數(shù),求取模糊評(píng)判矩陣;最后,結(jié)合最大隸屬度原則分等級(jí)評(píng)判駕駛員的綜合素質(zhì)。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證明:該模型能夠準(zhǔn)確評(píng)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(chǎng)景下的V2P避撞算法研究。選取無(wú)信號(hào)燈路口為特定場(chǎng)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(xiǎn)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(jiǎng)罰支付改進(jìn)了博弈模型,通過設(shè)定實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)仿真,對(duì)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(jiǎng)罰支付后,提高了車輛對(duì)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(jiǎng)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U491
【部分圖文】：

1.2 國(guó)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(duì)實(shí)驗(yàn)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(guó)外，實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)完備，對(duì)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(cè)，意圖識(shí)別等；在國(guó)內(nèi)，過去由于實(shí)驗(yàn)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(duì)駕駛行為仿真建模。但近幾年，研究駕駛員行為的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)陸續(xù)搭建[9]，關(guān)于對(duì)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(shí)別和駕駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)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(dòng)模型研究現(xiàn)狀動(dòng)模型的研究主要包括車輛本身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和 1.2.1 節(jié)所研究。文獻(xiàn)[31]中將車輛的運(yùn)動(dòng)模型分為三個(gè)層次：基于為的運(yùn)動(dòng)模型和基于交互感知的運(yùn)動(dòng)模型�；谖锢淼倪\(yùn)理定律控制的動(dòng)態(tài)實(shí)體，利用物理屬性預(yù)估車輛狀態(tài)短時(shí)動(dòng)模型將車輛表示為獨(dú)立的動(dòng)態(tài)實(shí)體，根據(jù)車輛的歷史軌車輛的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)；基于交互感知的運(yùn)動(dòng)模中彼此交互的動(dòng)態(tài)實(shí)體，結(jié)合實(shí)時(shí)的道路交通情況來(lái)研究人的思維起伏和選擇路徑的隨意性，行人的運(yùn)動(dòng)模式一直研究點(diǎn)主要集中在行人檢測(cè)和行人軌跡預(yù)測(cè)兩方面[32-36]。作環(huán)境下的快速行人檢測(cè)和動(dòng)態(tài)跟蹤方法，選定 Haar-lik練以檢測(cè)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(tái)的總體設(shè)計(jì)框架如圖2.1所示。平臺(tái)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(wú)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(tái)框架1. Openxc-vi 模塊Openxc-vi 是一個(gè)“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(shí)鐘、CAN總線接口、藍(lán)牙和 USB 五個(gè)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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5 唐R蚏

本文編號(hào)：2830462