本文選題：主動安全　切入點：BP神經網絡　出處：《西安交通大學學報》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對復雜人-車-路交通環(huán)境下汽車前向防碰撞預警系統(tǒng)(FCWS)在實際工程應用中存在虛警漏警、可接受性差等問題,為提高FCWS對駕駛群體行為差異的適應性,提出了駕駛員行為特性自適應學習的縱向避撞安全輔助算法,建立了基于BP神經網絡的閉環(huán)駕駛跟馳習慣模型。該網絡模型以跟車車距、前車減速度、前車速度、自車速度、環(huán)境亮度、路面附著系數(shù)、緊急制動次數(shù)、本次駕駛時間為輸入,采用動量梯度下降自適應學習率方法對網絡模型進行訓練,進而預測出自車待制動減速度。引入聚類算法思想,對訓練樣本集進行特征聚類,進一步改善了BP網絡的預測性能,設計了激進、謹慎、新手3類典型駕駛群體,通過制動深度、期望碰撞時間倒數(shù)、應急反應時間來表征駕駛群體性特征,在穩(wěn)態(tài)跟車過程中對不同駕駛群體的行為特性進行學習,建立起非線性輸入輸出映射關系知識庫,進而預測出相應群體的待制動行為,實現(xiàn)差異化預警,可有效降低虛警或預警不及時現(xiàn)象。仿真結果表明,改進后的BP網絡減小了訓練過程中陷入局部極小的可能性,提高了網絡收斂速度以及預測精度,激進群體與新手群體待制動曲線下降的趨勢相對更陡,激進群體跟車距離相對偏近,新手群體采取制動措施時所需相對車距相對偏遠,以補償較長的反應距離,從而驗證了該理論模型對不同駕駛群體的適應性。
[Abstract]:In order to improve the adaptability of FCWS to the difference of driving group behavior, FCWS has some problems such as false alarm leakage, poor acceptability and so on, aiming at the problems of FCWSs in the complex human-vehicle-road traffic environment, in order to improve the adaptability of FCWSs to the difference of driving group behavior, so as to improve the adaptability of FCWSs. A longitudinal collision avoidance safety assistant algorithm based on adaptive learning of driver's behavior characteristics is proposed, and a closed loop driving car-following habit model based on BP neural network is established. The network model is based on the following distance, the deceleration of the front car, the speed of the front car, the self-speed of the vehicle. Environment brightness, road surface adhesion coefficient, emergency braking times, driving time are input, the momentum gradient descent adaptive learning rate method is used to train the network model. By introducing the idea of clustering algorithm, the characteristic clustering of training sample set is introduced, which further improves the prediction performance of BP network, and designs three typical driving groups, namely radical, cautious and novice driving groups. Through braking depth, countdown of expected collision time, emergency response time to characterize driving group characteristics, the behavior characteristics of different driving groups are studied in the process of steady-state vehicle following, and a knowledge base of nonlinear input-output mapping relationship is established. Then the behavior of the corresponding group is predicted and the differential early warning is realized. The simulation results show that the improved BP network reduces the possibility of falling into the local minima in the training process, which can effectively reduce the false alarm or the early warning untimely phenomenon, and the simulation results show that the improved BP network reduces the possibility of falling into the local minimum in the training process. The convergence speed and prediction accuracy of the network are improved. The trend of the decrease of the braking curve between the radical group and the novice group is steeper, the distance between the radical group and the vehicle is relatively close, and the relative distance between the vehicle and the vehicle is relatively remote when the novice group takes the braking measures. The adaptability of the model to different driving groups is verified by compensating the long reaction distance.
【作者單位】： 中國科學院微電子研究所;中國科學院大學;中國科學院微電子研究所昆山分所;
【基金】：移動物聯(lián)網關鍵技術與應用資助項目(XDA06040300)
【分類號】：TP183;U463.6

【參考文獻】

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本文編號：1651955