车车通信下基于RBF神经网络的防追尾模型研究

• 作者: 巴兴强 李洪涛
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 车车通信 防追尾预警 RBF神经网络 车距估算 制动意图识别
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 131-140
• 页数: 10页
• 分类号: U461
• 字数: 7161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.06.019

摘要

提出一种车车通信环境下基于RBF制动意图辨识网络的防追尾安全距离模型,通过RBF神经网络辨识驾驶员的制动意图,并根据前车的运行状态分为紧急制动模式、常规制动模式以及匀速或匀加速行驶3种工况进行讨论,采用实车数据和Matlab/Simulink软件分别对前车在紧急制动、常规制动、匀速及匀加速运行4种场景下进行联合仿真分析.结果表明,基于RBF制动意图辨识网络的安全距离模型与传统安全距离模型相比,安全距离得到显著降低,模型最高平均误报率为2.4％,最低平均误报率为1％,性能可靠,模型不仅可以有效减小车间安全距离,增加对交通设施资源的有效利用,提高道路运营效率,还能为驾驶员提供更加及时的追尾预警,进一步提高车辆的主动安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巴兴强	东北林业大学交通学院	56	188	6.0	10.0
2	李洪涛	东北林业大学交通学院	9	18	3.0	4.0