本文關(guān)鍵詞：基于制動特性的主動避撞方法研究

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【摘要】：隨著交通安全關(guān)注度的日益上升,安全帶、安全氣囊等被動安全設(shè)備在應(yīng)對交通事故中的弊端逐漸突顯出來,單一的利用被動安全設(shè)備減輕交通事故對于人員的傷害已經(jīng)不能滿足人們對于生命財(cái)產(chǎn)安全保護(hù)的需求。因此,利用車載雷達(dá)裝置、高速視頻采集器、超聲波探測器等先進(jìn)傳感器獲取周圍駕駛環(huán)境信息、本車運(yùn)動信息建立的先進(jìn)輔助駕駛系統(tǒng)成為了更為有效解決交通安全問題的重要手段。然而在不了解駕駛行為特征的情況下,輔助駕駛系統(tǒng)不可避免的會與駕駛員駕駛行為產(chǎn)生干涉,甚至可能導(dǎo)致駕駛?cè)苏`操作、漏操作情況。因此,準(zhǔn)確的了解駕駛?cè)说男袨樘卣餍畔τ谔岣唏{駛輔助系統(tǒng)的人性化、智能化有極大的幫助。鑒于制動操作行為是一種常見的駕駛行為,駕駛?cè)说闹苿有袨槭邱{駛行為的一部分,因此本文對駕駛?cè)说闹苿有袨檎归_研究并在此基礎(chǔ)上提出了新型前方障礙物報(bào)警策略。本文首先對國內(nèi)外關(guān)于制動行為的研究成果進(jìn)行分析與總結(jié),并在此基礎(chǔ)上對可能影響駕駛?cè)酥苿有袨榈亩喾N因素進(jìn)行了一定的歸納。然后在借助PCA(主成分分析法)理論的基礎(chǔ)上對各影響因素進(jìn)行了貢獻(xiàn)度計(jì)算,并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了駕駛?cè)酥苿有袨轭A(yù)測模型并對制動意圖進(jìn)行了有效分類。最終以減速度為報(bào)警閾值結(jié)合制動行為特征建立了主動避撞方法。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)制動行為數(shù)據(jù)采集。文章首先基于動感型模擬駕駛儀設(shè)計(jì)了城市道路駕駛場景,招募了實(shí)驗(yàn)人員,完成了跟車狀態(tài)下各駕駛參數(shù)的采集,為后期的特征參數(shù)的篩選、模型建立和制動意圖分類奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。(2)特征參數(shù)的篩選。基于國內(nèi)外的研究成果以及對駕駛?cè)酥苿有袨橛绊懸蛩氐姆治?在借助的PCA理論的基礎(chǔ)上對獲取的7個(gè)影響因素進(jìn)行貢獻(xiàn)度計(jì)算。最終確定了以前車加速度Obja、兩車相對速度Re lv、兩車相對距離Re lx和碰撞時(shí)間倒數(shù)TTCi四個(gè)參數(shù)作為駕駛?cè)酥苿有袨锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入特征參數(shù)。(3)駕駛?cè)酥苿有袨锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立。確定了以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)的駕駛?cè)酥苿有袨樽R別模型,分別導(dǎo)入各駕駛?cè)酥苿有袨樘卣鲾?shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練;以識別準(zhǔn)確率和誤差值大小為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各參數(shù)值進(jìn)行了多數(shù)據(jù)對比確定,最終確定了模型輸入層-中間層-輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)、連接權(quán)值、閾值、學(xué)習(xí)率和激勵(lì)函數(shù),建立了符合駕駛?cè)颂匦缘闹苿幽Ｐ?完成了各實(shí)驗(yàn)人員制動行為預(yù)測。(4)駕駛?cè)酥苿右鈭D的劃分。在完成各駕駛?cè)酥苿有袨轭A(yù)測的基礎(chǔ)上,通過引入K-means聚類分析算法對每位實(shí)驗(yàn)人員的制動預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類劃分。以每位實(shí)驗(yàn)人員的制動預(yù)測數(shù)據(jù)作為聚類初始數(shù)據(jù),并設(shè)定目標(biāo)聚類質(zhì)心為3進(jìn)行聚類劃分;然后通過中值法對聚類結(jié)果重疊區(qū)間進(jìn)行了再劃分,并以此對各實(shí)驗(yàn)人員的二次劃分聚類結(jié)果進(jìn)行緊急制動、中等制動、輕制動的三類制動意圖定義。(5)新型危險(xiǎn)報(bào)警策略的建立。在獲取兩車跟馳狀態(tài)下前后車行駛速度、加速度、相對距離以及考慮駕駛?cè)酥苿友舆t特性的基礎(chǔ)上,提出了以減速度為報(bào)警閾值的危險(xiǎn)報(bào)警策略。并通過模擬駕駛儀設(shè)備對策略的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。(6)基于制動行為的主動避撞策略的驗(yàn)證與評價(jià)。重新采集(3)、(6)兩位實(shí)驗(yàn)人員跟車行為數(shù)據(jù),運(yùn)用已經(jīng)完成的預(yù)測模型進(jìn)行制動行為預(yù)測以及報(bào)警值計(jì)算。最終以危險(xiǎn)報(bào)警情況和誤報(bào)率為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對本文報(bào)警策略進(jìn)行評價(jià)。
【關(guān)鍵詞】：智能交通 輔助駕駛 交通安全 制動行為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 報(bào)警策略
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 選題的背景和意義11-14
• 1.1.1 選題背景11-13
• 1.1.2 研究意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 主動避撞系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 駕駛行為國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.3 發(fā)展趨勢18-19
• 1.3 本文主要的研究內(nèi)容19-21
• 第二章 制動行為與意圖分析21-29
• 2.1 駕駛行為概述21-22
• 2.2 制動行為特征分析22-25
• 2.2.1 車輛的制動過程23-24
• 2.2.2 行為反應(yīng)類型與反應(yīng)時(shí)間24-25
• 2.3 制動意圖解析25-26
• 2.3.1 制動意圖分類25-26
• 2.4 影響制動行為的因素26-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 駕駛?cè)酥苿有袨槟Ｐ?/span>29-48
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-32
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述29-31
• 3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚存在的問題與已有的解決辦法31-32
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集32-35
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)平臺簡介32-33
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)安排33-34
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)過程及安排34-35
• 3.3 制動模型建立35-43
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)35-41
• 3.3.2 網(wǎng)絡(luò)模型建立41-43
• 3.4 模型驗(yàn)證43-44
• 3.5 制動行為的分類44-47
• 3.5.1 K-means聚類法44-45
• 3.5.2 報(bào)警等級分類45-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于減速度的主動避撞策略48-56
• 4.1 駕駛環(huán)境與常見主動避撞策略分析48-50
• 4.1.1 駕駛環(huán)境分析48-49
• 4.1.2 常見避撞策略分析49-50
• 4.2 主動避撞策略建立50-54
• 4.2.1 參數(shù)的定義50-52
• 4.2.2 理論推導(dǎo)52-54
• 4.3 避撞策略的驗(yàn)證54-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 基于制動特性的避撞方法的驗(yàn)證56-63
• 5.1 危險(xiǎn)報(bào)警策略56-57
• 5.2 報(bào)警策略的評價(jià)57-62
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理57-59
• 5.2.2 主動避撞策略評價(jià)59-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 第六章 工作總結(jié)與展望63-66
• 6.1 工作總結(jié)63-64
• 6.2 工作展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文71-72
• 附錄72-74

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本文編號：927922