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文檔簡介
1、本文首先介紹了國內(nèi)外關(guān)于駕駛狀態(tài)和相關(guān)汽車主動安全技術(shù)的研究成果以及面臨的問題,根據(jù)近年來相關(guān)學者提出的以人為中心的汽車主動安全系統(tǒng)設(shè)計思想,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隱馬爾科夫鏈的駕駛狀態(tài)識別模型,實現(xiàn)“以人為中心”的汽車主動安全預警控制系統(tǒng),提高汽車的主動安全性。
其次,分析了隱馬爾科夫鏈廣泛應(yīng)用于駕駛狀態(tài)識別領(lǐng)域的原因,并通過實例介紹了HMM的相關(guān)參數(shù),如狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣、狀態(tài)觀察概率矩陣和初始概率等,同時對它的三個算法:
2、前向.后向算法、Viterbi算法和Baum-Weich算法以及對應(yīng)解決的問題:評估問題、解碼問題和學習問題進行詳細的敘述并給出算法的測試,驗證了算法的有效性。
然后,對駕駛狀態(tài)的組成主因子進行分析,得到三種駕駛狀態(tài)的初始決策向量。并介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論,在了解理論的基礎(chǔ)上設(shè)計出用于駕駛狀態(tài)識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),再利用MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)創(chuàng)建出BP模型,通過相應(yīng)的算法和訓練函數(shù)實現(xiàn)BP網(wǎng)絡(luò)的訓練。
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