1、隨著我國(guó)高速公路的快速發(fā)展,特別是山區(qū)高速公路通車?yán)锍痰难杆僭鲩L(zhǎng),但隨之而來(lái)的安全問(wèn)題也越來(lái)越突出。山區(qū)高速公路線形和平原區(qū)高速公路有較大差異,且事故后果較為嚴(yán)重。了解駕駛?cè)嗽诓煌缆肪€形條件下的駕駛特性和行為,對(duì)車輛的行駛狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè),并對(duì)危險(xiǎn)行駛狀態(tài)及時(shí)預(yù)警,從而可以有效地預(yù)防交通事故的發(fā)生。因此,研究山區(qū)高速公路駕駛?cè)塑囁倏刂铺匦?實(shí)現(xiàn)車輛行駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警,對(duì)于改善車輛的行駛安全性具有重要意義。
　　本研究對(duì)西漢高速公路秦

2、嶺段車速進(jìn)行實(shí)地采集,運(yùn)用卡爾曼算法對(duì)車速數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,分析了車輛在自由流狀態(tài)下的加速度變化特性,并提出了車輛自由流狀態(tài)的甄別方法;根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析了車輛在山區(qū)高速公路不同線形及其組合條件下的車速特性;提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的山區(qū)高速公路車輛行駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)的方法,建立山區(qū)高速公路駕駛?cè)塑囁倏刂菩袨閷W(xué)習(xí)模型,經(jīng)驗(yàn)證其誤差在6％以內(nèi),表明該方法能夠很好地適用于山區(qū)高速公路駕駛?cè)塑囁倏刂菩袨閷W(xué)習(xí);結(jié)合所建立的模型,對(duì)該方法在自適應(yīng)巡航系統(tǒng)和