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基于模糊神經網絡的車輛自動避撞預警算法研究
| 全部作者： | 高峰 王江鋒 施紹友 王健 |
| 第1作者單位： | 北京航空航天大學 |
| 論文摘要： | 隨著全球城市化進展和車輛的普及，世界各國的交通安全狀況日益惡化，對人們的生命財產構成嚴重威脅。智能交通系統（ITS）的出現，目前已經成為世界各國公認解決道路交通安全問題的有效途徑。作為車輛智能控制（AVCS）的重要研究內容，車輛碰撞預警系統（Collision Warning System, CWS）等主動安全技術1直是ITS研究中的熱點和關鍵點，其中碰撞預警算法（Collision Warning Algorithm, CWA）的研究作為CWS的核心，已經成為世界各大汽車生產商和交通安全領域研究人員的重點研究方向。CWS就是利用信息技術、通信技術和電子控制技術等新技術持續感知道路狀況、相鄰車輛行進情況以及車輛的動力學性能，并對預測到的碰撞給出報警。首先，論文在分析駕駛員駕駛行為基礎上，確定CWA的報警準則；然后，基于報警準則采用模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FuNN）方法，建立1種多輸入、多輸出的協作CWA模型，用于支持CWS；最后，利用實測數據對CWA進行測試，試驗結果表明，算法能夠對車輛碰撞進行有效地報警，對提高車輛行駛的安全性具有重要意義。 |
| 關鍵詞： | ITS, 碰撞預警算法, 模糊神經網絡 (瀏覽全文) |
| 發表日期： | 2006年10月26日 |
| 同行評議： | （暫時沒有）
|
| 綜合評價： | （暫時沒有） |
| 修改稿： |
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