考虑路面附着系数的汽车纵向碰撞预警

• 作者: 顾凯峰
• 来源期刊: 汽车工程师
• 关键词: 碰撞预警 路面附着系数识别 BP神经网络 安全距离模型
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

安全距离模型的构建是汽车纵向碰撞预警的核心,安全距离模型受路面附着系数的影响,使得纵向碰撞预警并不能在恰当的时机给出预警信号.针对这一问题,文章提出了一种考虑路面附着系数的纵向碰撞预警.为了提高纵向碰撞预警的精确性,首先建立了考虑路面附着系数的安全距离模型;其次运用BP神经网络实现对路面类型的实时识别.最后,采用分级预警的策略,在典型工况下进行仿真验证,结果表明,该算法能够在不同路面下自适应调整安全距离,具有较强的精确性和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾凯峰		2	0	0.0	0.0