基于android車機(jī)的車輛行駛異常預(yù)警技術(shù)研究開(kāi)題報(bào)告

基于android車機(jī)的車輛行駛異常預(yù)警技術(shù)研究開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義近年來(lái)，隨著智能互聯(lián)技術(shù)的迅猛發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸成為汽車領(lǐng)域的一個(gè)重要方向。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年全國(guó)公路擁車總量已經(jīng)突破2億輛，同時(shí)，汽車事故頻發(fā)也隨之而來(lái)。在這種背景下，針對(duì)車輛行駛過(guò)程中的異常情況進(jìn)行預(yù)警，可以有效提高車輛駕駛安全性，降低交通事故的發(fā)生率。車輛行駛異常預(yù)警是車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用場(chǎng)景，目前已經(jīng)成為車企和高科技企業(yè)共同研究的方向之一。本研究將通過(guò)基于android車機(jī)的方式，結(jié)合車載傳感器捕捉車輛行駛狀態(tài)，建立車輛行駛異常警報(bào)模型，實(shí)現(xiàn)車輛行駛的自動(dòng)監(jiān)測(cè)和異常預(yù)警。二、研究?jī)?nèi)容1、分析車輛行駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)技術(shù)（1）車輛行駛狀態(tài)參數(shù)分析通過(guò)車載傳感器獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)參數(shù)，如車速、轉(zhuǎn)速、剎車狀態(tài)、方向盤角度等，對(duì)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析。（2）車輛行駛狀態(tài)分類根據(jù)車輛行駛狀態(tài)，將車輛分為正常行駛、突然停車、加速、減速、轉(zhuǎn)彎等幾類。2、建立車輛行駛異常預(yù)警模型（1）異常狀態(tài)的識(shí)別將車輛行駛的數(shù)據(jù)模型與異常狀態(tài)的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行比較，對(duì)異常狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。（2）異常狀態(tài)的預(yù)警根據(jù)異常的種類和嚴(yán)重程度，及時(shí)對(duì)駕駛員進(jìn)行語(yǔ)音警示或短信通知。3、搭建基于android車機(jī)的車輛行駛異常預(yù)警系統(tǒng)（1）android車機(jī)軟硬件的選擇選擇符合車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的android車機(jī)，具備穩(wěn)定性以及適應(yīng)各種環(huán)境的硬件性能。（2）系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)將車載傳感器、android車機(jī)終端、數(shù)據(jù)庫(kù)和云平臺(tái)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，形成一個(gè)完整的車輛行駛異常預(yù)警系統(tǒng)。三、研究目標(biāo)本研究旨在通過(guò)對(duì)車輛行駛狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和異常預(yù)警，提高車輛駕駛的安全性，降低交通事故的發(fā)生率，同時(shí)為車企和高科技企業(yè)的相關(guān)研究提供參考。四、研究方法本研究將采用文獻(xiàn)資料法、實(shí)驗(yàn)研究法和數(shù)據(jù)分析法等研究方法，通過(guò)真實(shí)道路測(cè)試獲取車輛數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分析工具完成車輛行駛狀態(tài)分類，建立車輛行駛異常預(yù)警模型，并通過(guò)軟硬集成的方式實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的搭建。五、研究計(jì)劃1、前期準(zhǔn)備（2022年3月~2022年5月）（1）文獻(xiàn)整理和調(diào)研（2）車載傳感器選型和測(cè)試平臺(tái)搭建2、研究實(shí)施（2022年6月~2023年6月）（1）車輛行駛狀態(tài)參數(shù)分析（2）車輛行駛狀態(tài)分類（3）建立車輛行駛異常預(yù)警模型（4）搭建基于android車機(jī)的車輛行駛異常預(yù)警系統(tǒng)3、論文撰寫（2023年7月~2023年10月）（1）完成研究報(bào)告撰寫（2）論文中期檢查（3）完成研究報(bào)告定稿六、參考文獻(xiàn)[1]趙海波,王東平.基于CAN總線的車輛行駛狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[J].電氣傳動(dòng),2021,51(1):54-59.[2]胡建華,宋寧.基于車聯(lián)網(wǎng)的智能駕駛研究與應(yīng)用[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2020,16(6):110-116.[3]李超,熊博.基于車聯(lián)網(wǎng)的車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].信息與電腦(學(xué)術(shù)版),2019,37(7):33