检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:高吕和[1] 陆亚灵 GAO Lyuhe;LU Yaling(School of Mechanical and Electrical Engineering,Beijing Polytechnic College,Beijing 100042,China)
机构地区:[1]北京工业职业技术学院机电工程学院,北京100042
出 处:《北京工业职业技术学院学报》2023年第1期15-19,共5页Journal of Beijing Polytechnic College
基 金:2022年北京工业职业技术学院重点科研课题(BGY2022KY-02Z)。
摘 要:汽车前撞报警是汽车辅助驾驶系统的重要组成,但应用到复杂路况时,会产生误警率高、不同驾驶员的可接受性差等问题。通过真实道路试验,采集乘用车驾驶员特性试验数据,根据驾驶员在全部跟车工况下的制动过程分析,提取安全工况与危险工况的数据,提出基于制动习惯自学习及避撞时间的前撞报警算法,为实现基于驾驶员特性的前撞报警提供理论支撑。The front collision warning system is an important component of the vehicle assistant driving system, but when it is applied to complex road conditions, there will be high false alarm rate and poor acceptability of different drivers. Through the real road test, this paper collects the driver characteristic test data of passenger cars, extracts the data of safe and dangerous working conditions according to the analysis of the driver’s braking process under all following working conditions, and proposes a forward collision alarm algorithm based on self-learning braking habits and collision avoidance time, which provides theoretical support for the realization of forward collision alarm based on driver characteristics.
分 类 号:U491[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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