【摘要】：為識別和檢測車輛在行駛過程中可能出現(xiàn)的危險狀態(tài),及時給予駕駛員反饋和預(yù)警,使車輛始終保持安全的運行狀態(tài),重點從車輛典型危險行駛狀態(tài)的識別、檢測2個方面,梳理縱向及橫向危險行駛狀態(tài)及其表征參數(shù),總結(jié)主要的識別與檢測方法,并展望其未來研究趨勢。結(jié)果表明:不同文獻(xiàn)對駕駛事件的危險閾值劃分原則差異較大,尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn);隱馬爾科夫模型(HMM)對危險駕駛事件的識別準(zhǔn)確率相對較高;車輛典型危險行駛狀態(tài)的幾種識別方法各有優(yōu)點和缺點,基于便攜式設(shè)備和多傳感器數(shù)據(jù)的識別方法相對較優(yōu),且基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的車輛危險行駛狀態(tài)識別與檢測是未來的重點研究方向。
[Abstract]:In order to identify and detect the dangerous state of the vehicle in the course of driving, give the driver feedback and early warning in time, make the vehicle keep the safe running state all the time, the recognition of the typical dangerous driving state of the vehicle is emphasized, and the detection is carried out in two aspects. Combing the longitudinal and transverse dangerous driving conditions and their characterization parameters, summarizing the main identification and detection methods, and looking forward to its future research trends. The results show that the classification principle of hazard threshold for driving events in different literatures is quite different and there is no unified standard, and the recognition accuracy of hidden Markov model (HMM) for dangerous driving events is higher than that of Hidden Markov Model (hmm). The identification methods of typical dangerous driving conditions of vehicles have their own advantages and disadvantages. The recognition methods based on portable equipment and multi-sensor data are relatively better. And multi-sensor data fusion-based vehicle dangerous driving status recognition and detection is the key research direction in the future.
【作者單位】： 長安大學(xué)汽車學(xué)院;長安大學(xué)汽車運輸安全保障技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助(61374196) 教育部長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊支持計劃項目(IRT1286)
【分類號】：U491.254

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10 毛U，

本文編號：2465314