自動駕駛汽車縱向控制的強化學習算法研究
發(fā)布時間：2021-01-23 20:19
自動駕駛系統(tǒng)是一個集環(huán)境感知、決策控制等功能為一體的綜合系統(tǒng),近年來隨著人工智能技術的發(fā)展及其在生活中的普及,機器學習的方法也逐漸被引入到了自動駕駛系統(tǒng)的設計中。本文的研究依托于國家科技部項目“電動自動駕駛汽車關鍵技術研究與示范運行”,旨在通過將強化學習方法與自動駕駛技術結合,進一步改進自動駕駛汽車縱向決策層的設計,從而適應多變的行車環(huán)境,并且在決策過程表現(xiàn)出人性化與個性化。主要研究內容如下:（1）汽車縱向自動駕駛決策框架首先針對自動駕駛縱向控制中基于規(guī)則的決策推理模型進行闡釋,然后介紹了基于值函數(shù)和策略的兩種強化學習方法。在此基礎上,將深度學習與強化學習方法結合,介紹了兩種適用于自動駕駛任務場景的深度強化學習算法。最后,在自動駕駛縱向控制與強化學習基本理論的基礎上,完成了基于強化學習的自動駕駛汽車縱向決策框架的設計,將其應用于高維狀態(tài)動作空間下的自動駕駛任務序貫決策問題。（2）基于深度強化學習的自動駕駛縱向控制研究在考慮車輛行駛安全性,舒適性和穩(wěn)定性的多目標決策體系基礎上,為了盡可能表現(xiàn)出系統(tǒng)的人性化與個性化,選取駕駛模擬器作為數(shù)據(jù)采集平臺,設計多種日常行駛工況采集駕駛員的真實駕駛數(shù)...
【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：98 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
美國ALV無人車
第1章緒論5圖1.2美國ALV無人車圖1.3ALVINN自動駕駛汽車圖1.4Navlab-5智能車輛圖1.5ARGO試驗車進入21世紀，自動駕駛技術開始了飛躍式的發(fā)展。從2004年開始DARPA舉辦了3次無人車挑戰(zhàn)賽，綜合考量自動駕駛汽車在復雜道路和惡劣環(huán)境下的適應能力。首次比賽是在沙漠環(huán)境下進行，規(guī)則要求參賽車輛只能依靠GPS引導行駛，并通過雷達或攝像頭等傳感器避障，穿越230公里的純天然沙漠地帶。首屆比賽沒有車輛能夠完成這項任務，第二年的比賽斯坦福大學的Stanley無人車贏得了冠軍，這輛車配備由激光雷達、攝像頭、GPS等傳感器，處理器采用英特爾奔騰M，標志了無人駕駛汽車取得了重大突破。此外，這項賽事的舉辦對于自動駕駛技術的發(fā)展和推廣起了極大的促進作用。2009年，谷歌公司宣布，和DARPA建立了GoogleX實驗室。由斯坦福人工智能實驗室前主任，谷歌街景的聯(lián)合發(fā)明人SebastianThrun領導組建一支專注研發(fā)自動駕駛技術的科研團隊。2013年，奧迪、福特、寶馬、日產等傳統(tǒng)汽車制造廠商紛紛加入自動駕駛技術研發(fā)的浪潮，以nuTonomy、Zoox為代表的創(chuàng)業(yè)公司也隨之在該領域展開布局。2015年，特斯拉推出自主研發(fā)的半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，這也是首個正式投入量產化商用的自
第1章緒論5圖1.2美國ALV無人車圖1.3ALVINN自動駕駛汽車圖1.4Navlab-5智能車輛圖1.5ARGO試驗車進入21世紀，自動駕駛技術開始了飛躍式的發(fā)展。從2004年開始DARPA舉辦了3次無人車挑戰(zhàn)賽，綜合考量自動駕駛汽車在復雜道路和惡劣環(huán)境下的適應能力。首次比賽是在沙漠環(huán)境下進行，規(guī)則要求參賽車輛只能依靠GPS引導行駛，并通過雷達或攝像頭等傳感器避障，穿越230公里的純天然沙漠地帶。首屆比賽沒有車輛能夠完成這項任務，第二年的比賽斯坦福大學的Stanley無人車贏得了冠軍，這輛車配備由激光雷達、攝像頭、GPS等傳感器，處理器采用英特爾奔騰M，標志了無人駕駛汽車取得了重大突破。此外，這項賽事的舉辦對于自動駕駛技術的發(fā)展和推廣起了極大的促進作用。2009年，谷歌公司宣布，和DARPA建立了GoogleX實驗室。由斯坦福人工智能實驗室前主任，谷歌街景的聯(lián)合發(fā)明人SebastianThrun領導組建一支專注研發(fā)自動駕駛技術的科研團隊。2013年，奧迪、福特、寶馬、日產等傳統(tǒng)汽車制造廠商紛紛加入自動駕駛技術研發(fā)的浪潮，以nuTonomy、Zoox為代表的創(chuàng)業(yè)公司也隨之在該領域展開布局。2015年，特斯拉推出自主研發(fā)的半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，這也是首個正式投入量產化商用的自
【參考文獻】：
期刊論文
[1]2018全球自動駕駛:產業(yè)生態(tài)精彩紛呈[J]. 鄧志東. 科技導報. 2019(03)
[2]自動駕駛關鍵技術與產業(yè)發(fā)展態(tài)勢研究[J]. 宮慧琪,牛芳. 信息通信技術與政策. 2018(08)
[3]AEB系統(tǒng)性能與碰撞時間關聯(lián)性研究[J]. 劉建平,鄭望曉,鄭陽. 汽車技術. 2018(08)
[4]純電動車自適應巡航縱向控制方法研究[J]. 初亮,李天驕,孫成偉. 汽車工程. 2018(03)
[5]Uber駕駛汽車首次上路測試[J]. 商業(yè)文化. 2016(16)
[6]基于CarSim的車輛動力學建模與仿真分析[J]. 魯玉萍,施雯. 上海汽車. 2016(02)
[7]汽車燃油經濟性及動力性與駕駛性客觀評價體系[J]. 章桐,劉普輝. 同濟大學學報(自然科學版). 2015(12)
[8]基于模擬駕駛員多目標決策的汽車自適應巡航控制算法[J]. 高振海,嚴偉,李紅建,胡振程. 汽車工程. 2015(06)
[9]智能汽車技術發(fā)展趨勢[J]. 陳慧,徐建波. 中國集成電路. 2014(11)
[10]駕駛員車頭時距研究[J]. 孟凡興,張良,張偉. 工業(yè)工程與管理. 2013(02)
博士論文
[1]城區(qū)不確定環(huán)境下無人駕駛車輛行為決策方法研究[D]. 耿新力.中國科學技術大學 2017
[2]仿駕駛員速度跟隨行為的自適應巡航控制算法研究[D]. 嚴偉.吉林大學 2016
[3]城市環(huán)境下無人駕駛車輛運動控制方法的研究[D]. 趙盼.中國科學技術大學 2012
碩士論文
[1]基于深度強化學習的無人駕駛車道保持決策的研究[D]. 方川.南京大學 2019
[2]車輛自動駕駛縱向控制策略研究[D]. 陳天任.遼寧工業(yè)大學 2019
[3]電動汽車自適應巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 郝克宇.長春工業(yè)大學 2018
[4]汽車主動避撞控制系統(tǒng)控制方法研究[D]. 張雪峰.江蘇大學 2017
[5]基于增強學習的啟發(fā)式和元啟發(fā)式搜索的參數(shù)調優(yōu)策略[D]. 劉賽賽.電子科技大學 2016
本文編號：2995860
【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：98 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
美國ALV無人車
第1章緒論5圖1.2美國ALV無人車圖1.3ALVINN自動駕駛汽車圖1.4Navlab-5智能車輛圖1.5ARGO試驗車進入21世紀，自動駕駛技術開始了飛躍式的發(fā)展。從2004年開始DARPA舉辦了3次無人車挑戰(zhàn)賽，綜合考量自動駕駛汽車在復雜道路和惡劣環(huán)境下的適應能力。首次比賽是在沙漠環(huán)境下進行，規(guī)則要求參賽車輛只能依靠GPS引導行駛，并通過雷達或攝像頭等傳感器避障，穿越230公里的純天然沙漠地帶。首屆比賽沒有車輛能夠完成這項任務，第二年的比賽斯坦福大學的Stanley無人車贏得了冠軍，這輛車配備由激光雷達、攝像頭、GPS等傳感器，處理器采用英特爾奔騰M，標志了無人駕駛汽車取得了重大突破。此外，這項賽事的舉辦對于自動駕駛技術的發(fā)展和推廣起了極大的促進作用。2009年，谷歌公司宣布，和DARPA建立了GoogleX實驗室。由斯坦福人工智能實驗室前主任，谷歌街景的聯(lián)合發(fā)明人SebastianThrun領導組建一支專注研發(fā)自動駕駛技術的科研團隊。2013年，奧迪、福特、寶馬、日產等傳統(tǒng)汽車制造廠商紛紛加入自動駕駛技術研發(fā)的浪潮，以nuTonomy、Zoox為代表的創(chuàng)業(yè)公司也隨之在該領域展開布局。2015年，特斯拉推出自主研發(fā)的半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，這也是首個正式投入量產化商用的自
第1章緒論5圖1.2美國ALV無人車圖1.3ALVINN自動駕駛汽車圖1.4Navlab-5智能車輛圖1.5ARGO試驗車進入21世紀，自動駕駛技術開始了飛躍式的發(fā)展。從2004年開始DARPA舉辦了3次無人車挑戰(zhàn)賽，綜合考量自動駕駛汽車在復雜道路和惡劣環(huán)境下的適應能力。首次比賽是在沙漠環(huán)境下進行，規(guī)則要求參賽車輛只能依靠GPS引導行駛，并通過雷達或攝像頭等傳感器避障，穿越230公里的純天然沙漠地帶。首屆比賽沒有車輛能夠完成這項任務，第二年的比賽斯坦福大學的Stanley無人車贏得了冠軍，這輛車配備由激光雷達、攝像頭、GPS等傳感器，處理器采用英特爾奔騰M，標志了無人駕駛汽車取得了重大突破。此外，這項賽事的舉辦對于自動駕駛技術的發(fā)展和推廣起了極大的促進作用。2009年，谷歌公司宣布，和DARPA建立了GoogleX實驗室。由斯坦福人工智能實驗室前主任，谷歌街景的聯(lián)合發(fā)明人SebastianThrun領導組建一支專注研發(fā)自動駕駛技術的科研團隊。2013年，奧迪、福特、寶馬、日產等傳統(tǒng)汽車制造廠商紛紛加入自動駕駛技術研發(fā)的浪潮，以nuTonomy、Zoox為代表的創(chuàng)業(yè)公司也隨之在該領域展開布局。2015年，特斯拉推出自主研發(fā)的半自動駕駛系統(tǒng)Autopilot，這也是首個正式投入量產化商用的自
【參考文獻】：
期刊論文
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[2]自動駕駛關鍵技術與產業(yè)發(fā)展態(tài)勢研究[J]. 宮慧琪,牛芳. 信息通信技術與政策. 2018(08)
[3]AEB系統(tǒng)性能與碰撞時間關聯(lián)性研究[J]. 劉建平,鄭望曉,鄭陽. 汽車技術. 2018(08)
[4]純電動車自適應巡航縱向控制方法研究[J]. 初亮,李天驕,孫成偉. 汽車工程. 2018(03)
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[7]汽車燃油經濟性及動力性與駕駛性客觀評價體系[J]. 章桐,劉普輝. 同濟大學學報(自然科學版). 2015(12)
[8]基于模擬駕駛員多目標決策的汽車自適應巡航控制算法[J]. 高振海,嚴偉,李紅建,胡振程. 汽車工程. 2015(06)
[9]智能汽車技術發(fā)展趨勢[J]. 陳慧,徐建波. 中國集成電路. 2014(11)
[10]駕駛員車頭時距研究[J]. 孟凡興,張良,張偉. 工業(yè)工程與管理. 2013(02)
博士論文
[1]城區(qū)不確定環(huán)境下無人駕駛車輛行為決策方法研究[D]. 耿新力.中國科學技術大學 2017
[2]仿駕駛員速度跟隨行為的自適應巡航控制算法研究[D]. 嚴偉.吉林大學 2016
[3]城市環(huán)境下無人駕駛車輛運動控制方法的研究[D]. 趙盼.中國科學技術大學 2012
碩士論文
[1]基于深度強化學習的無人駕駛車道保持決策的研究[D]. 方川.南京大學 2019
[2]車輛自動駕駛縱向控制策略研究[D]. 陳天任.遼寧工業(yè)大學 2019
[3]電動汽車自適應巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 郝克宇.長春工業(yè)大學 2018
[4]汽車主動避撞控制系統(tǒng)控制方法研究[D]. 張雪峰.江蘇大學 2017
[5]基于增強學習的啟發(fā)式和元啟發(fā)式搜索的參數(shù)調優(yōu)策略[D]. 劉賽賽.電子科技大學 2016
本文編號：2995860
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