Dangerous Event Analysis Subsystem of Driver Assist System

[[abstract]]To help provide safety for drivers, many driver assistance systems (DAS) have been developed. Various kinds of devices are used in DAS. Some devices have been installed in cars, like air bags, antilock braking system (ABS), and backup radar. Some descriptions of other devices have recently been published, such as the crossing-lane sensor and a alcohol sensor. And some devices are still in research, such as road sign sensors. Such devices work independently of each other and, as a result, indicate when drivers become distracted from their primary task of driving or are tired. For this reason, this paper proposes a system to integrate the outputs of these devices and to provide a warning to drivers. First, the dangerous driving event analysis system using fuzzy rough sets to reduce the attributes is presented. Then the system selects the important rules depending on the representation and confirmation of the rules from the reduced data. Finally, the system using fuzzy Petri nets to form the reasoning module from a set of rules we derive determines if there is a danger. Thereby, the driver is warned, and the accident can be prevented.

Development of a Self-Learning Approach Applied to Pattern Recognition and Fuzzy Control

Systeme auf Basis von Fuzzy-Regeln sind in der Entwicklung der Mustererkennung und Steuersystemen weit verbreitet verwendet. Die meisten aktuellen Methoden des Designs der Fuzzy-Regel-basierte Systeme leiden unter folgenden Problemen 1. Das Verfahren der Fuzzifizierung berücksichtigt weder die statistischen Eigenschaften noch reale Verteilung der betrachteten Daten / Signale nicht. Daher sind die generierten Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen nicht wirklich in der Lage, diese Daten zu äußern. Darüber hinaus wird der Prozess der Fuzzifizierung manuell definiert. 2. Die ursprüngliche Größe der Regelbasis ist pauschal bestimmt. Diese Feststellung bedeutet, dass dieses Verfahren eine Redundanz in den verwendeten Regeln produzieren kann. Somit wird diese Redundanz zum Auftreten der Probleme von Komplexität und Dimensionalität führen. Der Prozess der Vermeidung dieser Probleme durch das Auswahlverfahren der einschlägigen Regeln kann zum Rechenaufwandsproblem führen. 3. Die Form der Fuzzy-Regel leidet unter dem Problem des Verlusts von Informationen, was wiederum zur Zuschreibung diesen betrachteten Variablen anderen unrealen Bereich führen kann. 4. Ferner wird die Anpassung der Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen mit den Problemen von Komplexität und Rechenaufwand, wegen der damit verbundenen Iteration und mehrerer Parameter, zugeordnet. Auch wird diese Anpassung im Bereich jeder einzelner Regel realisiert; das heißt, der Anpassungsprozess im Bereich der gesamten Fuzzy-Regelbasis wird nicht durchgeführt