本文關(guān)鍵詞：公交車進(jìn)出站良好駕駛行為建模及參數(shù)獲取方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：優(yōu)化駕駛員的駕駛行為不僅可以有效預(yù)防交通事故的發(fā)生,還能夠提高燃油資源的利用率,降低道路交通對環(huán)境的污染。駕駛行為評價(jià)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)處理,車載終端通過一系列車載傳感器、數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取車輛行駛數(shù)據(jù),經(jīng)建模處理,獲取評價(jià)結(jié)果,并根據(jù)評價(jià)結(jié)果為駕駛員提供合理的駕駛策略。行駛過程的隨機(jī)性導(dǎo)致車輛行駛數(shù)據(jù)處理困難,本文以行駛路徑固定、車型一致的公交車行駛數(shù)據(jù)為研究對象,提出了公交車行駛關(guān)鍵區(qū)域的概念,并以之為基礎(chǔ),提出了一種基于設(shè)定關(guān)鍵區(qū)域,即車站區(qū)域的良好駕駛行為參數(shù)獲取方法,該方法能夠在該類關(guān)鍵區(qū)域?yàn)轳{駛員提供實(shí)時(shí)操作建議,優(yōu)化駕駛技術(shù),降低油耗,提高安全性和舒適度。具體內(nèi)容如下:(1)敘述了良好駕駛行為獲取方法的背景和意義;然后介紹了自動(dòng)駕駛、駕駛輔助系統(tǒng)以及駕駛行為分析建模的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。(2)構(gòu)建了駕駛行為模型,詳細(xì)介紹了公交車的節(jié)能駕駛原理,為了能夠在大量駕駛數(shù)據(jù)中選擇出良好駕駛行為,提出了利用模糊綜合評估方法對駕駛行為進(jìn)行評價(jià)。(3)首先基于良好駕駛行為的概念,建立了良好駕駛行為模型框架,給出了實(shí)時(shí)駕駛數(shù)據(jù)的采集系統(tǒng)方案。其次根據(jù)先驗(yàn)規(guī)則及駕駛行為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)在采集到的海量駕駛數(shù)據(jù)中提取相對良好的駕駛行為數(shù)據(jù)。按照關(guān)鍵區(qū)域和時(shí)間段特征,分為若干數(shù)據(jù)片,并利用MapReduce并行框架分別對數(shù)據(jù)片聚類、剪支后得到關(guān)鍵區(qū)域特定時(shí)間段的良好駕駛行為參數(shù)。整合所有數(shù)據(jù)片結(jié)果,得到整條線路的良好駕駛行為參數(shù)。(4)選取了訓(xùn)練樣本以外的良好駕駛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行模型和參數(shù)的驗(yàn)證,結(jié)果表明所建模型及參數(shù)獲取方法有效。并介紹了所獲良好駕駛行為參數(shù)的應(yīng)用場景,給出了不同時(shí)段的測試結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：智能交通 駕駛行為建模 良好駕駛行為參數(shù) 公交車節(jié)能 并行處理
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 自動(dòng)駕駛的研究現(xiàn)狀9
• 1.2.2 駕駛輔助系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.3 駕駛行為分析建模的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文的主要工作及內(nèi)容安排12-14
• 1.3.1 主要工作12-13
• 1.3.2 內(nèi)容安排13-14
• 2 關(guān)鍵區(qū)域及駕駛行為判決基礎(chǔ)模型14-25
• 2.1 模型概述14-15
• 2.2 公交車行駛中的關(guān)鍵區(qū)域15-16
• 2.3 節(jié)能駕駛16-21
• 2.3.1 公交車燃料經(jīng)濟(jì)性16-17
• 2.3.2 節(jié)能駕駛原理17-21
• 2.4 駕駛行為綜合評價(jià)21-23
• 2.4.1 模糊評估模型22-23
• 2.4.2 計(jì)算方法23
• 2.5 本章小結(jié)23-25
• 3 良好駕駛行為計(jì)算模型25-36
• 3.1 良好駕駛行為計(jì)算模型25-31
• 3.1.1 數(shù)據(jù)采集26-28
• 3.1.2 模型建立28-31
• 3.2 良好駕駛行為計(jì)算模型相關(guān)技術(shù)31-35
• 3.2.1 聚類算法31-32
• 3.2.2 MapReduce并行計(jì)算32-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 4 良好駕駛行為參數(shù)獲取36-48
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理36-38
• 4.1.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)37
• 4.1.2 冗余數(shù)據(jù)過濾37
• 4.1.3 數(shù)據(jù)整合37-38
• 4.2 關(guān)鍵區(qū)域選取及數(shù)據(jù)分片原則38-42
• 4.2.1 關(guān)鍵區(qū)域38-40
• 4.2.2 數(shù)據(jù)分片40-42
• 4.3 良好駕駛行為參數(shù)獲取實(shí)驗(yàn)42-47
• 4.3.1 先驗(yàn)規(guī)則過濾42-43
• 4.3.2 聚類分析43-46
• 4.3.3 并行處理46-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 5 參數(shù)驗(yàn)證及應(yīng)用48-55
• 5.1 良好駕駛行為參數(shù)驗(yàn)證48-49
• 5.2 良好駕駛行為參數(shù)應(yīng)用49-54
• 5.2.1 開發(fā)環(huán)境49
• 5.2.2 模塊介紹49-53
• 5.2.3 跟車應(yīng)用53-54
• 5.3 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 本文工作總結(jié)55
• 6.2 未來工作展望55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄62-63
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄62
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果62-63

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：493366