汽车防撞系统中目标跟踪与防撞决策研究

为了实现汽车主动安全系统中的目标跟踪与防撞,提出了混合式汽车防撞系统信息融合结构模型,采用分级信息融合实现目标跟踪,推导出了基于跟踪残留误差和预测残留误差共同校正的融合算法,并给出了算法的实现结构;提出了基于局部分析的映射变换方法,实现驾驶模型特征向量连续、实时的修正,在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式,实现主动安全防撞决策。经过大量试验证明:该算法具有很好的稳定性和准确率。

基于信息融合的汽车防撞决策系统研究

研究并提出了基于多传感器信息融合的动态目标跟踪算法来实现防撞系统的信息获取,并引入预测残留误差来修正跟踪残留误差不能完全反映不可预测的信息所带来的误差;研究了驾驶过程状态信息的表达方法,建立了汽车-环境状态特征模型,描述了汽车在行驶过程中时变动态的驾驶状态。在此基础之上,利用模糊积分方法融合多种相关信息,确定汽车应采用的安全运行模式实现主动安全防撞决策。

汽车驾驶员环境模型研究

该文在分析了汽车主动安全系统信息流程的基础上 ,提出了汽车驾驶员环境模型。该模型包括信息感知、安全决策和驾驶行为审计三部分。利用车载传感器实时获取的环境与汽车行驶状态的参数 ,构造了汽车行驶过程的特征模型 ,为安全决策提供可靠的信息源。然后 ,利用模糊积分方法融合多种相关信息 ,确定汽车应采用的安全运行模式 ,实现主动安全防撞决策。最后 ,提出了基于局部分析的映射变换方法 ,实时有效地实现了驾驶行为数据的分析处理 ,实现了驾驶行为审计。实验表明 ,系统能及时。