基于UDS的行车状态评估系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 行车数据采集系统的研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 行车状态决策模型的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作内容 | 第15页 |
| 1.4 论文创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的组织架构 | 第16-18页 |
| 第二章 行车数据分析与方案研究 | 第18-29页 |
| 2.1 行车状态影响因素分析 | 第18-19页 |
| 2.1.1 行车状态概述及理论 | 第18页 |
| 2.1.2 行车状态主要影响因素 | 第18-19页 |
| 2.2 行车状态评估研究方案流程 | 第19-20页 |
| 2.3 驾驶环境感知与行车状态 | 第20-21页 |
| 2.4 行车状态评估策略 | 第21-28页 |
| 2.4.1 层次划分指标定义 | 第21-23页 |
| 2.4.2 层次分析法AHP | 第23-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 行车数据采集与预处理方案 | 第29-46页 |
| 3.1 基于CAN总线的UDS技术分析 | 第29-31页 |
| 3.2 行车数据采集方案研究 | 第31-39页 |
| 3.2.1 车载信息采集设备介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 通信协议设计 | 第32-35页 |
| 3.2.3 监控终端设计 | 第35-39页 |
| 3.3 数据预处理方法 | 第39-43页 |
| 3.3.1 车载信息预处理 | 第39-40页 |
| 3.3.2 行车数据预处理 | 第40-43页 |
| 3.4 行车数据采集 | 第43-45页 |
| 3.4.1 采集环境 | 第43-44页 |
| 3.4.2 采集车型 | 第44-45页 |
| 3.4.3 采集数据 | 第45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于AHP-SVM的三维评估模型 | 第46-63页 |
| 4.1 支持向量机简介 | 第46-49页 |
| 4.1.1 线性可分SVM | 第46-47页 |
| 4.1.2 线性不可分SVM | 第47-48页 |
| 4.1.3 非线性SVM | 第48-49页 |
| 4.2 基于SVM的行车状态评估实验 | 第49-53页 |
| 4.2.1 模型训练与测试过程 | 第49-50页 |
| 4.2.2 结果分析 | 第50-53页 |
| 4.3 行车状态异常检测 | 第53-62页 |
| 4.3.1 单个异常状态检测 | 第53-57页 |
| 4.3.2 关联异常状态检测 | 第57-59页 |
| 4.3.3 危险状态检测模型建模与测试过程 | 第59-60页 |
| 4.3.4 结果分析 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 研究总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
