近年來隨著汽車智能化程度的不斷提高,智能汽車的輔助駕駛系統(tǒng)應運而生,當前的智能輔助駕駛系統(tǒng)大部分是基于車載傳感器進行智能感知,再進行智能規(guī)劃、決策和執(zhí)行,在此過程中如果忽略駕駛?cè)蝿盏闹黧w駕駛?cè)说囊鈭D,可能導致駕駛員與智能輔助系統(tǒng)的決策相悖,反而會產(chǎn)生更多潛在的事故風險。尊重駕駛員的意圖不僅能夠更好地滿足人類對行車安全性和舒適性的追求,也是提高智能輔助駕駛系統(tǒng)的接受度,更是完善人性化人機共駕必要的一環(huán)。為準確識別駕駛員的駕駛意圖,本文著重對駕駛員在換道過程中的心理和生理行為進行分析,提出了一種基于高斯混合隱馬爾科夫模型的換道駕駛意圖識別方法。本文結(jié)合國家自然科學基金重大項目“極限工況下汽車主動安全協(xié)同控制及應用驗證”（No.61790560）、國家重點研發(fā)計劃“基于駕駛?cè)笋{駛技能的個性化人機共駕理論”（No.2016YFB0100904）、國家自然科學基金區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合基金重點項目“冰雪環(huán)境下汽車智能駕駛決策與人車協(xié)同控制的關鍵技術研究”（No.U19A2069）、吉林省省校共建計劃專項“下一代乘用車的底盤電動化先進技術”（No.SXGJSF2017-2-1-1）和青年基金項目“尊重駕... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文總體結(jié)構(gòu)

駕駛實驗車

第2章駕駛實驗及換道駕駛意圖識別變量選擇11圖2.1駕駛實驗車圖2.2行車記錄儀記錄實驗車內(nèi)部及前方視頻影像下載程序、觀測變量及標定參數(shù)，通過快速控制原型系統(tǒng)MicroAutoBox與車載CAN總線相連接，如圖2.3所示。收集主車的加速踏板位置、制動踏板信號、車輛縱向速度、縱向加速度、側(cè)向加速度、車輛橫擺角速度以及方向盤轉(zhuǎn)角等。以及主車與前車的相對速度、距離等數(shù)據(jù)，部分數(shù)據(jù)曲線如圖2.5所示。圖2.3車輛數(shù)據(jù)測取過程除此之外，如圖2.4所示，實驗中還通過高精度組合導航系統(tǒng)RT3002測得車輛的經(jīng)緯度位置。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于貝葉斯結(jié)構(gòu)方程模型的疲勞駕駛行為意圖研究[J]. 鄧院昌,史晨軍.  安全與環(huán)境學報. 2019(02)
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[5]基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機預測模型[J]. 章永來,史海波,周曉鋒,楊秀鋒.  統(tǒng)計與決策. 2014(05)
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博士論文
[1]高速公路駕駛?cè)藫Q道意圖識別方法研究[D]. 侯海晶.吉林大學 2013
[2]面向安全預警的機動車駕駛意圖識別方法研究[D]. 張良力.武漢理工大學 2011
[3]人臉識別中若干關鍵問題的研究[D]. 山世光.中國科學院研究生院（計算技術研究所） 2004

碩士論文
[1]基于駕駛意圖識別的純電動汽車復合制動系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制研究[D]. 王彥.蘭州理工大學 2019
[2]基于隱馬爾可夫模型的駕駛員行為分析研究[D]. 李土深.哈爾濱工程大學 2017
[3]基于駕駛員意圖的智能車輛路徑跟隨研究[D]. 鄭亞奇.湖南大學 2016
[4]基于高斯混合模型的EM算法及其應用研究[D]. 邱藤.電子科技大學 2015
[5]基于HMM的駕駛模式識別方法研究及應用[D]. 蕭超武.華南理工大學 2015
[6]駕駛員—車輛Agent微觀換道行為的建模[D]. 韓珍.中國科學技術大學 2011
[7]基于隱形馬爾科夫模型的駕駛員意圖辨識方法研究[D]. 王暢.吉林大學 2011
[8]城市道路車輛換道模型及換道影響研究[D]. 曹珊.華中科技大學 2009



本文編號：2974247