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车辆行驶状态监测与安全报警技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第1章 绪论第9-12页
   ·论文的背景和意义第9-11页
   ·论文主要研究内容第11页
   ·论文总体结构说明第11-12页
第2章 车辆行驶状态监测与安全报警主流技术第12-22页
   ·汽车行驶记录仪第12-13页
   ·防侧翻预警技术第13-16页
   ·疲劳驾驶监测第16-18页
   ·防碰撞报警技术第18-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 五要素车辆行驶安全评价模型分析第22-33页
   ·驾驶员要素分析第22-25页
     ·疲劳驾驶第23-24页
     ·操作失误第24-25页
     ·违章驾驶第25页
   ·车辆要素分析第25-27页
     ·车辆的操作稳定性第25-26页
     ·车辆的发动机性能第26页
     ·车辆的制动性能第26-27页
   ·道路要素分析第27-29页
     ·几何线形道路第27-28页
     ·路面修建状况第28-29页
   ·环境因素分析第29-30页
     ·天气情况第29-30页
     ·驾驶时段第30页
   ·车辆行驶状态要素分析第30-32页
     ·速度第30-31页
     ·加速度第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 五要素安全评价模型各因素的获取第33-41页
   ·驾驶员疲劳信息的获取第33-36页
     ·连续驾驶时间评价方法第33-34页
     ·方向盘动作评价方法第34页
     ·车辆方向改变与驾驶员反应不一致的评价方法第34-35页
     ·基于视觉信息的评价方法第35页
     ·信息融合在驾驶疲劳度检测中的应用第35-36页
   ·道路、环境信息的获取第36-38页
     ·GPS 信息的获取第36-37页
     ·结合GPS信息和电子地图信息获得道路信息第37-38页
     ·环境信息第38页
   ·车辆、车辆行驶状态信息的获取第38-40页
     ·车辆速度信息第39页
     ·车辆加速度信息第39-40页
     ·车辆信息第40页
   ·本章小结第40-41页
第5章 车辆行驶状态监测与安全报警仿真实验第41-54页
   ·神经网络简介第41-44页
   ·车辆行驶安全BP 神经网络仿真模型设计第44-53页
     ·总体思路第44-45页
     ·车辆行驶安全BP 神经网络仿真模型神经元第45-46页
     ·车辆行驶安全BP 神经网络仿真模型的训练第46-50页
     ·车辆行驶安全BP 神经网络仿真模型的测试第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第6章 总结与展望第54-56页
   ·总结第54-55页
   ·展望第55-56页
参考文献第56-59页
附录第59-64页
致谢第64-65页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第65页

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