| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-26页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.2 依托课题 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状与评价 | 第14-22页 |
| 1.3.1 驾驶行为险态国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.2 智能车系统发展研究综述 | 第16-19页 |
| 1.3.3 智能辅助驾驶系统国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3.4 驾驶行为险态评估与驾驶模式决策的关系 | 第21页 |
| 1.3.5 现有研究存在的问题 | 第21-22页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第22-26页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第22-24页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第24-26页 |
| 第2章 智能辅助驾驶实验及信息采集系统 | 第26-40页 |
| 2.1 驾驶行为险态辨识模拟实验系统 | 第26-28页 |
| 2.1.1 实验设备 | 第26-28页 |
| 2.1.2 数据指标参数 | 第28页 |
| 2.2 智能辅助驾驶实车实验系统 | 第28-32页 |
| 2.3 智能辅助驾驶模拟实验系统 | 第32-34页 |
| 2.4 多传感器信息数据处理方法 | 第34-39页 |
| 2.4.1 实验数据同步处理 | 第34-35页 |
| 2.4.2 多传感器数据预处理方法 | 第35-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于生理特性分析的驾驶行为险态辨识方法 | 第40-59页 |
| 3.1 不同驾驶行为险态下驾驶人生理特性参数采集 | 第40-44页 |
| 3.1.1 实验被试招募 | 第40页 |
| 3.1.2 实验场景设计 | 第40-42页 |
| 3.1.3 实验过程 | 第42-43页 |
| 3.1.4 实验数据预处理 | 第43-44页 |
| 3.2 不同交通事件下驾驶人生理特性分析 | 第44-49页 |
| 3.2.1 基于时窗长度理论的交通事件持续时间标定 | 第44-45页 |
| 3.2.2 生理特征指标选取及特性分析 | 第45-49页 |
| 3.3 基于K-means聚类的驾驶行为险态辨识方法 | 第49-56页 |
| 3.3.1 K-means聚类算法介绍 | 第49-51页 |
| 3.3.2 驾驶行为险态单特征的聚类分析 | 第51-52页 |
| 3.3.3 驾驶行为险态组合特征的聚类分析 | 第52-56页 |
| 3.4 驾驶行为险态辨识因子特性分析 | 第56-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 智能辅助驾驶系统驾驶模式决策属性选择 | 第59-87页 |
| 4.1 引言 | 第59-64页 |
| 4.1.1 属性选择在驾驶模式决策中的作用 | 第59-60页 |
| 4.1.2 属性选择方法研究现状 | 第60-64页 |
| 4.2 基于改进马尔科夫毯(MB-NEW)的属性选择方法(Filter) | 第64-69页 |
| 4.3 融合信息增益和多分类器的属性选择方法(Wrapper) | 第69-72页 |
| 4.4 属性选择算法验证 | 第72-86页 |
| 4.4.1 算法实现平台 | 第72-73页 |
| 4.4.2 实验设计和数据集获取 | 第73-76页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第76-86页 |
| 4.5 本章总结 | 第86-87页 |
| 第5章 智能辅助驾驶系统驾驶模式决策建模 | 第87-105页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 基于驾驶行为险态辨识的驾驶模式标定 | 第88-90页 |
| 5.3 智能辅助驾驶系统驾驶模式决策属性特性分析 | 第90-93页 |
| 5.3.1 智能辅助驾驶系统驾驶模式决策属性因子特征分析 | 第90-91页 |
| 5.3.2 决策属性与驾驶模式关联性分析 | 第91-93页 |
| 5.4 智能辅助驾驶系统驾驶模式决策模型 | 第93-104页 |
| 5.4.1 决策算法 | 第93-97页 |
| 5.4.2 优化决策算法 | 第97-100页 |
| 5.4.3 决策结果分析 | 第100-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第6章 智能辅助驾驶模拟系统实现与安全性评价 | 第105-124页 |
| 6.1 引言 | 第105-106页 |
| 6.2 不同驾驶模式切换实验 | 第106-109页 |
| 6.2.1 实验设计 | 第106-109页 |
| 6.2.2 数据采集 | 第109页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第109-115页 |
| 6.3.1 不同驾驶模式下注视特性分析 | 第110-112页 |
| 6.3.2 不同驾驶模式下操作特性分析 | 第112-115页 |
| 6.4 智能辅助驾驶系统驾驶安全性评价模型 | 第115-123页 |
| 6.4.1 贝叶斯网络 | 第115-118页 |
| 6.4.2 驾驶安全性评估模型的构建 | 第118-123页 |
| 6.5 本章小结 | 第123-124页 |
| 第7章 总结与展望 | 第124-127页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第124-125页 |
| 7.2 创新点 | 第125-126页 |
| 7.3 研究展望 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加科研情况 | 第136-138页 |
