摘要：車輛自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，其運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)種類較多，特征模糊化明顯，難以準(zhǔn)確采集，導(dǎo)致車輛運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)存在準(zhǔn)確度低’精度低、時(shí)效慢等問(wèn)題。為此，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛運(yùn)行狀態(tài)多維智能監(jiān)測(cè)方法。首先，通過(guò)多傳感器采集車輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并使用自適應(yīng)加權(quán)平均算法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)實(shí)行融合處理；其次，通過(guò)自適應(yīng)遺傳算法和浮動(dòng)搜索算法，獲取車輛運(yùn)行狀態(tài)多融合數(shù)據(jù)的最優(yōu)特征子集；最后，將車輛運(yùn)行狀態(tài)最優(yōu)特征子集輸入至模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成車輛運(yùn)行狀態(tài)多維智能監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)減速、正常、加速、抗蛇行四種車輛運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)，且對(duì)車輛運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)時(shí)效高，適用于實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：車輛運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)；多傳感器；自適應(yīng)加權(quán)平均算法；最優(yōu)特征子集；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A