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基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究

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基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-25页
  1.1 研究背景和意义第13-15页
  1.2 国内外研究现状第15-21页
    1.2.1 国外研究现状第15-18页
    1.2.2 国内研究现状第18-20页
    1.2.3 国内外研究现状分析第20-21页
  1.3 主要研究内容与技术路线第21-25页
第2章 城市交通环境驾驶行为及意图分析第25-33页
  2.1 驾驶行为与驾驶意图形成机理第25-27页
    2.1.1 驾驶行为分析第25-26页
    2.1.2 驾驶行为及其产生环节第26-27页
  2.2 驾驶行为预测方法选取第27-28页
  2.3 城市环境下的驾驶行为分类第28-29页
  2.4 驾驶行为表征指标分析第29-31页
    2.4.1 注视特性评价指标第30页
    2.4.2 扫视特性评价指标第30-31页
    2.4.3 头部运动评价指标第31页
  2.5 本章小结第31-33页
第3章 试验方案设计及道路试验第33-43页
  3.1 试验设计第33-38页
    3.1.1 试验目的第33-34页
    3.1.2 试验仪器第34-36页
    3.1.3 试验平台搭建第36-37页
    3.1.4 试验路段第37页
    3.1.5 被试驾驶员第37-38页
    3.1.6 试验过程第38页
  3.2 试验数据预处理第38-41页
    3.2.1 异常数据剔除第38-39页
    3.2.2 驾驶行为样本确定第39页
    3.2.3 样本数据选取第39-41页
  3.3 本章小结第41-43页
第4章 基于驾驶员视线点分布的视野平面划分第43-55页
  4.1 行车过程中的眼动形式第43-44页
    4.1.1 眼动的基本形式第43页
    4.1.2 注视和扫视的区分标准第43-44页
  4.2 驾驶员视野平面划分第44-53页
    4.2.1 视野平面划分方法比较第44-46页
    4.2.2 k均值聚类算法设计第46-47页
    4.2.3 视线分布坐标动态聚类第47-53页
  4.3 本章小结第53-55页
第5章 不同驾驶行为驾驶员视觉特性研究第55-77页
  5.1 注视特性分析第55-62页
    5.1.1 注视次数第55-59页
    5.1.2 平均注视时间第59-62页
  5.2 扫视特性分析第62-68页
    5.2.1 扫视持续时间第62-64页
    5.2.2 扫视角度第64-67页
    5.2.3 扫视速度第67-68页
  5.3 视线点转移概率第68-71页
  5.4 头部转动角度分析第71-74页
  5.5 驾驶行为视觉表征指标选取第74页
  5.6 本章小结第74-77页
第6章 基于 HMM 模型的驾驶行为预测方法研究第77-97页
  6.1 HMM 建模算法分析第77-85页
    6.1.1 HMM 基本思想第77-78页
    6.1.2 HMM 基本算法第78-83页
    6.1.3 HMM 分类第83-85页
  6.2 驾驶行为 HMM 预测方法设计第85-92页
    6.2.1 选择 HMM 结构第85-86页
    6.2.2 HMM 模型设计第86-87页
    6.2.3 训练 HMM第87-91页
    6.2.4 基于 HMM 算法的驾驶行为预测过程第91-92页
    6.2.5 预测准确率分析第92页
  6.3 驾驶行为表征参数选取对模型效果的影响第92-95页
    6.3.1 注视特性表征参数相关性分析第93页
    6.3.2 扫视特性表征参数相关性分析第93-95页
  6.4 驾驶意图时窗选取对模型效果的影响第95-96页
  6.5 本章小结第96-97页
第7章 全文总结与展望第97-101页
  7.1 全文总结第97-98页
  7.2 论文创新性第98页
  7.3 研究展望第98-101页
参考文献第101-107页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第107-108页
致谢第108页

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