导读:本文包含了跟车模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:车模,前车,通流,主动,危险,车辆,速度。
跟车模型论文文献综述写法
田思波,何鋆,郭润清,樊晓旭[1]（2019）在《交通拥堵辅助系统(TJA)跟车模型及试验验证》一文中研究指出交通拥堵辅助作为一种高级驾驶辅助系统,对缓解和减轻交通拥堵状态下驾驶员的疲劳具有重要作用。在交通拥堵状态下,车辆会频繁地进行加减速动作,保持合适的跟车距离对交通拥堵状态下的安全性和驾驶体验尤为关键。文章首先分析了交通拥堵辅助系统的跟车性能要求;其次,通过简化跟车过程和理论推导,建立了交通拥堵辅助系统跟车模型;最后,通过实车试验验证了交通拥堵辅助系统跟车模型的合理性和适用性。(本文来源于《上海汽车》期刊2019年12期）
刘瑞,贺经纬,朱西产,马志雄[2]（2019）在《基于自然驾驶数据的跟车场景潜在危险估计模型》一文中研究指出为了改善主动安全系统的性能,提出一种跟车场景潜在危险估计模型.将前车制动时为避免碰撞留给本车制动之前的时间作为跟车场景潜在危险估计指标,即时间裕度.将TTC(time to collision)定义为明显危险估计指标.使用自然驾驶数据来确定时间裕度中的目标车和本车的减速度.为了得到真实可信的驾驶员制动行为特性,讨论了驾驶员制动行为的收敛性.使用核密度估计来描述驾驶员的纵向加速行为,使用相对熵来表征2个不同数据集之间的差异.使用稳定收敛的数据集提取了驾驶员制动行为的特征参数,并根据这些特征参数得到了考虑驾驶员制动极限的时间裕度.最后使用跟车危险工况制动开始时刻的时间裕度构建了跟车场景潜在危险估计模型.分析稳定跟车工况中的明显危险和潜在危险表明,潜在危险估计模型可以描述两车相对速度较小情况的危险等级.真实跟车危险工况验证发现,使用潜在危险估计模型可以更早地发现危险发生的可能.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李洁,孙涛,杨洋[3]（2018）在《基于隐马尔可夫模型的驾驶员跟车意图研究》一文中研究指出为了预测驾驶员在跟车过程中的驾驶意图,鉴于驾驶员行为具有随机特性,提出了基于隐马尔可夫模型的驾驶员跟车意图行为的研究。首先,驾驶员的意图用隐马尔可夫模型的隐含状态来阐述,用车间距来表示其隐马尔模型中的观测状态,由此建立了用车间距为观测状态来获取隐含状态即驾驶员意图的跟车行为模型。其次,利用美国NGSIM数据来训练隐马尔可夫模型。最后,通过MATLAB仿真,并对实验结果与实际数据进行对比,验证了此设计满足驾驶员跟车意图的可行性要求。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2018年12期）
雷益艳,赵新梅,李震[4]（2018）在《基于支持向量机的跟车模型优化》一文中研究指出利用毫米波雷达、车辆总线设备及GPS等设备搭建实车数据采集平台,采集真实交通环境下车辆跟车行驶时前车运动状态表征参数,以两车间相对速度、相对距离、自车速度和横摆角速度为输入参数,基于支持向量机理论,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,建立跟车行驶时前车运动状态预测模型。结果表明,该模型能有效预测前车加速、减速及稳速状态,时间窗口宽度为3s时,直线道路上的预测准确率为89%;时间窗口宽度为3.5s时,曲线道路上的预测准确率为87%。(本文来源于《公路与汽运》期刊2018年04期）
蒲丽[5]（2018）在《基于传感器的汽车驾驶跟车模型研究》一文中研究指出基于传感器的汽车驾驶跟车模型是建立在多传感器融合的基础上,利用软硬件结合的方式获得汽车行驶数据,结合干燥路面、湿路面、冰雪路面叁种道路状况,判定汽车在行驶中是否会遇到安全问题,从而对汽车驾驶进行干预报警或是紧急制动,尽可能避免交通事故的发生,提高道路安全。针对现有跟车模型中,各个系统之间联系不够紧密,对路况研究分析不够,从而造成系统繁杂实用性不高,虚报警率和误报警率偏高的问题,本系统结合现有跟车模型的优缺点,以及不同道路状况,建立适用的跟车模型。系统硬件电路使用主从机控制系统,用单片机控制整个硬件电路,主要包含超声波传感器、红外线传感器组成的测距测速模块,路况选择模块,液晶显示模块,声光语音报警模块,制动模块。用C语言作为编程语言,结合硬件电路采用模块分析法完成软件设计,实现系统功能。Keil-u Vision4和Proteus软件共同完成系统软件和硬件的仿真,系统关键电路信息采集和液晶显示部分在单片机开发板上完成仿真。跟据不同路况条件下建立的跟车模型,利用MATLAB软件进行仿真检验,并设计系统跟车模型仿真软件,对跟车模型进一步分析和验证。最终设计一种集信息采集,显示,声光报警,主动制动,模式选择为一体的汽车驾驶跟车模型。仿真结果表明,基于传感器的汽车驾驶跟车模型能够根据不同行驶路况建立不同的跟车模型,在仿真中系统可以根据不同速度行驶的汽车,做出相应反应,报警显示控制面板操作简便,界面友好。系统具有较高的环境适应性,能够提高汽车行车的安全性。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2018-03-10）
于冲,赵海,司帅宗,朱剑[6]（2019）在《考虑通信延时的platoon跟车控制模型》一文中研究指出自主巡航控制与车载自组织网络是形成platoon的两项关键技术.自主巡航控制为车辆自动驾驶提供支持,车载自组织网络使车辆间通信成为可能.以往的研究通常将platoon中的通信与控制分开讨论,忽略了两者之间的内在联系,造成在通信不理想的情况下platoon的跟车控制效果不佳的结果.对此,分别建立platoon结构模型与通信模型,分析通信与控制的相互作用,并在IDM(Intelligent driver model)模型的基础上增加加权约束规则和信息预估策略,提出一种弥补通信延时影响的改进跟车控制模型,期望降低通信延时对platoon的影响作用,提升platoon的整体性能.在SUMO、OMNeT++及VEINS联合搭建的platoon仿真平台上对模型性能进行评估,实验结果表明,在存在通信延时的场景下改进跟车模型可以有效提升platoon的稳定性和安全性.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年02期）
丁乃侃,朱顺应,王红,焦泥沙[7]（2016）在《边缘标线影响跟车车距调节行为的结构方程模型》一文中研究指出从驾驶员距离感知、速度感知以及碰撞估计等视知觉角度,研究了边缘标线对驾驶员跟车车距调节行为的影响.通过开展路上试验,采集真实车流数据,运用结构方程模型探索了多个因素影响跟车行为的交互因果关系.结果显示:边缘标线铺设角度、前车车型、时间频率以及碰撞时间均能显着增大跟车车头间距;这些因素引起的车头间距增大可能是由于它们会导致跟车减速度绝对值的增大(实际值减小);距离因素可以引起更强烈的危险性感知,并呈现为更显着的车头间距变化.本研究为减少追尾碰撞事故和提高道路交通安全水平提供了一种新的方法.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
莘智,徐鉴[8]（2016）在《利用跟车模型计算交通流的群的速度和相的速度》一文中研究指出根据具有司机反应时滞的车辆跟车模型,给出该模型的线性稳定性条件,计算了交通流的群的速度和相的速度,讨论了司机反应时滞对群的速度的影响.(本文来源于《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》期刊2016年02期）
郭艳君,鲁玉萍,张运虎,王畅[9]（2016）在《BP神经网络跟车模型优化》一文中研究指出为提高跟车预警系统给出的结果的准确性和可靠性,利用毫米波雷达开展实际驾驶试验,获取驾驶人在跟车过程中的稳定、加速和减速状态表征数据。以自车速度、自车与前车相对速度、自车与前车相对距离等3类参数的不同组合为输入变量,以自车的加减速特性为输出变量,建立BP神经网络模型。用遗传算法(GA)优化该模型。结果表明,单纯的BP神经网络模型预测准确率较低,利用GA优化模型后可有效提高模型的准确率。当输入参数为自车速度、相对距离与相对速度时,模型的有效率达到94.17%。(本文来源于《中国安全科学学报》期刊2016年03期）
莘智,徐鉴[10]（2015）在《计算车辆跟车模型中的群的速度和相的速度》一文中研究指出分析了一个具有司机反应时滞的非线性车辆跟车模型。通过理论分析和计算,给出了该模型的线性稳定的解析条件。给出和计算群的速度和相的速度,并且比较了群的速度,相的速度和车辆的平均行驶速度的关系。最后通过具体例子讨论了司机的反应时滞对群的速度的影响。(本文来源于《中国力学大会-2015论文摘要集》期刊2015-08-16）
跟车模型论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了改善主动安全系统的性能,提出一种跟车场景潜在危险估计模型.将前车制动时为避免碰撞留给本车制动之前的时间作为跟车场景潜在危险估计指标,即时间裕度.将TTC(time to collision)定义为明显危险估计指标.使用自然驾驶数据来确定时间裕度中的目标车和本车的减速度.为了得到真实可信的驾驶员制动行为特性,讨论了驾驶员制动行为的收敛性.使用核密度估计来描述驾驶员的纵向加速行为,使用相对熵来表征2个不同数据集之间的差异.使用稳定收敛的数据集提取了驾驶员制动行为的特征参数,并根据这些特征参数得到了考虑驾驶员制动极限的时间裕度.最后使用跟车危险工况制动开始时刻的时间裕度构建了跟车场景潜在危险估计模型.分析稳定跟车工况中的明显危险和潜在危险表明,潜在危险估计模型可以描述两车相对速度较小情况的危险等级.真实跟车危险工况验证发现,使用潜在危险估计模型可以更早地发现危险发生的可能.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
跟车模型论文参考文献
[1].田思波,何鋆,郭润清,樊晓旭.交通拥堵辅助系统(TJA)跟车模型及试验验证[J].上海汽车.2019
[2].刘瑞,贺经纬,朱西产,马志雄.基于自然驾驶数据的跟车场景潜在危险估计模型[J].东南大学学报(自然科学版).2019
[3].李洁,孙涛,杨洋.基于隐马尔可夫模型的驾驶员跟车意图研究[J].农业装备与车辆工程.2018
[4].雷益艳,赵新梅,李震.基于支持向量机的跟车模型优化[J].公路与汽运.2018
[5].蒲丽.基于传感器的汽车驾驶跟车模型研究[D].兰州理工大学.2018
[6].于冲,赵海,司帅宗,朱剑.考虑通信延时的platoon跟车控制模型[J].控制与决策.2019
[7].丁乃侃,朱顺应,王红,焦泥沙.边缘标线影响跟车车距调节行为的结构方程模型[J].东南大学学报(自然科学版).2016
[8].莘智,徐鉴.利用跟车模型计算交通流的群的速度和相的速度[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版).2016
[9].郭艳君,鲁玉萍,张运虎,王畅.BP神经网络跟车模型优化[J].中国安全科学学报.2016
[10].莘智,徐鉴.计算车辆跟车模型中的群的速度和相的速度[C].中国力学大会-2015论文摘要集.2015