公交车进出站良好驾驶行为建模及参数获取方法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 自动驾驶的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 驾驶辅助系统的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 驾驶行为分析建模的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 内容安排 | 第13-14页 |
| 2 关键区域及驾驶行为判决基础模型 | 第14-25页 |
| 2.1 模型概述 | 第14-15页 |
| 2.2 公交车行驶中的关键区域 | 第15-16页 |
| 2.3 节能驾驶 | 第16-21页 |
| 2.3.1 公交车燃料经济性 | 第16-17页 |
| 2.3.2 节能驾驶原理 | 第17-21页 |
| 2.4 驾驶行为综合评价 | 第21-23页 |
| 2.4.1 模糊评估模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 计算方法 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 良好驾驶行为计算模型 | 第25-36页 |
| 3.1 良好驾驶行为计算模型 | 第25-31页 |
| 3.1.1 数据采集 | 第26-28页 |
| 3.1.2 模型建立 | 第28-31页 |
| 3.2 良好驾驶行为计算模型相关技术 | 第31-35页 |
| 3.2.1 聚类算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 MapReduce并行计算 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 良好驾驶行为参数获取 | 第36-48页 |
| 4.1 数据预处理 | 第36-38页 |
| 4.1.1 数据结构 | 第37页 |
| 4.1.2 冗余数据过滤 | 第37页 |
| 4.1.3 数据整合 | 第37-38页 |
| 4.2 关键区域选取及数据分片原则 | 第38-42页 |
| 4.2.1 关键区域 | 第38-40页 |
| 4.2.2 数据分片 | 第40-42页 |
| 4.3 良好驾驶行为参数获取实验 | 第42-47页 |
| 4.3.1 先验规则过滤 | 第42-43页 |
| 4.3.2 聚类分析 | 第43-46页 |
| 4.3.3 并行处理 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 参数验证及应用 | 第48-55页 |
| 5.1 良好驾驶行为参数验证 | 第48-49页 |
| 5.2 良好驾驶行为参数应用 | 第49-54页 |
| 5.2.1 开发环境 | 第49页 |
| 5.2.2 模块介绍 | 第49-53页 |
| 5.2.3 跟车应用 | 第53-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果 | 第62-63页 |
