无人车通常无法探测到人类司机的分心行为,这将导致无人车延迟地采取紧急制动来避免追尾.因此,本文致力于构建无人车控制与人类司机分心监测之间的桥梁,来辅助无人车预测潜在风险并像有经验的人类司机一样避让处于分心的司机,提高无人车的智能化水平和交通系统的安全性.首先,本文提出了一种整合了司机分心监测、车对车信息交换和无人车速度控制的可行系统框架.然后,基于卷积神经网络,本文提供了一种司机分心监测实现.最后,基于模型预测控制策略,本文提出了一种考虑了司机分心行为的无人车纵向速度控制方法,并给出持续可行性分析.仿真结果验证了本文工作的有效性.
无人车 纵向速度控制 分心行为监测 卷积神经网络 模型预测控制 无人车与人类司机的交互