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【2h】

Dangerous Event Analysis Subsystem of Driver Assist System

機(jī)譯：駕駛員輔助系統(tǒng)危險(xiǎn)事件分析子系統(tǒng)

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摘要

[[abstract]]隨著科技的進(jìn)步、汽車工業(yè)的蓬勃發(fā)展，許多車載型行車安全輔助系統(tǒng)(Driver assistance system DAS)也因應(yīng)而生，不管是已普遍裝設(shè)的安全氣囊、ABS(antilock braking system)、倒車?yán)走_(dá)…等，或是較新穎的酒精濃度偵測(cè)器、跨越車道警告器，以及尚處於研發(fā)階段的交通標(biāo)誌標(biāo)線偵測(cè)器。各式各樣的裝置於行車中會(huì)適時(shí)給予駕駛者特定的訊息，但各裝置的單一運(yùn)作、各自發(fā)出危險(xiǎn)警告，不但使駕駛者需分心且反而更容易疲勞。於此，本研究希望能開發(fā)一危險(xiǎn)行車事件分析系統(tǒng)，目的在整合分析各裝置所收集到的資料，若分析結(jié)果本車處於危險(xiǎn)情況，便適時(shí)給予警告，提醒駕駛注意安全，以避免意外事故的發(fā)生。 由於各種新的裝置不斷被開發(fā)出來，裝置愈來愈多，提供的資料也愈來愈多，但並非所有的資料都對(duì)分析行車危險(xiǎn)事件有幫助。因此，本論文使用fuzzy-rough sets技術(shù)做特徵維度的降維，在盡可能保留完整資訊的情況下挑選出具代表性的特徵，剔除掉高度相依性或是和危險(xiǎn)程度值不相關(guān)的特徵，以減少特徵向量的維度，加快分析動(dòng)作的執(zhí)行速度，且避免雜訊的干擾，提升分析結(jié)果的精確度。 降維後的特徵向量，將依據(jù)其代表性和確定性來尋找有關(guān)危險(xiǎn)程度的推論法則，符合條件的法則皆挑選出來組成一組行車危險(xiǎn)事件法則，此組法則即為隱含於原資料中的知識(shí)法則。最後，將法則轉(zhuǎn)成fuzzy Petri nets的形式，於系統(tǒng)上線時(shí)進(jìn)行平行推論分析行車之危險(xiǎn)情況。
機(jī)譯：[[abstract]]隨著科技的進(jìn)步、汽車工業(yè)的蓬勃發(fā)展，許多車載型行車安全輔助系統(tǒng)(Driver assistance system DAS)也因應(yīng)而生，不管是已普遍裝設(shè)的安全氣囊、ABS(antilock braking system )、倒車?yán)走_(dá)…等，或是較新穎的酒精濃度偵測(cè)器、跨越車道警告器，以及尚處于研發(fā)階段的交通標(biāo)志標(biāo)線偵測(cè)器。各式各樣的裝置于行車中會(huì)適時(shí)給予駕駛者特定的訊息，但各裝置的單一運(yùn)作、各自發(fā)出危險(xiǎn)警告，不但使駕駛者需分心且反而更容易疲勞。于此，本研究希望能開發(fā)一危險(xiǎn)行車事件分析系統(tǒng)，目的在整合分析各裝置所收集到的資料，若分析結(jié)果本車處于危險(xiǎn)情況，便適時(shí)給予警告，提醒駕駛注意安全，以避免意外事故的發(fā)生。由于各種新的裝置不斷被開發(fā)出來，裝置愈來愈多，提供的資料也愈來愈多，但并非所有的資料都對(duì)分析行車危險(xiǎn)事件有幫助。因此，本論文使用fuzzy-rough sets技術(shù)做特征維度的降維，在盡可能保留完整資訊的情況下挑選出具代表性的特征，剔除掉高度相依性或是和危險(xiǎn)程度值不相關(guān)的特征，以減少特征向量的維度，加快分析動(dòng)作的執(zhí)行速度，且避免雜訊的干擾，提升分析結(jié)果的精確度。降維后的特征向量，將依據(jù)其代表性和確定性來尋找有關(guān)危險(xiǎn)程度的推論法則，符合條件的法則皆挑選出來組成一組行車危險(xiǎn)事件法則，此組法則即為隱含于原資料中的知識(shí)法則。最后，將法則轉(zhuǎn)成fuzzy Petri nets的形式，于系統(tǒng)上線時(shí)進(jìn)行平行推論分析行車之危險(xiǎn)情況。

著錄項(xiàng)

  • 作者

    邱建富; Chiou Chien-fu;

  • 作者單位
  • 年度 2011
  • 總頁數(shù)
  • 原文格式 PDF
  • 正文語種 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中圖分類

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