基于模糊神经网络的车辆自动避撞预警算法研究

全部作者：	高峰王江锋施绍友王健
第1作者单位：	北京航空航天大学
论文摘要：	随着全球城市化进展和车辆的普及，世界各国的交通安全状况日益恶化，对人们的生命财产构成严重威胁。智能交通系统（ITS）的出现，目前已经成为世界各国公认解决道路交通安全问题的有效途径。作为车辆智能控制（AVCS）的重要研究内容，车辆碰撞预警系统（Collision Warning System, CWS）等主动安全技术1直是ITS研究中的`热点和关键点，其中碰撞预警算法（Collision Warning Algorithm, CWA）的研究作为CWS的核心，已经成为世界各大汽车生产商和交通安全领域研究人员的重点研究方向。CWS就是利用信息技术、通信技术和电子控制技术等新技术持续感知道路状况、相邻车辆行进情况以及车辆的动力学性能，并对预测到的碰撞给出报警。首先，论文在分析驾驶员驾驶行为基础上，确定CWA的报警准则；然后，基于报警准则采用模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FuNN）方法，建立1种多输入、多输出的协作CWA模型，用于支持CWS；最后，利用实测数据对CWA进行测试，试验结果表明，算法能够对车辆碰撞进行有效地报警，对提高车辆行驶的安全性具有重要意义。
关键词：	ITS, 碰撞预警算法, 模糊神经网络 (浏览全文)
发表日期：	2006年10月26日
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