| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·汽车避撞预警系统的应用现状 | 第10-12页 |
| ·汽车纵向避撞预警系统的关键技术 | 第12-13页 |
| ·论文的研究意义和主要内容 | 第13-16页 |
| ·论文的研究意义 | 第13页 |
| ·论文的主要内容 | 第13-16页 |
| 第2章 现有汽车纵向避撞预警算法简介及改进方案 | 第16-24页 |
| ·现有安全车距模型简介 | 第16-19页 |
| ·国内安全报警算法简介 | 第16-17页 |
| ·国外安全预警算法简介 | 第17-18页 |
| ·早期安全预警算法 | 第18-19页 |
| ·汽车纵向避撞预警算法的改进要求 | 第19页 |
| ·驾驶行为理论介绍 | 第19-22页 |
| ·驾驶行为过程分析 | 第19-20页 |
| ·驾驶行为的特点 | 第20-21页 |
| ·驾驶行为潜在的避撞特性 | 第21页 |
| ·驾驶行为影响因素分析 | 第21-22页 |
| ·汽车纵向避撞预警算法改进方案 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 安全车距模型 | 第24-38页 |
| ·安全车距和临界安全车距的概念 | 第24页 |
| ·恶劣环境对安全车距的影响 | 第24-26页 |
| ·安全车距模型的建立 | 第26-36页 |
| ·制动距离 | 第26-27页 |
| ·直道的安全车距 | 第27-30页 |
| ·弯道的安全车距模型 | 第30-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于BP神经网络的驾驶员减速制动行为模型 | 第38-50页 |
| ·驾驶员减速制动行为与汽车纵向避撞预警算法的关系 | 第38页 |
| ·神经网络特点 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络结构及算法 | 第39-42页 |
| ·输入变量的分析与预处理 | 第42-44页 |
| ·样本参数选择 | 第42页 |
| ·样本的选取 | 第42-43页 |
| ·样本归一化 | 第43-44页 |
| ·神经网络结构设计 | 第44-45页 |
| ·传递函数的选取 | 第44页 |
| ·神经网络各层单元数的选取 | 第44-45页 |
| ·初始权值的选取 | 第45页 |
| ·学习率的选取 | 第45页 |
| ·MATLAB下驾驶员减速制动行为模型的建立及实验 | 第45-48页 |
| ·汽车纵向避撞预警算法的描述及预警策略的定性分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 汽车纵向避撞预警算法的验证 | 第50-70页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·虚拟驾驶软件的设计与实现 | 第50-60页 |
| ·OpenGL简介 | 第50-51页 |
| ·虚拟驾驶软件的整体框架 | 第51-54页 |
| ·虚拟驾驶系统实现 | 第54-60页 |
| ·汽车纵向避撞预警算法的仿真实验环境的搭建 | 第60-64页 |
| ·安全车距模型的实现 | 第60-61页 |
| ·VC++和MATLAB的混合编程 | 第61-63页 |
| ·仿真实验环境 | 第63-64页 |
| ·仿真实验 | 第64-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 结论 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·未来工作及展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间参加的项目 | 第78页 |