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《合肥工业大学》 2012年
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基于BP神经网络与隐马尔科夫链的驾驶状态识别

孙琼  
【摘要】:本文首先介绍了国内外关于驾驶状态和相关汽车主动安全技术的研究成果以及面临的问题,根据近年来相关学者提出的以人为中心的汽车主动安全系统设计思想,提出了基于BP神经网络与隐马尔科夫链的驾驶状态识别模型,实现“以人为中心”的汽车主动安全预警控制系统,提高汽车的主动安全性。 其次,分析了隐马尔科夫链广泛应用于驾驶状态识别领域的原因,并通过实例介绍了HMM的相关参数,如状态转移概率矩阵、状态观察概率矩阵和初始概率等,同时对它的三个算法:前向-后向算法、Viterbi算法和Baum-Weich算法以及对应解决的问题:评估问题、解码问题和学习问题进行详细的叙述并给出算法的测试,验证了算法的有效性。 然后,对驾驶状态的组成主因子进行分析,得到三种驾驶状态的初始决策向量。并介绍了BP神经网络的理论,在了解理论的基础上设计出用于驾驶状态识别的BP神经网络结构,再利用MATLAB中的神经网络工具箱函数创建出BP模型,通过相应的算法和训练函数实现BP网络的训练。 最后,利用MATLAB中的Simulink搭建已经确定好结构的BP神经网络模型,把BP神经网络训练好的结果作为隐马尔科夫链模型的参数建立基于BP神经网络与隐马尔科夫链的驾驶状态识别模型,利用Viterbi算法算出最大的输出概率值,此概率最大值对应的就是识别出的驾驶状态。所建模型与所用算法的准确性通过仿真平台给予验证,实现提高汽车主动安全性的目的。
【关键词】:驾驶状态识别 BP神经网络 隐马尔科夫链 汽车主动安全性
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:U461.91
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-7
  • 致谢7-13
  • 第一章 绪论13-21
  • 1.1 课题研究目的和意义13-14
  • 1.2 驾驶状态识别的研究现状14-19
  • 1.2.1 国外驾驶状态识别的研究现状15-18
  • 1.2.2 国内驾驶状态识别的研究现状18-19
  • 1.3 课题的主要研究内容19-20
  • 1.4 本章小结20-21
  • 第二章 隐马尔科夫链在驾驶状态识别中的应用21-31
  • 2.1 隐马尔科夫链的概述21-23
  • 2.1.1 隐马尔科夫链的基本概念21-23
  • 2.2 HMM三个算法对应解决的三类问题23-28
  • 2.2.1 前向-后向算法23-26
  • 2.2.2 Viterbi算法26-27
  • 2.2.3 Baum一Welch算法27-28
  • 2.3 HMM在驾驶状态识别中的应用28-30
  • 2.4 本章小结30-31
  • 第三章 基于BP神经网络的驾驶状态识别31-54
  • 3.1 驾驶状态组成主因子分析31-35
  • 3.1.1 驾驶状态组成主因子分析方法31
  • 3.1.2 驾驶状态组成主因子的量化处理31-35
  • 3.2 BP神经网络概述35-43
  • 3.2.1 人工神经网络概述35-36
  • 3.2.2 人工神经网络训练36-37
  • 3.2.3 BP网络37-43
  • 3.3 MATLAB神经网络工具箱概述43
  • 3.3.1 工具箱的功能43
  • 3.3.2 工具箱函数简介43
  • 3.4 基于BP神经网络的驾驶状态识别43-53
  • 3.4.1 创建驾驶状态识别的BP神经网络43-48
  • 3.4.2 用于驾驶状态识别的BP神经网络训练48-53
  • 3.5 本章小结53-54
  • 第四章 基于BP神经网络与HMM模型的驾驶状态识别54-69
  • 4.1 BP神经网络与HMM模型的分析54
  • 4.2 BP神经网络与HMM结合的几种方式54-55
  • 4.3 BP神经网络与HMM模型的驾驶状态仿真识别55-64
  • 4.3.1 BP神经网络的Simulink模型55-58
  • 4.3.2 BP神经网络与HMM模型的驾驶状态仿真识别58-64
  • 4.4 基于ARM+DSP双核软硬件仿真平台的驾驶状态测试64-68
  • 4.4.1 仿真平台概述64-66
  • 4.4.2 仿真平台的测试66-68
  • 4.5 本章小结68-69
  • 第五章 全文总结与展望69-71
  • 5.1 全文总结69-70
  • 5.2 工作展望70-71
  • 参考文献71-75
  • 硕士期间参与的科研项目75
  • 攻读硕士学位期间发表的论文75-76

【参考文献】
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