基于運動特征的車輛危險行為識別方法研究.pdf

1、武漢理工大學博士學位論文分類號密級UDC學校代碼10497學位論文題目基于運動特征的車輛危險行為識別方法研究英文ResearchonDetectionMethodofVehicleDangerous題目BehaviBasedonVehicleMotion研究生姓名陳志軍姓名吳超仲職稱教授學位博士單位名稱汽車工程學院郵編430063申請學位級別博士學科專業(yè)名稱車輛工程論文提交日期201603論文答辯日期學位授予單位武漢理工大學學位授予日期

2、答辯委員會主席評閱人教育部學位中心盲審教育部學位中心盲審教育部學位中心盲審2016年3月指導教師武漢理工大學博士學位論文摘要疲勞駕駛、分神駕駛和違法駕駛都引起車輛的異常運動，并與周圍其他交通參與者存在碰撞風險，是我國交通事故的主要致因之一，本文將這種車輛的異常運動定義為車輛危險行為。車輛安全輔助駕駛系統(tǒng)是預防交通事故發(fā)生和提高車輛行車安全的重要手段，為了促進車輛安全輔助駕駛系統(tǒng)的發(fā)展和提高車輛行車安全，本文基于運動特征研究車輛危險行為識

3、別方法。首先，構建了車輛危險行為下車輛運動特征采集系統(tǒng)。針對疲勞駕駛和分神駕駛是在短時間內(nèi)引起車輛的異常運動，設計了車輛內(nèi)部信息采集系統(tǒng)。對于違法駕駛是由長時間的車輛異常運動表現(xiàn)，設計了車輛外部信息采集系統(tǒng)。并在此基礎上，針對不同類型的車輛危險行為設計和開展了相應的實驗。其次，建立車輛運動特征選取算法?；谛畔⒄摲治隽颂卣髋c類之間相關性和特征之間冗余性，提出考慮特征之間互補性和冗余互補散度的特征選取算法。本文從數(shù)學上證明了所提算法的意義

4、，并利用公共數(shù)據(jù)集驗證了所提方法的有效性，為車輛危險行為識別方法的研究提供基礎。再次，提取危險駕駛狀態(tài)下車輛運動的共性指標，并基于共性指標建立危險駕駛狀態(tài)識別方法。利用車輛運動特征選取方法分別篩選出對識別疲勞駕駛狀態(tài)和分神駕駛狀態(tài)具有顯著貢獻的車輛運動特征，再使用Wilcoxon秩和檢驗分析疲勞駕駛狀態(tài)和分神駕駛狀態(tài)下車輛運動的共性特征，并基于雙時間窗方法提取出識別危險駕駛狀態(tài)的共性指標。然后建立基于支持向量機的危險駕駛狀態(tài)識別方法，其

5、中支持向量機的核函數(shù)參數(shù)和懲罰系數(shù)利用粒子群算法進行優(yōu)化。然后，基于稀疏重構理論建立違法駕駛識別方法。使用最小二乘B樣條曲線逼近法標準化車輛運動特征，將車輛運動特征轉(zhuǎn)化為固定等長度的特征向量，并構成稀疏重構模型中的訓練字典。將原始0稀疏重構模型轉(zhuǎn)化為（0p1）稀疏重構模型并建立稀疏重構的違法駕駛識別模型，提出正交匹配追蹤擬牛頓法計算模型中的稀疏解，并使用低界定理優(yōu)化稀疏解，使之逼近全局最優(yōu)解。結合相似度理論優(yōu)化稀疏重構的違法駕駛識別模型