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汽车纵向避撞预警算法的设计与仿真实现
| 论文题名： | 汽车纵向避撞预警算法的设计与仿真实现 |
| 关键词： | 纵向避撞预警;安全车距模型;汽车驾驶行为;BP神经网络;OpenGL |
| 摘要： | 汽车行驶安全是交通发展的永恒主题。随着汽车保有量的迅速增加，公路交通事故发生率居高不下，交通安全问题日益突出。汽车纵向避撞预警系统能够及时地向驾驶员提供前方危险警示信号，避免可能发生的追尾碰撞事故，提高汽车的主动安全性。但是目前已有的汽车纵向避撞预警算法(Vehicles'Frontal Collision Warning Algorithm，VFCWA)还不能很好地保障汽车的安全。此外，由于驾驶员行为特性对VFCWA有不同要求，而目前大多数VFCWA不能满足驾驶员行为特性的需求，学术界对这方面的研究很少。因此，设计和实现合理的VFCWA对减少或避免追尾碰撞事故的发生、满足驾驶行为特性的需求具有十分重要的应用价值。 安全车距模型是VFCWA的基础。本文通过分析以往的安全车距模型的不足，对安全车距模型提出了修正方案，建立了一种有效的安全车距模型。同时，基于VFCWA应该适合驾驶员驾驶行为特性的要求，提出利用BP神经网络建立驾驶员减速制动行为模型(Driving-Braking Behavior Model，DBBM)的方案。然后，提出将DBBM与安全车距模型相结合以制定有效避撞预警策略的VFCWA。 文章首先介绍了现有的VFCWA，在分析汽车制动过程的基础上，建立了安全车距模型，解决了以往安全车距模型建立不够精确的问题。其次，基于VFCWA的适应性要求和驾驶行为理论，提出利用驾驶员减速制动行为来描述危险情况下驾驶特性的方法。接着，利用BP神经网络建立了DBBM，通过仿真实验验证了该模型的学习和预测结果。然后，基于改进的安全车距模型和DBBM，提出了反映驾驶行为的VFCWA。为了验证算法的正确性和适应性，在VC++下用OpenGL API实现虚拟驾驶系统，并将安全车距模型算法和在MATLAB环境下建立的BP神经网络载入到VC++环境中，在此系统上进行实验，并对实验结果进行分析。实验表明算法具有很强的正确性和适应性。最后，对VFCWA进行总结，分析算法中存在的不足，提出下一步研究的方向。 |
| 作者： | 朱田田 |
| 专业： | 计算机软件与理论 |
| 导师： | 王剑 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东北大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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