基于安卓的汽车状态测量及预测系统的研究

设计了基于Android(安卓)的汽车运动状态在线测量及预测系统,阐述了预测系统的硬件组成和软件设计方法。通过实车道路试验,对侧向加速度与横滚角的试验值与预测值进行比较,并得出相对误差率,验证了该预测系统的可行性。与传统车载终端相比,该预测系统不仅提高了安卓车载终端对汽车主动安全的融合性,而且有效降低了汽车状态感知的成本并具有良好的可扩展性和灵活性。     

基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法研究

为监测驾驶人员的疲劳驾驶行为,提出了基于转向盘转角的疲劳驾驶检测方法。该方法利用角度传感器MLX90316采集转向盘转角数据,并从采集的转角数据中提取出了能描述驾驶员疲劳状态的角度标准差和静止百分比,根据角度标准差和静止百分比建立疲劳状态判别模型对驾驶员疲劳状态进行检测。实车试验表明,该方法能够简单、快捷地判断驾驶员的疲劳状态,准确率达到80.3%。