基于模糊神经网络的车辆跟驰决策的研究

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1、http://www.elecfans.com电子发烧友http://bbs.elecfans.com电子技术论坛基于模糊神经网络的车辆跟驰决策的研究1，211唐少先黄志辉阳春华121TANGShao-xianHUANGZhi-huiYANGChun-hua1.中南大学信息科学与工程学院，（湖南长沙410083）；2.湖南农业大学信息科学技术学院，（湖南长沙410128）；1.SchoolofInformationScienceandEngineering,CentralSouthUniversity,(ChangshaHuNan410083,China

2、);2.SchoolofInformationscienceandtechnology,HuNanAgriculturalUniversity,(ChangshaHuNan410128,China);摘要：为了减少高速公路车辆跟驰行驶过程中引发的追尾碰撞事故，并保证行车效率，对高速公路车辆跟驰行为进行了分析。本文基于模糊控制和神经网络等理论知识，建立了一种正则化模糊神经网络跟驰控制决策模型。实验仿真表明，该模型系统较好的反应了一定道路条件下的车辆跟驰行为，且系统响应速度快，控制精度高，保证了车辆跟驰行驶的安全性和行车效率。关键词：正则化模糊神经网络；车辆

3、跟驰；控制决策中图法分类号：TP183文献标识码：AResearchoftheDecisionofCar-followingBasedonFuzzyNeuralNetworksAbstract：Inordertoreducetherear-endcollisionaccidentcausedbycar-followingonfreewaysandtoassurethevehicledrivingefficiency,thecar-followingbehaviorisanalyzed.Basedontheknowledgeoffuzzycontrolan

4、dneuralnetworks,thecontroldecisionmodelofcar-followingbasedonnormalfuzzyneuralnetworkswasconstructed.Simulationresultsindicatethatthesystemhasadvantages,suchasfastreactionrate,highcontrolprecision,andmeetsthedemandwithvehiclesafetyanddrivingefficiencyinsomecondition.Keywords：Norm

5、alFuzzyNeuralNetwork;Car-following;ControlDecision1引言高速公路在世界公路交通运输和各国国民经济发展中具有举足轻重的地位和作用。高速公路以其同向性，封闭性和快捷性，给经济建设和社会发展带来巨大的利益，然而我国高速公路的交通事故一直呈上升趋势，其中汽车追尾事故率占高速公路事故率的47%。在现行的高速公路交通管理中，为保证行车安全，常依据公路工程技术标准中的行车视距要求，规定一定行驶速度下的车辆必须保持相应的间距。为解决高速公路交通安全问题，神经网络和模糊控制被引入到车辆智能驾驶辅助系统中来。文献[1][2]

6、对车辆行为和智能驾驶发展进行了分析和介绍，文献[3]介绍了一种自适应模糊神经网络，文献[6]通过模糊神经网络对高速公路超车进行了安全性预测，文献[7]建立了自适应间距的模糊神经网络模型。本文在对高速公路车辆行驶行为分析的基础上，建立了车辆跟驰模型，对跟驰行为进行了安全性分析，并建立了基于正则化模糊神经网络的跟驰控制决策模型，可将其应用到驾驶控制系统的行为决策控制中。http://www.elecfans.com电子发烧友http://bbs.elecfans.com电子技术论坛2车辆跟驰模型及分析驾驶员在驾驶过程中，环境感知和驾驶控制都是由自己完成的。自

7、主驾驶研究中通常将自主驾驶系统分为环境感知和驾驶控制两大功能模块。本文的研究不涉及环境感知的具体算法。在本文的工作中，对环境感知系统作了如下合理假定：环境感知系统能够为驾驶控制系统实时地提供驾驶控制决策所需要的各种环境信息，包括：与周围障碍的关系、与道路的关系等等。高速公路中间隔离带的存在使得路面上只有同向行驶的车辆，将这些车辆的驾驶行为可分为两类，车辆跟驰和超车。车辆跟驰只考虑本车道前后两辆车的行为从而决定自己的驾驶速度。下面就单车道环境为例，对车辆的跟驰行为进行分析。图1车辆跟踪行驶时位置及参数如图1示，在单车道公路上行驶的汽车M，其周围的交通物体包

8、括车辆A和B，假设驾驶控制系统能够很好地完成道路跟踪任务，则对车辆M来说，其安全