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考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警研究的任务书 任务书:考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警研究 一、研究背景 随着车辆数量不断增加,换道是驾驶员在城市道路和高速公路上必须要面对的一个使用场景。而道路交通事故中换道是造成事故的重要因素之一。根据交通事故分析和研究表明,大约35%的交通事故与道路换道有关。 因此,开发一种能够考虑周边车辆驾驶意图的换道危险预警技术就显得十分重要。在车辆驾驶中,驾驶员不仅需要注意自身的安全,还需要注意周围车辆的行驶状态和驾驶意图,预判道路交通情况,作出正确的驾驶决策。因此,研究基于周边车辆驾驶意图的换道危险预警,可以提高驾驶员的驾驶安全性。 二、研究目的 1.根据车辆周围的车辆行驶数据,建立一种能够考虑周围车辆驾驶状态和意图的换道预测模型; 2.研究周边车辆的雷达和摄像头数据处理方法,用于提取有用的车辆行驶数据; 3.提出一种基于前向车速和侧向偏差的车辆驾驶意图判定算法; 4.设计一种实验方案,验证所提出的换道危险预警技术的有效性和实用性。 三、研究内容 1.数据采集:使用雷达和摄像头技术获取车辆周围的车辆行驶数据,包括车速、车辆位置、加速度等。 2.驾驶意图判断:基于前向车速和侧向偏差的分类算法,对周围车辆的驾驶意图进行判断。 3.换道预测模型建立:将车辆周围的车辆行驶数据和驾驶意图数据进行综合考虑,建立一种能够考虑周边车辆驾驶状态和意图的换道预测模型。 4.危险预警系统设计:根据所建立的换道预测模型,设计一种基于车载多媒体信息显示的交通危险预警系统,实时监控周边车辆的状态,并给出相应的危险预警信息。 5.实验验证:设计实验方案,验证所提出的换道危险预警技术的有效性和实用性。 四、研究方法 1.数据处理及分析:使用MATLAB、Python等数据分析工具,对车辆周围的数据进行处理和分析。 2.建模方法:采用机器学习、深度学习等方法,建立能够考虑周边车辆驾驶状态和意图的换道预测模型。 3.算法模型设计:根据研究目的,设计基于前向车速和侧向偏差的分类算法用于分析周边车辆的驾驶意图。 4.实验设计:根据所建立的预警技术,设计实验方案进行可行性验证。 五、预期成果 1.能够考虑周围车辆驾驶状态和意图的换道危险预警技术,提高驾驶员的驾驶安全性; 2.基于前向车速和侧向偏差的分类算法,能够判断周边车辆的驾驶意图; 3.建立一种能够考虑周边车辆驾驶状态和意图的换道预测模型,提高预测准确率; 4.设计实验方案,验证所提出的换道危险预警技术在实际道路情况中的有效性和实用性。 六、时间安排 1.第一阶段(前期准备,2周):调研和分析同类型研究,进一步明确本课题的研究方向和实现难点。 2.第二阶段(数据处理1周,算法设计2周):利用雷达和摄像头将数据采集。针对车辆周围驾驶意图的特征,采用前向车速和侧向偏差建立分类算法,实现驾驶意图的判断。 3.第三阶段(预测模型建立2周,算法验证1周):将已判断出的驾驶意图与周围车辆行驶状态的数据进行综合分析,建立能够考虑周边车辆驾驶状态和意图的换道预测模型。对所建立的模型进行算法验证。 4.第四阶段(危险预警系统设计1周,实验方案设计1周,实验验证1周):设计基于车载多媒体信息显示的交通危险预警系统,实现实时监控周边车辆的状态,并给出相应的危险预警信息。设计实验方案,进行实验验证。 5.第五阶段(论文撰写3周):撰写论文并进行修改。 七、参考文献 1.Zhang,Y.,Chen,S.,Zhang,C.,etal.(2020).Danger-ahead:alearning-baseddrivingdangerdetectionmethodforadvanceddriverassistancesystems.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,11(4),1565–1576. 2.Liu,F.,Wang,J.,Zhang,Y.,etal.(2019).Afine-grainedlane-levellanechangeintentioninferencemethodusingdeeplearning.IEEETransactionsonVehicularTechnology,68(8),7584–7595. 3.Li,W.,Zhou,S.,Xie,K.,etal.(2018).Detectionoflanechangingvehicleinreal-timetrafficmonitoringsystem.ProcediaComputerScience,150,732–738. 4.Zhou,J.,Guo,Y.,Liu,D.,etal.(2017).Multi-modalrepresentationlearningforvehic