Lateral Dynamic-Logical Sensing for Collision Warning during Steering
Date Issued
2007
Date
2007
Author(s)
Tseng, Yi-Ping
DOI
zh-TW
Abstract
交通事故發生率並未與汽車工業的蓬勃發展成比例下降，歸咎其原因多來自於人為因素，如超速、未注意路況等。ITS中的先進安全車輛(Advanced Safety Vehicle, ASV)即結合先進電子、資訊及車輛控制等技術，透過車機單元發送資訊給駕駛者，使其在事故發生前有多餘反應時間採取必要措施。而據統計資料指出，車輛側向碰撞部位在意外事故中佔全體46%，但其相關研究鮮少，故本研究目的在建立一套側向碰撞警示系統，降低事故發生。
本研究首先以創新方式實地拍攝四段不同速度差之行車影片，透過網際網路方式進行問卷調查駕駛者臨界反應時間，並以危險程度定義：輕踩煞車時間點為臨界反應時間t1；重踩煞車時間點為臨界反應時間t2。而根據問卷調查駕駛者之基本開車資料：性別、年齡、駕駛經驗和每週駕駛頻率四項因素，以及速差和本車速度等條件，以統計方式進行多元迴歸，檢定各因素對於臨界反應時間t1和 t2之影響。
不同駕駛者有不同之臨界反應時間，故本研究採用倒傳遞類神經網路，根據多元迴歸結果，學習駕駛者之臨界反應時間。側向警示系統主要分為警示模式與預估模式，警示模式考慮駕駛時之側向相對速度、臨界反應時間以及側向相對加速度，並依門檻範圍區分為三種程度：安全、警告和危險；預估模式應用卡曼濾波器預測下一時刻點相關行車資訊，以更進一步確保行車安全。本系統在行車中偵測到警告或危險時，立即以語音或閃燈方式提醒駕駛者注意。
Subjects
側向碰撞警示
駕駛反應時間
倒傳遞類神經網路
卡曼濾波器
Lateral Collision Warning
Driver Reaction Time
Back-propagation Neural Network
Kalman Filter
Type
thesis