面向驾驶员辅助系统的换道意图辨识方法研究-车辆工程专业论文.docxVIP

优秀毕业论文 精品参考文献资料 研究生优秀毕业论文 学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊 学位论文版权使用授权书 江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致， 允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国 学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光盘版)电子杂 志社将本论文编入《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。 论文的公布(包括刊登)授权江苏大学研究生院办理。 本学位论文属于不必威体育官网网址d。 学位论文作者签名： 貉窄 指导教师签名：办7毛鸯 ．2015年b月汐日 2-o／5年莎月矿日 万方数据 江苏大学硕士学位论文摘要 江苏大学硕士学位论文 摘要 利用装备在车辆上的毫米波雷达、多功能摄像头、超声波传感器等获取的各 类驾驶人信息与道路环境参数，结合从CAN通道中采集的车辆动态参数实现的 先进驾驶员辅助技术能有效降低交通事故发生率，提升交通安全。然而在驾驶意 图未知的情况下，驾驶员辅助系统可能作出违背驾驶意图的报警提示，甚至对车 辆进行错误的主动干涉，导致危险状况发生。因此，对驾驶意图进行准确的辨识 有利于提高驾驶员辅助系统的工作效能。 鉴于换道操作是最普遍的一种驾驶行为，换道意图是最重要的驾驶意图之 一，本文对换道意图辨识方法展开了研究。论文首先分析了国内外关于驾驶意图 的研究成果，并对驾驶过程中人．车．路参数进行了综合分析，选取了在车道保持 和换道意图阶段差异性明显的特征参数；然后构建了不同特征组合下的换道意图 辨识模型进行对比分析，确定了最佳人．车．路特征参数组合和时窗长度；论文最 后还进行了模型的参数优化和二次验证。本文主要研究内容如下： (1)实验数据的采集。基于驾驶模拟器，设计了高速公路场景，招募了受 试驾驶者，完成了驾驶实验，采集了各类人．车．路参数信息，为后期进一步开展 换道意图分析和特征参数选取奠定基础。 (2)特征参数的选定。基于对换道意图期问驾驶行为与驾驶意图间的关系 分析，结合各个参数在车道保持和换道意图阶段的差异性分析，选取了人．车．路 信息特征参数，包括：方向盘转角、车辆纵向加速度、车辆偏离车道中心线距离、 驾驶人头动横坐标变化：为对比各个特征参数对识别效果的影响，进而选取出最 佳特征参数组合，设计了由4种特征参数组合、3种时窗长度排列组成的12组 不同的特征向量进行对比分析。 (3)支持向量机换道意图识别模型的建立。提出了以支持向量机理论为基 础的换道意图识别模型，导入各特征向量完成各模型的训练；以训练得到的检验 集合分类准确率、特异性、灵敏度为模型识别效果的主要评价指标，构建了各组 特征向量条件下的受试者特性曲线(ROC)；并通过计算ROC曲线下方围成的 面积AUC，筛选出了最优特征参数。结果表明：以方向盘转角、纵向加速度、 车辆偏离车道中线距离和驾驶人头部横坐标变化为特征参数，时窗选为3s可获 万方数据 面向驾驶员辅助系统的换道意图辨识方法研究得最优识别效果。 面向驾驶员辅助系统的换道意图辨识方法研究 得最优识别效果。 (4)模型参数优化与验证。以交叉验证思想为理论基础，通过构建网格寻 优和GA．SVM遗传算法寻优的MATLAB GUI系统，实现了SVM换道意图辨识 模型的惩罚参数C、核函数参数g的寻优，得到了最优参数；对选定的最优参数 条件下的模型进行的通用性验证，验证结果表明：模型的识别准确率达90％，基 本符合驾驶员辅助系统要求。 关键字：驾驶员辅助，换道意图，汽车主动安全，驾驶行为，支持向量机，模拟 驾驶仪 万方数据 江苏大学硕士学位论文ABSTRACT 江苏大学硕士学位论文 ABSTRACT Based on the driver dynamic parameters and road-environment information from millimeter wave radar,multi-functional camera,and ultrasonic sensors，combined 、析th the vehicle dynamic parameters from CAN system．advanced driver assistance system(ADAS)Can be achieved，these systems show great potential in reducing traffic accidents incidence and improving traffic safety．Howev