基于CAN數(shù)據(jù)的公交車緊急制動識別方法研究.pdf

1、在智能交通領域,駕駛行為的研究已成為熱點。作為公交車,安全是最重要的指標,因而緊急制動是需要重點討論的駕駛行為。
　　本論文利用速度、加速度和沖動數(shù)據(jù)建立了公交車制動過程的數(shù)學模型,利用該模型得到了合適的識別算法,并在嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)了緊急制動過程的識別,識別率較好。
　　首先,介紹了相關概念。論文介紹了公交車制動的力學模型,公交車制動過程、模糊邏輯算法的基本概念。
　　其次,建立公交車制動過程數(shù)學模型。利用采集到的CA

2、N數(shù)據(jù),統(tǒng)計城市公交車制動過程的特點,從而建立了公交車制動過程時速度、減速度以及沖動的數(shù)學模型。
　　然后,利用建立的數(shù)學模型,對基于速度和制動踏板信號識別緊急制動行為方法和基于模糊邏輯算法進行比較分析。驗證了基于模糊邏輯算法,利用速度、減速度以及沖動來識別公交車緊急制動的識別率較高,抗噪性能較好。且驗證了三角形隸屬度函數(shù)以及質(zhì)心法的解模糊方法對于本課題公交車緊急制動識別的高效性。
　　最后,我們在嵌入式系統(tǒng)中實現(xiàn)了改進的模

3、糊邏輯識別算法。通過利用ARM/LINUX嵌入式系統(tǒng),建立了緊急制動行為識別的實驗系統(tǒng)。利用該實驗系統(tǒng)對重慶市某條線路公交車進行了試驗,在較多的其它駕駛行為中識別出了緊急制動,與人工對緊急制動行為統(tǒng)計相比,錯誤率較低。
　　總之,論文通過利用CAN總線的數(shù)據(jù)特點建立了公交車制動過程數(shù)學模型,利用該模型比較了兩種識別算法,并在嵌入式系統(tǒng)中利用此算法以較高的正確率識別了公交車緊急制動行為。正確識別公交車的緊急制動行為對提高公交車安全駕