基于车辆运行参数的驾驶危险状态辨识仿真研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内研究状况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国外研究状况 | 第14-16页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目的、内容和技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第18-20页 |
| 第二章 试验场景设计和自变量指标选取 | 第20-31页 |
| 2.1 试验设备 | 第20-22页 |
| 2.2 试验人员(被试) | 第22-23页 |
| 2.3 交通场景建模 | 第23-26页 |
| 2.3.1 道路环境设置 | 第23-24页 |
| 2.3.2 试验场景设置 | 第24-26页 |
| 2.3.3 交通流量设置 | 第26页 |
| 2.4 试验流程 | 第26-27页 |
| 2.4.1 试验准备 | 第26-27页 |
| 2.4.2 试验过程 | 第27页 |
| 2.5 试验数据记录及自变量指标选取 | 第27-30页 |
| 2.5.1 试验数据采集 | 第27-28页 |
| 2.5.2 自变量指标选取 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 交通冲突时间辨识模型建立 | 第31-62页 |
| 3.1 交通冲突时间 | 第31-33页 |
| 3.1.1 交通冲突时间概念及解释 | 第31-32页 |
| 3.1.2 交通冲突时间计算公式 | 第32页 |
| 3.1.3 交通冲突时间阈值划分 | 第32-33页 |
| 3.2 多元回归分析技术 | 第33-36页 |
| 3.2.1 方法介绍 | 第33页 |
| 3.2.2 多元回归数学模型 | 第33-35页 |
| 3.2.3 回归参数的最小二乘估计 | 第35-36页 |
| 3.3 数据处理与分析 | 第36-40页 |
| 3.3.1 自变量数据预处理 | 第36-38页 |
| 3.3.2 因变量确定与处理 | 第38页 |
| 3.3.3 训练集数据筛选与整理 | 第38-40页 |
| 3.4 灰色关联度分析 | 第40-46页 |
| 3.4.1 变量无量纲化处理 | 第41-42页 |
| 3.4.2 关联系数计算 | 第42页 |
| 3.4.3 关联度计算 | 第42-43页 |
| 3.4.4 关联度排序 | 第43页 |
| 3.4.5 数据关联度计算 | 第43-46页 |
| 3.5 多元线性模型的建立 | 第46-48页 |
| 3.6 多元线性模型的改进 | 第48-50页 |
| 3.6.1 自变量筛选方法 | 第48-49页 |
| 3.6.2 模型的改进 | 第49-50页 |
| 3.7 精简自变量 | 第50-54页 |
| 3.7.1 相关性分析 | 第50-52页 |
| 3.7.2 自变量之间的曲线拟合 | 第52-54页 |
| 3.8 多元非线性回归模型的建立 | 第54-58页 |
| 3.9 模型的验证 | 第58-61页 |
| 3.10 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 考虑时间窗的危险状态识别模型构建与检验 | 第62-70页 |
| 4.1 基本思路 | 第62-63页 |
| 4.2 时间窗口跨度确定 | 第63-64页 |
| 4.2.1 危险状态下TTC时间跨度统计 | 第63页 |
| 4.2.2 伪危险状态下TTC时间跨度的统计 | 第63-64页 |
| 4.2.3 时间窗口的确定 | 第64页 |
| 4.3 考虑时间窗的危险状态识别模型拓展 | 第64-65页 |
| 4.4 拓展试验设计 | 第65-66页 |
| 4.4.1 试验场景 | 第65页 |
| 4.4.2 被试 | 第65-66页 |
| 4.4.3 试验过程 | 第66页 |
| 4.5 试验结果验证及分析 | 第66-69页 |
| 4.5.1 验证思路 | 第66-67页 |
| 4.5.2 matlab编程思路 | 第67页 |
| 4.5.3 试验结果分析 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
