本文選題：主動(dòng)安全　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)復(fù)雜人-車-路交通環(huán)境下汽車前向防碰撞預(yù)警系統(tǒng)(FCWS)在實(shí)際工程應(yīng)用中存在虛警漏警、可接受性差等問題,為提高FCWS對(duì)駕駛?cè)后w行為差異的適應(yīng)性,提出了駕駛員行為特性自適應(yīng)學(xué)習(xí)的縱向避撞安全輔助算法,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閉環(huán)駕駛跟馳習(xí)慣模型。該網(wǎng)絡(luò)模型以跟車車距、前車減速度、前車速度、自車速度、環(huán)境亮度、路面附著系數(shù)、緊急制動(dòng)次數(shù)、本次駕駛時(shí)間為輸入,采用動(dòng)量梯度下降自適應(yīng)學(xué)習(xí)率方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,進(jìn)而預(yù)測出自車待制動(dòng)減速度。引入聚類算法思想,對(duì)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行特征聚類,進(jìn)一步改善了BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能,設(shè)計(jì)了激進(jìn)、謹(jǐn)慎、新手3類典型駕駛?cè)后w,通過制動(dòng)深度、期望碰撞時(shí)間倒數(shù)、應(yīng)急反應(yīng)時(shí)間來表征駕駛?cè)后w性特征,在穩(wěn)態(tài)跟車過程中對(duì)不同駕駛?cè)后w的行為特性進(jìn)行學(xué)習(xí),建立起非線性輸入輸出映射關(guān)系知識(shí)庫,進(jìn)而預(yù)測出相應(yīng)群體的待制動(dòng)行為,實(shí)現(xiàn)差異化預(yù)警,可有效降低虛警或預(yù)警不及時(shí)現(xiàn)象。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的BP網(wǎng)絡(luò)減小了訓(xùn)練過程中陷入局部極小的可能性,提高了網(wǎng)絡(luò)收斂速度以及預(yù)測精度,激進(jìn)群體與新手群體待制動(dòng)曲線下降的趨勢相對(duì)更陡,激進(jìn)群體跟車距離相對(duì)偏近,新手群體采取制動(dòng)措施時(shí)所需相對(duì)車距相對(duì)偏遠(yuǎn),以補(bǔ)償較長的反應(yīng)距離,從而驗(yàn)證了該理論模型對(duì)不同駕駛?cè)后w的適應(yīng)性。
[Abstract]:In order to improve the adaptability of FCWS to the difference of driving group behavior, FCWS has some problems such as false alarm leakage, poor acceptability and so on, aiming at the problems of FCWSs in the complex human-vehicle-road traffic environment, in order to improve the adaptability of FCWSs to the difference of driving group behavior, so as to improve the adaptability of FCWSs. A longitudinal collision avoidance safety assistant algorithm based on adaptive learning of driver's behavior characteristics is proposed, and a closed loop driving car-following habit model based on BP neural network is established. The network model is based on the following distance, the deceleration of the front car, the speed of the front car, the self-speed of the vehicle. Environment brightness, road surface adhesion coefficient, emergency braking times, driving time are input, the momentum gradient descent adaptive learning rate method is used to train the network model. By introducing the idea of clustering algorithm, the characteristic clustering of training sample set is introduced, which further improves the prediction performance of BP network, and designs three typical driving groups, namely radical, cautious and novice driving groups. Through braking depth, countdown of expected collision time, emergency response time to characterize driving group characteristics, the behavior characteristics of different driving groups are studied in the process of steady-state vehicle following, and a knowledge base of nonlinear input-output mapping relationship is established. Then the behavior of the corresponding group is predicted and the differential early warning is realized. The simulation results show that the improved BP network reduces the possibility of falling into the local minima in the training process, which can effectively reduce the false alarm or the early warning untimely phenomenon, and the simulation results show that the improved BP network reduces the possibility of falling into the local minimum in the training process. The convergence speed and prediction accuracy of the network are improved. The trend of the decrease of the braking curve between the radical group and the novice group is steeper, the distance between the radical group and the vehicle is relatively close, and the relative distance between the vehicle and the vehicle is relatively remote when the novice group takes the braking measures. The adaptability of the model to different driving groups is verified by compensating the long reaction distance.
【作者單位】： 中國科學(xué)院微電子研究所;中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院微電子研究所昆山分所;
【基金】：移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用資助項(xiàng)目(XDA06040300)
【分類號(hào)】：TP183;U463.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1651955