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时间:2019-05-15
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1、第53卷第6期农业装备与车辆工程2015年6月Vo第l.5533卷第No.66期AGRICULTURALEQUIPMENT&VEHICLEENGINEERINGJune2015doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2015.06.010基于车辆制动数据的制动距离预测系统卞聪超,周胜源,姚荣彬(541004广西省桂林市桂林电子科技大学信息与通信学院)[摘要]针对现在车辆制动距离预测系统存在预测算法复杂以及工程实现难度较高等问题,提出了一种基于加速度传感器的车辆制动距离预测系统。该系统通过加速度感器采集车辆纵向加速
2、度数据并计算出车辆的实时速度以及制动距离,通过BP神经网络建立车辆制动速度与对应的制动距离的关系模型,并通过该模型预测车辆在当前速度下的制动距离。通过MATLAB仿真软件对该预测系统关键模型进行仿真并与样本值对比分析。基于加速度传感器的车辆制动距离预测系统能够很好地对车辆制动距离进行预测,并具有良好的适用性以及精确性和稳健性。[关键词]智能交通系统;车辆安全预测;制动距离;BP神经网络;加速度传感器[中图分类号]TP206[文献标志码]A[文章编号]1673-3142(2015)06-0039-05BrakeDistancePre
3、dictionSystemBasedonVehicleBrakingDataBianCongchao,ZhouShengyuan,YaoRongbin(CollegeofInformationandCommunication,GuilinUniversityofElectronicTechnology,GuilinCity,GuangxiGuiAutonomousRegion541004,China)[Abstract]Nowthevehiclebrakingdistancesystemshavesomeproblemssucha
4、spredictionalgorithmcomplexityanddifficulttoachieveinprojectsandsoon.Tosolvethisproblem,avehiclebrakingdistancepredictionsystembasedonaccelerationsen-sorisproposed.Thesystemsacquisitevehiclelongitudinalaccelerationdatathroughtheaccelerationsensorandcalculatethere-al-t
5、imespeedandbrakingdistanceofthevehicle,establishrelationshipmodelofthevehiclebrakingspeedandthecorrespond-ingbrakingdistancebyBPneuralnetwork,andpredictthevehiclebrakingdistanceunderthecurrentspeedthroughthemodel.Atthesametime,keymodelforthepredictionsystemissimulated
6、andcomparedwithsamplesanalysisbyMATLABsimulationsoftware.Inthispaper,thebrakingdistanceofthevehicleaccelerationsensor-basedpredictionsystemcanwellpredictthebrakingdistanceofavehicle,andhasgoodapplicability,accuracyandrobustness.[Keywords]intelligenttransportationsyste
7、m;vehiclesafetyprediction;brakingdistance;BPneuralnetwork;accelerationsensor[3]0引言模型预测出车辆的制动距离。基于上述原因,本文提出一种基于车辆制动数据的制动距离预测系车辆制动距离指车辆在当前速度行驶下,从统。该系统采用车辆历史制动数据为输入信息,科产生制动需要时至车辆制动结束时止的时间段里学地预测出车辆在当前速度下的制动距离。[1]车辆移动的距离。随着智能驾驶技术的不断成国内外针对车辆制动距离预测的研究主要熟,车辆制动过程的主动制动系统已经可以很好[
8、4][5]围绕以下几种模型:(1)固定车距保持模型:模[2]地对车辆做出自主的制动操作。但在实际的车辆型采用保留固定的制动距离作为车辆的安全制行驶过程中,存在着很多不可预知的因素影响车动距离,此类模型从安全性上只要保留的制动距辆的制动,驾驶人员对周
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