驾驶行为危险态势辨识方法研究

发布时间：2023-01-12 16:40

　　汽车为发生交通事故的第一交通工具,而驾驶人则是造成交通事故最为主要的因素。目前驾驶安全辅助系统主要采用较为固定的危险决策方案,其辅助策略和控制参数并不考虑驾驶人当前驾驶行为和具体环境工况;而智能驾驶安全辅助系统则需要能够识别驾驶人当前驾驶行为,并结合车辆当前环境工况,给出接近驾驶人及车辆当前情况的辅助控制策略。如果驾驶安全辅助系统的控制和危险决策能够结合驾驶人当前驾驶行为,不会干扰驾驶人正常的驾驶操纵工作,则可大幅提高驾驶安全辅助系统的智能化水平。实现这一目标的关键技术之一就是研究驾驶行为危险态势辨识方法。基于以上课题发展需求,本文主要的研究内容如下:（1）通过驾驶模拟器获取驾驶行为操纵动作数据,采用数据/机理相融合的方法分析得出提取驾驶人操纵动作特征,将特征以有向图形式绘制成驾驶操纵模式层次图。（2）根据驾驶操纵动作数据特点,对自适应谐振理论神经网络算法进行适应性改变,研究相应的驾驶行为识别方法。（3）依据是否保持车道对驾驶行为进行分类,研究提出基于车辆状态的车道保持行为轨迹预测方法和融合车辆状态及驾驶人意图的并线行为轨迹预测方法。（4）基于最小安全距离理论,并考虑预测轨迹的随机性分... 

【文章页数】：104 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 驾驶行为模型的研究现状
        1.2.2 驾驶行为辨识的研究现状
        1.2.3 危险态势辨识的研究现状
    1.3 研究的意义
    1.4 论文的主要研究内容
    1.5 论文的结构
    1.6 本章小结
第二章 基于自适应谐振理论变种算法的驾驶行为识别方法研究
    2.1 驾驶行为识别所需的数据获取
        2.1.1 实验数据采集
        2.1.2 实验数据的预处理
    2.2 提取不同驾驶行为中的驾驶操纵动作特征
        2.2.1 直线加速行为驾驶操纵动作特征提取
        2.2.2 右转弯行为驾驶操纵动作特征提取
        2.2.3 并线行为驾驶操纵动作特征提取
    2.3 驾驶行为操纵模式建模
        2.3.1 直线加速行为操纵模式建模
        2.3.2 右转弯行为操纵模式建模
        2.3.4 直道并线行为操纵模式建模
    2.4 自适应谐振理论变种算法
        2.4.1 自适应谐振理论神经网络算法
        2.4.2 自适应谐振理论神经网络变种算法
    2.5 本章小结
第三章 基于预测轨迹的危险态势辨识方法研究
    3.1 基于驾驶风格的车辆模型
        3.1.1 驾驶风格类型
        3.1.2 基于不同驾驶风格的车辆模型
    3.2 最小安全距离模型建立
        3.2.1 弯道跟驰最小安全距离模型
        3.2.2 并线最小安全距离模型
    3.3 行驶轨迹预测
        3.3.1 基于车辆状态的轨迹预测
        3.3.2 基于驾驶人意图的并线轨迹预测
        3.3.3 最终预测的并线驾驶行为行驶轨迹
    3.4 基于预测轨迹的危险态势辨识方法
        3.4.1 辨识确定性的危险态势
        3.4.2 预测轨迹的随机性分布
        3.4.3 辨识考虑预测轨迹随机性分布的危险态势
    3.5 本章小结
第四章 仿真验证与分析
    4.1 仿真环境介绍
    4.2 驾驶行为识别性能仿真结果
    4.3 驾驶轨迹预测仿真结果
        4.3.1 右转弯驾驶行为轨迹预测
        4.3.2 直道并线驾驶行为轨迹预测
    4.4 驾驶行为危险态势辨识仿真结果
        4.4.1 右转弯行车道前车工况
        4.4.2 直道并线行车道前车工况
        4.4.3 直道并线超车道前车工况
        4.4.4 直道并线超车道后车工况
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于计划行为理论的竞争驾驶行为建模[J]. 李鹏飞,石建军,刘小明.  交通运输系统工程与信息. 2016(01)
[2]基于BP神经网络的驾驶精神疲劳识别方法[J]. 郭孜政,谭永刚,马国忠,潘毅润,陈崇双.  哈尔滨工业大学学报. 2014(08)
[3]考虑全局最优性的汽车微观动态轨迹规划[J]. 孙浩,邓伟文,张素民,吴梦勋.  吉林大学学报(工学版). 2014(04)
[4]驾驶员生理状态对驾驶行为差错的影响[J]. 李显生,付坤.  吉林大学学报(工学版). 2012(S1)
[5]基于D-S理论和BP网络的驾驶行为识别技术研究[J]. 赵永,朱家诚,肖献强.  机械设计与制造. 2012(05)
[6]基于紧急变道策略的汽车主动避障安全车距模型[J]. 边明远.  重庆理工大学学报(自然科学). 2012(04)
[7]基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究[J]. 肖献强,王其东,赵永.  汽车工程. 2012(03)
[8]驾驶行为模型的研究进展[J]. 段冀阳,李志忠.  中国安全科学学报. 2012(02)
[9]考虑换道约束空间的车辆换道模型研究[J]. 王崇伦,李振龙,陈阳舟,代桂平.  公路交通科技. 2012(01)
[10]基于双层隐式马尔科夫模型的驾驶意图辨识[J]. 宗长富,王畅,何磊,郑宏宇,张泽星.  汽车工程. 2011(08)

博士论文
[1]基于驾驶员特性自学习方法的车辆纵向驾驶辅助系统[D]. 张磊.清华大学 2009
[2]基于单目视觉的安全车距预警系统研究[D]. 顾柏园.吉林大学 2006
[3]汽车纵向主动避撞系统的研究[D]. 侯德藻.清华大学 2004

硕士论文
[1]基于认知活动链的驾驶员行为建模及仿真[D]. 杨新月.山东理工大学 2007



本文编号：3730151