HMM与神经网络相结合的车辆侧翻预警研究

作     者：姚嘉凌 李智宏 田松梅 陈宁 YAO Jia-ling;LI Zhi-hong;TIAN Song-mei;CHEN Ning

作者机构：南京林业大学汽车与交通工程学院江苏南京210037 南京汽车集团汽车工程研究院江苏南京210028 

基　　金：江苏省"六大人才高峰"高层次人才选拔培养对象资助项目(2015-JXQC-005) 国家自然科学基金面上项目(111272159) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2017年第11期

页      码：178-182页

摘      要：提出一种基于多维高斯隐马尔可夫模型(MGHMM)和BP人工神经网络(ANN)的SUV车辆侧翻预警方法,采用侧倾角和侧向加速度作为隐马尔可夫(HMM)的可观测序列,车辆行驶运动状态作为HMM的状态序列,采用BaumWelch算法对模型进行训练,运用马尔可夫预测算法对未来3s内车辆的行驶运动状态进行预测,用预测出的车辆运动状态作为指引,使ANN有目的学习,减少不必要的ANN训练,提高训练效率和预测精度。仿真结果表明,建立的侧翻预警方法所需参数少,效率高,不仅能预测车辆行驶运动状态而且能预测具体的运动参数,可使驾驶员量化判断侧翻,也可为抗侧翻电子控制系统提供数据。

主 题 词：SUV 隐马尔可夫模型 侧翻预警 人工神经网络 运动状态 运动参数 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 082304[082304] 080204[080204] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 0823[工学-农业工程类] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2017.11.045

馆 藏 号：203278485...