汽車為發(fā)生交通事故的第一交通工具,而駕駛?cè)藙t是造成交通事故最為主要的因素。目前駕駛安全輔助系統(tǒng)主要采用較為固定的危險(xiǎn)決策方案,其輔助策略和控制參數(shù)并不考慮駕駛?cè)水?dāng)前駕駛行為和具體環(huán)境工況;而智能駕駛安全輔助系統(tǒng)則需要能夠識(shí)別駕駛?cè)水?dāng)前駕駛行為,并結(jié)合車輛當(dāng)前環(huán)境工況,給出接近駕駛?cè)思败囕v當(dāng)前情況的輔助控制策略。如果駕駛安全輔助系統(tǒng)的控制和危險(xiǎn)決策能夠結(jié)合駕駛?cè)水?dāng)前駕駛行為,不會(huì)干擾駕駛?cè)苏５鸟{駛操縱工作,則可大幅提高駕駛安全輔助系統(tǒng)的智能化水平。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一就是研究駕駛行為危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)辨識(shí)方法�；谝陨险n題發(fā)展需求,本文主要的研究?jī)?nèi)容如下:（1）通過(guò)駕駛模擬器獲取駕駛行為操縱動(dòng)作數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)/機(jī)理相融合的方法分析得出提取駕駛?cè)瞬倏v動(dòng)作特征,將特征以有向圖形式繪制成駕駛操縱模式層次圖。（2）根據(jù)駕駛操縱動(dòng)作數(shù)據(jù)特點(diǎn),對(duì)自適應(yīng)諧振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行適應(yīng)性改變,研究相應(yīng)的駕駛行為識(shí)別方法。（3）依據(jù)是否保持車道對(duì)駕駛行為進(jìn)行分類,研究提出基于車輛狀態(tài)的車道保持行為軌跡預(yù)測(cè)方法和融合車輛狀態(tài)及駕駛?cè)艘鈭D的并線行為軌跡預(yù)測(cè)方法。（4）基于最小安全距離理論,并考慮預(yù)測(cè)軌跡的隨機(jī)性分... 

【文章頁(yè)數(shù)】：104 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 駕駛行為模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 駕駛行為辨識(shí)的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)辨識(shí)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的意義
    1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 論文的結(jié)構(gòu)
    1.6 本章小結(jié)
第二章 基于自適應(yīng)諧振理論變種算法的駕駛行為識(shí)別方法研究
    2.1 駕駛行為識(shí)別所需的數(shù)據(jù)獲取
        2.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集
        2.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    2.2 提取不同駕駛行為中的駕駛操縱動(dòng)作特征
        2.2.1 直線加速行為駕駛操縱動(dòng)作特征提取
        2.2.2 右轉(zhuǎn)彎行為駕駛操縱動(dòng)作特征提取
        2.2.3 并線行為駕駛操縱動(dòng)作特征提取
    2.3 駕駛行為操縱模式建模
        2.3.1 直線加速行為操縱模式建模
        2.3.2 右轉(zhuǎn)彎行為操縱模式建模
        2.3.4 直道并線行為操縱模式建模
    2.4 自適應(yīng)諧振理論變種算法
        2.4.1 自適應(yīng)諧振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        2.4.2 自適應(yīng)諧振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變種算法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于預(yù)測(cè)軌跡的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)辨識(shí)方法研究
    3.1 基于駕駛風(fēng)格的車輛模型
        3.1.1 駕駛風(fēng)格類型
        3.1.2 基于不同駕駛風(fēng)格的車輛模型
    3.2 最小安全距離模型建立
        3.2.1 彎道跟馳最小安全距離模型
        3.2.2 并線最小安全距離模型
    3.3 行駛軌跡預(yù)測(cè)
        3.3.1 基于車輛狀態(tài)的軌跡預(yù)測(cè)
        3.3.2 基于駕駛?cè)艘鈭D的并線軌跡預(yù)測(cè)
        3.3.3 最終預(yù)測(cè)的并線駕駛行為行駛軌跡
    3.4 基于預(yù)測(cè)軌跡的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)辨識(shí)方法
        3.4.1 辨識(shí)確定性的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)
        3.4.2 預(yù)測(cè)軌跡的隨機(jī)性分布
        3.4.3 辨識(shí)考慮預(yù)測(cè)軌跡隨機(jī)性分布的危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 仿真驗(yàn)證與分析
    4.1 仿真環(huán)境介紹
    4.2 駕駛行為識(shí)別性能仿真結(jié)果
    4.3 駕駛軌跡預(yù)測(cè)仿真結(jié)果
        4.3.1 右轉(zhuǎn)彎駕駛行為軌跡預(yù)測(cè)
        4.3.2 直道并線駕駛行為軌跡預(yù)測(cè)
    4.4 駕駛行為危險(xiǎn)態(tài)勢(shì)辨識(shí)仿真結(jié)果
        4.4.1 右轉(zhuǎn)彎行車道前車工況
        4.4.2 直道并線行車道前車工況
        4.4.3 直道并線超車道前車工況
        4.4.4 直道并線超車道后車工況
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于計(jì)劃行為理論的競(jìng)爭(zhēng)駕駛行為建模[J]. 李鵬飛,石建軍,劉小明.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2016(01)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的駕駛精神疲勞識(shí)別方法[J]. 郭孜政,譚永剛,馬國(guó)忠,潘毅潤(rùn),陳崇雙.  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(08)
[3]考慮全局最優(yōu)性的汽車微觀動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃[J]. 孫浩,鄧偉文,張素民,吳夢(mèng)勛.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2014(04)
[4]駕駛員生理狀態(tài)對(duì)駕駛行為差錯(cuò)的影響[J]. 李顯生,付坤.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2012(S1)
[5]基于D-S理論和BP網(wǎng)絡(luò)的駕駛行為識(shí)別技術(shù)研究[J]. 趙永,朱家誠(chéng),肖獻(xiàn)強(qiáng).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2012(05)
[6]基于緊急變道策略的汽車主動(dòng)避障安全車距模型[J]. 邊明遠(yuǎn).  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2012(04)
[7]基于信息融合的駕駛行為識(shí)別技術(shù)的研究[J]. 肖獻(xiàn)強(qiáng),王其東,趙永.  汽車工程. 2012(03)
[8]駕駛行為模型的研究進(jìn)展[J]. 段冀陽(yáng),李志忠.  中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(02)
[9]考慮換道約束空間的車輛換道模型研究[J]. 王崇倫,李振龍,陳陽(yáng)舟,代桂平.  公路交通科技. 2012(01)
[10]基于雙層隱式馬爾科夫模型的駕駛意圖辨識(shí)[J]. 宗長(zhǎng)富,王暢,何磊,鄭宏宇,張澤星.  汽車工程. 2011(08)

博士論文
[1]基于駕駛員特性自學(xué)習(xí)方法的車輛縱向駕駛輔助系統(tǒng)[D]. 張磊.清華大學(xué) 2009
[2]基于單目視覺的安全車距預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 顧柏園.吉林大學(xué) 2006
[3]汽車縱向主動(dòng)避撞系統(tǒng)的研究[D]. 侯德藻.清華大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于認(rèn)知活動(dòng)鏈的駕駛員行為建模及仿真[D]. 楊新月.山東理工大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3730151