本文關鍵詞：基于多Agent的車聯網預警監(jiān)測中間件研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著汽車消費市場的發(fā)展,汽車逐漸進入尋常百姓家,車聯網技術作為物聯網的重要分支近年來也得到了迅速發(fā)展。隨著車載中間件技術愈發(fā)成熟,車載終端被越來越多的安裝于各廠商的新一代汽車產品中。做為車聯網中交通安全方面極佳的解決方案,設計一款功能符合現代車聯網需求的車載預警中間件具有十分重要的意義。本文針對現有車聯網中間件在感知車輛數據、數據決策融合方面的局限性與不足,提出一種基于多Agent技術的車聯網監(jiān)測中間件。實現車輛狀態(tài)感知、車況判斷與危險預警。完成車聯網中感知層與應用層的銜接工作。首先針對汽車組成復雜,狀態(tài)繁多的特點,設計將多傳感器設置在車輛關鍵性能部位,利用多傳感器技術感知車輛數據。然后針對嵌入式系統性能有限,車聯網預警對數據實時性要求高等特點,采用多Agent技術的分布式系統理念管理、控制各傳感器,提高并發(fā)性及優(yōu)化系統效能。然后基于車輛傳感器數據做決策處理。本文提出使用決策樹ID3算法進行決策級數據融合,為車況預警提供決策支持,實現車輛數據到車輛狀態(tài)的轉化。最終實現了當車輛存在異常及時通過接口向應用層監(jiān)控平臺發(fā)出預警的功能。經驗證本文所采用的多傳感器感知方案采集車輛數據全面且準確,高層決策算法能快速準確判斷車輛異常狀態(tài),極大的降低了預警誤報率。此中間件具有良好的實用性,基本達到了車聯網預警的需求。
【關鍵詞】：Agent 中間件 決策級數據融合 決策樹 預警系統
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U495;TP391.44;TN929.5

  本文關鍵詞：基于多Agent的車聯網預警監(jiān)測中間件研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：288693