汽车纵向避撞预警算法的设计与仿真实现

论文摘要

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。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 汽车避撞预警系统的应用现状
• 1.3 汽车纵向避撞预警系统的关键技术
• 1.4 论文的研究意义和主要内容
• 1.4.1 论文的研究意义
• 1.4.2 论文的主要内容
• 第2章 现有汽车纵向避撞预警算法简介及改进方案
• 2.1 现有安全车距模型简介
• 2.1.1 国内安全报警算法简介
• 2.1.2 国外安全预警算法简介
• 2.1.3 早期安全预警算法
• 2.2 汽车纵向避撞预警算法的改进要求
• 2.3 驾驶行为理论介绍
• 2.3.1 驾驶行为过程分析
• 2.3.2 驾驶行为的特点
• 2.3.3 驾驶行为潜在的避撞特性
• 2.3.4 驾驶行为影响因素分析
• 2.4 汽车纵向避撞预警算法改进方案
• 2.5 本章小结
• 第3章 安全车距模型
• 3.1 安全车距和临界安全车距的概念
• 3.2 恶劣环境对安全车距的影响
• 3.3 安全车距模型的建立
• 3.3.1 制动距离
• 3.4.2 直道的安全车距
• 3.4.3 弯道的安全车距模型
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于BP神经网络的驾驶员减速制动行为模型
• 4.1 驾驶员减速制动行为与汽车纵向避撞预警算法的关系
• 4.2 神经网络特点
• 4.3 BP神经网络结构及算法
• 4.4 输入变量的分析与预处理
• 4.4.1 样本参数选择
• 4.4.2 样本的选取
• 4.4.3 样本归一化
• 4.5 神经网络结构设计
• 4.5.1 传递函数的选取
• 4.5.2 神经网络各层单元数的选取
• 4.5.3 初始权值的选取
• 4.5.4 学习率的选取
• 4.6 MATLAB下驾驶员减速制动行为模型的建立及实验
• 4.7 汽车纵向避撞预警算法的描述及预警策略的定性分析
• 4.8 本章小结
• 第5章 汽车纵向避撞预警算法的验证
• 5.1 引言
• 5.2 虚拟驾驶软件的设计与实现
• 5.2.1 OpenGL简介
• 5.2.2 虚拟驾驶软件的整体框架
• 5.2.3 虚拟驾驶系统实现
• 5.3 汽车纵向避撞预警算法的仿真实验环境的搭建
• 5.3.1 安全车距模型的实现
• 5.3.2 VC++和MATLAB的混合编程
• 5.3.3 仿真实验环境
• 5.4 仿真实验
• 5.5 本章小结
• 第6章 结论
• 6.1 结论
• 6.2 未来工作及展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间参加的项目