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研究生: 連毅樫
Yi-jian Lian
論文名稱: 適應駕駛人之車道偏離警示系統
Driver-oriented Vehicle Lane Departure Warning Strategy Design
指導教授: 陳亮光
Liang-Kuang Chen
口試委員: 陳柏全
none
黃緒哲
Shiuh-Jer Huang
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工程學院 - 機械工程系
Department of Mechanical Engineering
論文出版年: 2008
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 147
中文關鍵詞: 駕駛行為和駕駛模型駕駛輔助系統轉向輔助系統車道偏離警示系統
外文關鍵詞: Driver Assist System, Steering Assist System, Lane Departure Prevention
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本文首先對於線上識別之駕駛人模型資訊進行分析,並結合車輛當前動態實現線上車輛未來路徑估測及車道偏離時間計算。其次利用人工智慧技術,如:模糊規則、支援向量機…等,結合透過駕駛人監控系統取得之駕駛人疲勞程度與車道偏離時間,制定可依駕駛人狀態及反應而調整之車道偏離警示策略,經模擬器實驗後證實於道路邊線駕駛及外界偶發干擾的駕駛情況下能有效減少錯誤警報並於真正危險發生(車道偏離)時給予駕駛人較為充裕之反應時間。


In this research the advantage of incorporating on-line driver information to vehicle active safety systems design is evaluated by investigating the driver oriented lane departure warning system design. The on-line driver information includes the driver steering control model and the driver drowsy index. The driver steering control model is shown to be effective in improving the vehicle future path prediction and the time-to-lane-crossing computation. The driver drowsy index is used to enhance the warning strategy designs. The warning strategy to include driver information is designed using both the fuzzy-rule based techniques and the support vector machine. By comparing the false alarm, the miss rate, and the driver reaction time, the driving simulator experimental data validates the benefits of including the driver information to the warning strategy designs.

目 錄 摘要I 目錄II 圖表索引IV 第一章 緒論1 1.1 研究背景與動機1 1.2 文獻探討2 1.2.1車道偏離警示系統2 1.2.2車道偏離時間4 1.2.3駕駛人狀態判別5 1.2.4適應駕駛人之車道偏離警示系統7 1.3文獻總結8 1.4 工作項目8 1.5 預期貢獻9 第二章 理論基礎10 2.1車輛動力模型的建構10 2.2 線上控制模型及參數識別15 2.3 支援向量機(Support Vector Machines, SVM)18 2.3.1 線性支援向量機19 2.3.2 非線性支援向量機23 2.4 模糊理論(Fuzzy Theory )25 2.4.1 模糊集合25 2.4.2 語意變數25 2.4.3 歸屬函數25 2.4.4 模糊規則26 2.4.5 模糊推論26 2.4.6 解模糊化(Defuzzification)28 第三章 實驗設備介紹30 3.1 線上駕駛模擬器硬體架構30 3.2 駕駛疲勞監控系統-DD850簡介31 第四章 LDWS效能改善評估線上實驗規劃及其結果分析33 4.1 線上實驗規劃33 4.2 駕駛人疲勞程度指標比對DD850判別結果實驗結果與討論34 4.3 車輛未來路徑預估準確度評估實驗結果與討論36 4.3.1 車輛未來路徑預估評估說明36 4.3.2 專注正常駕駛實驗結果39 4.3.3 疲勞駕駛實驗結果42 4.3.4 實驗分析45 4.4 六種車道偏離警示策略應用於三種駕駛行為之成效評估實驗相關46 4.4.1 六種車道偏離警示策略46 4.4.2 警示策略的制定-透過模糊規則48 4.4.3 警示策略的制定-透過支援向量機50 4.4.4 三種駕駛任務54 4.4.5 實驗結果及分析54 第五章 結論與未來方向70 5.1 總結70 5.2 結論70 5.2 未來工作與展望71 參考文獻72 附錄A 駕駛模擬器硬體更新項目79 附錄B 實驗規劃80 B-1 PNN駕駛人疲勞程度指標比對DD850判別結果實驗規劃80 B-2 車輛未來路徑預估準確度評估實驗規劃81 B-3 六種車道偏離警示策略應用於三種駕駛任務之決策結果成效評估實驗83 附錄C六種車道偏離警示策略應用於三種駕駛行為之實驗結果…………...86

[71] http://theoval.sys.uea.ac.uk/~gcc/svm/toolbox/
[72]王進德;蕭大全 “類神經網路與模糊控制入門” 全華科技股份有限公司,初版,1994
[73] 林信成;彭啟峰“Oh! Fuzzy模糊理論剖析” 第三波人工智慧系列叢書,1994
[74] http://www.transafetech.com/fatigue%20monitor.htm
[75] http://www.ifatigue.co.za/default.asp?pageid=733
[76]Wang, J.Y., “Theory of Ground Vehicles,” Ottawa Canada, Wiley-Interscience, 2001.

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