【摘 要】
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为了使驾驶辅助系统同时适用于车-路和车-车两种交通路况,基于计算流体动力学提出了一种车辆行驶安全状态识别的新方法。在车道线和车辆外流场所围成的行驶安全域中,根据拟合
【机 构】
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北京航空航天大学机器人所,奥迪（中国）企业管理有限公司,北京汽车股份有限公司汽车研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572055)
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为了使驾驶辅助系统同时适用于车-路和车-车两种交通路况,基于计算流体动力学提出了一种车辆行驶安全状态识别的新方法。在车道线和车辆外流场所围成的行驶安全域中,根据拟合的车道线和预测的车辆行驶轨迹,提取车辆的位置和撞线时间两项车-路安全状态的特征;并通过车辆外流场的建模离线计算和数据库的实时在线检索,获取行驶轨迹上纵、横向最大流速两项车-车安全状态的特征。采用概率神经网络对行驶车辆的这4项特征进行安全模式的分类和识别。结果表明:该方法能够比较满意地识别出车辆的行驶状态。
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