基于駕駛特性的制動(dòng)行為建模及制動(dòng)意圖識(shí)別研究.pdf

1、據(jù)統(tǒng)計(jì)，由汽車追尾引發(fā)的交通事故占事故總量的20％以上，是交通事故主要發(fā)生形式。為降低交通事故發(fā)生率，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究人員進(jìn)行了大量汽車主動(dòng)安全方面的研究。其中駕駛行為特性研究作為汽車輔助駕駛系統(tǒng)研究一部分，是降低交通事故發(fā)生率的重要方法。隨著研究的深入，駕駛行為研究成果不僅可以應(yīng)用于交通事故預(yù)防方面，也可用于準(zhǔn)確識(shí)別駕駛意圖上。
　　制動(dòng)系統(tǒng)對(duì)汽車行駛安全起重要作用，對(duì)駕駛?cè)说闹苿?dòng)行為特性進(jìn)行研究可以有效減免追尾事故的發(fā)生，也可

2、準(zhǔn)確識(shí)別駕駛員制動(dòng)意圖。但由于汽車駕駛是由人-車-路三者共同組成的，跟馳避險(xiǎn)過(guò)程中駕駛員判斷決策的復(fù)雜性和差異性，導(dǎo)致傳統(tǒng)方法無(wú)法對(duì)制動(dòng)行為作出詳細(xì)、準(zhǔn)確的量化和建模。本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外對(duì)跟馳過(guò)程中制動(dòng)行為和制動(dòng)意圖識(shí)別研究成果基礎(chǔ)上，采用主成分分析方法確立了4個(gè)與制動(dòng)減速度相關(guān)的參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入值建立了制動(dòng)行為模型，用k-means聚類分析確立了3個(gè)決策因子的隸屬度函數(shù)作為模糊推理輸入值建立制動(dòng)意圖識(shí)別模型。主要研究?jī)?nèi)容如下:<

3、br>　　1.理論分析及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。詳細(xì)分析了國(guó)內(nèi)外制動(dòng)行為及制動(dòng)意圖研究意義和現(xiàn)狀，在闡述制動(dòng)行為機(jī)理基礎(chǔ)上總結(jié)出能促使駕駛員做出制動(dòng)決策的跟車參數(shù)，結(jié)合本文研究目的，以“江蘇大學(xué)交通安全研究平臺(tái)——QJ-481型6自由度模擬駕駛器”為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行虛擬交通實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集模型搭建、實(shí)驗(yàn)人員選取等工作。
　　2.制動(dòng)行為模型建立。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)采集的相對(duì)距離、相對(duì)速度、前車加速度、后車速度、后車加速度、THW車頭時(shí)距、TTC

4、i碰撞時(shí)間倒數(shù)等與制動(dòng)行為相關(guān)參數(shù)的分析，采用主成分分析法提取了4個(gè)對(duì)制動(dòng)減速度累積貢獻(xiàn)率達(dá)97％的參數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入，采用試湊法確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層神經(jīng)元數(shù)為13，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確立為4-13-1，同樣用對(duì)比法確立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各訓(xùn)練參數(shù)，確保所建立的制動(dòng)行為模型有較高的精確度。最后對(duì)所建立的模型進(jìn)行了適用性仿真驗(yàn)證，證明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立制動(dòng)行為模型的可行性。
　　3.制動(dòng)意圖辨識(shí)模型建立。通過(guò)對(duì)當(dāng)前行車環(huán)境參數(shù)、自車狀態(tài)參數(shù)