【摘 要】
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随着我国社会经济的不断发展,公路交通呈现出行驶高速化、车流密集化和驾驶员非职业化的趋势,交通安全已经成为越来越重要的社会问题。而发展智能车辆系统是解决我国交通安全
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随着我国社会经济的不断发展,公路交通呈现出行驶高速化、车流密集化和驾驶员非职业化的趋势,交通安全已经成为越来越重要的社会问题。而发展智能车辆系统是解决我国交通安全问题的有效措施。本文综述了世界智能车辆技术在自动防撞方面的应用现状,结合我国市区复杂行车环境、驾驶习惯及现有传感器的技术状况,研究了适合市区复杂行车环境下的汽车防撞预警系统。本文所研究的汽车防撞预警系统自动连续测量行驶车辆周围障碍物的速度和方位等数据,估计产生车体和目标的姿态,然后利用蒙特卡洛方法计算得出碰撞概率,最后通过预警机制产生危险警报给驾驶员,提醒驾驶员采取正确的操作,避开危险,以实现防撞预警功能。本文基于多传感器融合技术搭建了汽车防撞预警系统的实验平台。利用安全时间逻辑算法建立了基于时间的安全模型,创建了市区复杂环境下的预警机制。本文在利用蒙特卡洛方法计算碰撞概率的基础上,提出了改进的蒙特卡洛方法,实现了碰撞概率计算的实时性。最后,利用仿真及实验平台对汽车防撞预警系统总体功能及相关研究内容的正确性进行了验证。仿真演示了碰撞预警的产生过程,比较了传统蒙特卡洛方法和改进的蒙特卡洛方法计算碰撞概率的速度,并利用实验平台对汽车防撞预警系统的基本功能进行了实验。本文实现了基于蒙特卡洛方法的汽车防撞预警系统的实时预警功能,对于提高车辆的主动安全性,降低交通事故发生率,减小交通事故带来的损害,以及保障安全行车具有重要现实意义。
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