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基于驾驶员特性自学习方法的车辆纵向驾驶辅助系统

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-26页
   ·引言第13-15页
   ·基于驾驶员特性的车辆纵向驾驶辅助系统研究现状第15-24页
     ·驾驶员跟车特性及建模第15-18页
     ·追尾报警/避撞算法第18-20页
     ·车辆纵向驾驶辅助系统实验平台第20-21页
     ·驾驶员特性自学习和自适应方法第21-24页
   ·本文主要研究内容第24-26页
第2章 基于真实道路实验的驾驶员跟车特性分析第26-54页
   ·真实道路环境下的驾驶员实车实验第26-30页
     ·驾驶员行为记录系统开发第26-29页
     ·驾驶员跟车行为实验方案第29页
     ·实验对象特征第29-30页
   ·驾驶员跟车行为实验数据后处理第30-33页
     ·实验数据同步及路段数据截取第30-31页
     ·基于卡尔曼滤波器的数据滤波及估计第31-33页
   ·基于实验数据的驾驶员跟车行为特性分析第33-52页
     ·连续跟车数据序列提取及分析第33-36页
     ·纵向驾驶中的驾驶员行为定义第36-38页
     ·稳态跟随前车行为特性分析第38-45页
     ·持续接近前车行为特性分析第45-52页
   ·本章小结第52-54页
第3章 基于行为量表的异常驾驶特性分析第54-78页
   ·自填式驾驶员行为量表测试第54-57页
     ·研究方法的背景及基础第54-56页
     ·驾驶员行为量表设计第56-57页
   ·驾驶员行为量表统计及信度效度分析第57-63页
     ·题项分数统计及量表简化第57-58页
     ·驾驶员行为问卷信度和效度分析第58-63页
   ·驾驶员行为量表因子分析第63-68页
     ·因子分析方法的基本原理第63-64页
     ·行为量表变量的相关性验证第64-65页
     ·因子结构确定及因子提取第65-67页
     ·因子含义的解释命名第67-68页
   ·基于因子分数的驾驶员特性量化第68-72页
     ·因子分数的求解方法第68-70页
     ·基于驾驶员特征的因子有效性分析第70-72页
   ·基于聚类分析的驾驶员异常行为模式分析第72-77页
   ·本章小结第77-78页
第4章 系统上位控制策略及驾驶员特性自学习方法第78-120页
   ·上位控制策略的总体结构第78-82页
   ·基于稳态跟车行为特性的驾驶员跟车模型第82-89页
   ·基于接近前车行为特性的追尾报警/避撞算法第89-91页
   ·驾驶员特性的自学习方法第91-119页
     ·驾驶员跟车模型参数的离线辨识第91-95页
     ·驾驶员跟车模型的仿真验证及特性分析第95-101页
     ·驾驶员跟车模型参数的在线辨识第101-111页
     ·基于驾驶员异常行为类别的算法参数匹配第111-115页
     ·驾驶员异常行为模式神经网络分类器第115-119页
   ·本章小结第119-120页
第5章 车辆纵向驾驶辅助系统实验平台第120-149页
   ·实验平台总体设计第120-122页
   ·实验平台传感器模块第122-130页
     ·车载雷达信息处理第122-129页
     ·车辆状态传感器第129-130页
   ·实验平台中央控制器第130-133页
   ·电子液压制动执行器第133-139页
   ·人机交互界面第139-142页
   ·实验平台CAN总线网络第142-148页
     ·原车CAN 总线网络的分析标定第142-147页
     ·驾驶辅助系统CAN 协议制定第147-148页
   ·本章小结第148-149页
第6章 基于实验平台的车辆纵向驾驶辅助系统功能验证第149-168页
   ·基于车辆纵向动力学模型的算法移植及仿真第149-157页
     ·车辆纵向动力学模型第149-152页
     ·驾驶员跟车模型的移植及仿真第152-157页
   ·虚拟前车工况的系统功能验证实验第157-161页
     ·实验设备及环境第157-158页
     ·前车阶跃加速工况实验第158-159页
     ·前车阶跃减速工况实验第159-160页
     ·前车速度正弦波动工况实验第160-161页
   ·驾驶员跟车模型参数在线辨识实验第161-163页
   ·真实道路的系统功能验证实验第163-167页
   ·本章小结第167-168页
第7章 结论第168-170页
参考文献第170-179页
致谢第179-180页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第180-182页

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