基于多源信息检测的车辆防撞预警技术研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第12-20页 |
1.1 课题研究背景与意义 | 第12-14页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
1.2.1 车辆防撞预警技术研究现状 | 第14-16页 |
1.2.2 信息融合技术研究现状 | 第16-17页 |
1.3 课题主要研究内容 | 第17-20页 |
第二章 车道偏离检测 | 第20-34页 |
2.1 车道偏离预警目的 | 第20页 |
2.2 车道偏离预警系统总体结构 | 第20页 |
2.3 车道内车辆位置 | 第20-21页 |
2.4 车道偏离预警算法研究 | 第21-23页 |
2.4.1 车道偏离预警算法 | 第21-22页 |
2.4.2 TLC预警算法 | 第22-23页 |
2.5 车道安全等级划分 | 第23-26页 |
2.6 车道偏离预警算法仿真 | 第26-27页 |
2.7 实车试验验证 | 第27-33页 |
2.7.1 试验平台 | 第27-31页 |
2.7.2 试验路段 | 第31页 |
2.7.3 试验过程 | 第31页 |
2.7.4 试验分析 | 第31-33页 |
2.8 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 疲劳驾驶行为分析 | 第34-42页 |
3.1 疲劳驾驶监测方法 | 第34页 |
3.2 实车驾驶试验 | 第34-37页 |
3.2.1 试验设备 | 第34-36页 |
3.2.2 试验人员 | 第36页 |
3.2.3 试验路段 | 第36页 |
3.2.4 试验过程 | 第36-37页 |
3.3 驾驶试验数据分析 | 第37-40页 |
3.3.1 方向盘转角数据输出原理 | 第37页 |
3.3.2 方向盘转角数据分析 | 第37-40页 |
3.4 疲劳驾驶行为判断 | 第40-41页 |
3.5 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 汽车纵向车间距检测 | 第42-54页 |
4.1 常见车辆防撞安全距离模型 | 第42-43页 |
4.2 制动距离数学模型 | 第43-45页 |
4.2.1 制动减速过程分析 | 第43-44页 |
4.2.2 制动距离的计算 | 第44-45页 |
4.3 纵向行车最小安全距离模型的建立 | 第45-47页 |
4.3.1 最小安全距离模型建立 | 第45页 |
4.3.2 前车匀速运动 | 第45-46页 |
4.3.3 前车加速运动 | 第46页 |
4.3.4 前车减速运动或制动停车 | 第46-47页 |
4.4 模型中变量参数的确定 | 第47-48页 |
4.4.1 驾驶员反应时间 | 第47-48页 |
4.4.2 制动器协调动作时间 | 第48页 |
4.4.3 制动力增长时间 | 第48页 |
4.4.4 最大制动减速度 | 第48页 |
4.4.5 安全冗余 | 第48页 |
4.5 最小安全距离最终模型 | 第48-49页 |
4.6 纵向行车最小安全距离模型搭建与仿真 | 第49-53页 |
4.6.1 模型搭建 | 第49-50页 |
4.6.2 各运动状况仿真 | 第50-53页 |
4.7 本章小结 | 第53-54页 |
第五章 基于联合卡尔曼滤波的车辆防撞检测技术 | 第54-67页 |
5.1 信息融合技术 | 第54-58页 |
5.1.1 信息融合概述 | 第54页 |
5.1.2 信息融合的级别 | 第54-56页 |
5.1.3 信息融合过程 | 第56-57页 |
5.1.4 信息融合的常用算法 | 第57-58页 |
5.2 联合卡尔曼滤波算法 | 第58-59页 |
5.2.1 联合卡尔曼滤波的基本原理 | 第58-59页 |
5.2.2 联合卡尔曼滤波的结构 | 第59页 |
5.3 联合卡尔曼滤波算法模型 | 第59-60页 |
5.4 基于信息融合的车辆防撞检测技术 | 第60-66页 |
5.4.1 数据融合模型 | 第61-63页 |
5.4.2 基于联合卡尔曼滤波的信息融合方法 | 第63-64页 |
5.4.3 融合结果分析 | 第64-66页 |
5.5 本章小结 | 第66-67页 |
第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
6.1 工作总结 | 第67-68页 |
6.2 工作展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第74页 |