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基于虚拟驾驶平台的异常驾驶行为识别算法研究
| 论文题名： | 基于虚拟驾驶平台的异常驾驶行为识别算法研究 |
| 关键词： | 虚拟驾驶平台;特征提取;数据分析;异常驾驶行为;BP神经网络 |
| 摘要： | 随着我国成为世界第一汽车大国，驾驶安全问题越发突出。相关研究表明，大部分交通事故的发生是驾驶员的异常驾驶行为引起的，对异常驾驶行为的研究成为了热点话题。目前对异常驾驶行为的识别主要通过摄像头与传感器进行，忽略了行车数据中包含的大量信息。本文利用虚拟驾驶平台采集的行车数据，开展了基于遗传算法的BP神经网络异常驾驶行为识别算法的研究，具体研究的内容与取得的研究成果如下： （1）驾驶员在环的人-车-路道路交通环境和平台的搭建。基于PreScan对上海、重庆某地搭建虚拟道路环境，并基于TruckSim搭建了某商用车的车辆动力学模型，实现了PreScan、TruckSim与Simulink的三方联合仿真虚拟驾驶环境搭建；在此基础上，设计了基于虚拟驾驶环境的驾驶员行驶状态对比实验，完成了对比驾驶数据的采集。 （2）行车数据的聚类分析。对预处理后的行车数据基于国标进行行驶工况划分，对驾驶片段加入多特征参数的变量分布描述，实现驾驶片段运动特点的全面表征；采用主成分分析法对特征参数降维处理后进行K均值聚类分析，利用轮廓系数与肘部法相结合的方法确定聚类个数，并结合粒子群算法优化均值聚类中心，获得三类驾驶习惯与风格不同的行车数据。 （3）异常驾驶行为识别算法的设计与验证。通过对异常驾驶行为特性的分析，引入异常驾驶行为的行车数据界定阈值；采用模糊算法降低了识别所需的驾驶行为数据量；搭建了基于BP神经网络的异常驾驶行为识别模型，通过随机划分的测试集验证模型的有效性；采用遗传算法对神经网络模型的权值阈值进行优化，得到了改进的BP神经网络异常驾驶行为识别模型。 （4）异常驾驶行为实时识别报警程序的设计。通过实车数据验证了异常驾驶行为识别模型的有效性；将神经网络算法嵌入Simulink模型中，基于MATLABAppDesigner设计异常驾驶行为实时识别报警的图形用户界面，实现异常驾驶行为识别算法可视化，该程序中的核心代码可以用于驾驶员异常状态识别，信息反馈的应用程序。 |
| 作者： | 魏福裕 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 杨新桦;刘宝健 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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