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面向车道偏离预警系统的驾驶员无意识车道偏离识别方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-27页
    1.1 研究背景及意义第11-14页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 相关研究现状分析第14-23页
        1.2.1 国外研究现状第14-19页
        1.2.2 国内研究现状第19-22页
        1.2.3 研究现状评述第22-23页
    1.3 研究目标和内容第23-27页
        1.3.1 研究目标第23页
        1.3.2 研究内容第23-27页
第2章 试验方案设计第27-43页
    2.1 车道偏离类型划分及诱发原因第27-29页
        2.1.1 有意识正常换道第27-28页
        2.1.2 无意识车道偏离第28-29页
    2.2 无意识车道偏离试验第29-34页
        2.2.1 试验目的第29页
        2.2.2 试验参数第29-30页
        2.2.3 试验对象第30页
        2.2.4 驾驶员在环试验台的搭建第30-31页
        2.2.5 试验过程及要求第31-34页
    2.3 无意识车道偏离识别时间窗的确定及样本筛选第34-40页
        2.3.1 无意识车道偏离起始时刻的确定第34-37页
        2.3.2 无意识车道偏离识别时间窗的确定第37-39页
        2.3.3 偏离样本筛选第39-40页
    2.4 本章小结第40-43页
第3章 无意识车道偏离下人车路特性分析第43-59页
    3.1 驾驶员操纵行为特性分析第43-52页
        3.1.1 方向盘转角第43-49页
        3.1.2 方向盘转动速度第49-52页
    3.2 车辆运动状态特性分析第52-56页
        3.2.1 横向加速度第52-54页
        3.2.2 横摆角速度第54-56页
    3.3 车辆与车道线的相对运动特性分析第56-58页
        3.3.1 车辆的横向位移第56-57页
        3.3.2 车辆的横向平均速度第57-58页
    3.4 本章小结第58-59页
第4章 基于 GM-HMM 的无意识车道偏离识别模型研究第59-81页
    4.1 模式识别方法概述第59-60页
    4.2 隐马尔科夫模型(HMM)简介第60-67页
        4.2.1 HMM 的基本构成第60-62页
        4.2.2 HMM 解决的三个问题第62-63页
        4.2.3 算法实现第63-67页
    4.3 GM-HMM 算法第67-69页
    4.4 基于 GM-HMM 的驾驶员无意识车道偏离识别模型第69-75页
        4.4.1 特征参数筛选第69-70页
        4.4.2 模型训练第70-72页
        4.4.3 模型测试第72-74页
        4.4.4 测试结果分析第74-75页
    4.5 模型验证第75-77页
    4.6 模型应用第77-80页
        4.6.1 车道偏离预警系统决策算法简介第77页
        4.6.2 无意识车道偏离识别在车道偏离决策中的应用第77-80页
    4.7 本章小结第80-81页
第5章 总结与展望第81-83页
参考文献第83-89页
附录 1第89-90页
作者简介及攻读硕士期间所取得的科研成果第90-91页
致谢第91页

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