论文部分内容阅读
现有汽车追尾预警系统以车间距离测量作为碰撞发生的唯一决定因素，针对这个不足之处提出了以MAS为架构，以驾驶员行为为核心，以Bayes决策为手段的基于多Agent和驾驶员行为的汽车追尾预警模型(Modeling of Car Rear-end warning Basedon Multi-Agent Sstems andBehavio,MCRMASB)，融合驾驶员的驾驶行为偏好和Agent技术，充分利用agent的交互性、自主性和实时性，体现道路交通中驾驶员地位的主体性，以及追尾预警各方面信息的不确定性，采用基于 Bayes决策的追尾预警算法计算碰撞概率实现实时预防追尾碰撞事故发生。仿真结果表明MCRMASB模型在系统预警的自主性和抗干扰方面比传统的预警系统有优势。