基于自然駕駛數(shù)據(jù)的危險(xiǎn)場(chǎng)景測(cè)試平臺(tái)搭建
發(fā)布時(shí)間:2021-04-15 13:11
目前,國(guó)內(nèi)外都大力發(fā)展先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(Advanced Driving Assistance System,ADAS),其目的是輔助駕駛員、避免人為誤操作、提高駕駛安全性。判斷ADAS系統(tǒng)是否達(dá)到其開(kāi)發(fā)的目的,需要在測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試。本文主要在危險(xiǎn)場(chǎng)景下對(duì)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)中的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)(Adaptive Cruise Control,ACC)的測(cè)試平臺(tái)進(jìn)行搭建,平臺(tái)搭建借助仿真軟件PreScan和MATLAB。測(cè)試的危險(xiǎn)場(chǎng)景是從大量的自然駕駛數(shù)據(jù)中提取和分類而來(lái),因此危險(xiǎn)場(chǎng)景的提取與分類是搭建測(cè)試平臺(tái)的依據(jù)。主要研究工作及成果如下:(1)數(shù)據(jù)采集預(yù)處理。將采集的數(shù)據(jù)根據(jù)不同的解碼方式解析成直觀讀取的數(shù)據(jù)并保存成Excel形式。將解析好的數(shù)據(jù)通過(guò)刪除無(wú)效數(shù)據(jù)、三次樣條插值補(bǔ)充空缺數(shù)據(jù)和過(guò)濾噪聲等方式清洗,便于后續(xù)使用。(2)危險(xiǎn)場(chǎng)景提取。將處理好的數(shù)據(jù)通過(guò)分析,確定判斷場(chǎng)景的危險(xiǎn)特征有自車縱向加速度、THW和TTC。特征參數(shù)閾值選擇參考了國(guó)外諸多文獻(xiàn),并結(jié)合自身數(shù)據(jù)特點(diǎn)加以確定。通過(guò)確定的特征參數(shù)篩選標(biāo)準(zhǔn)提取危險(xiǎn)場(chǎng)景,但是篩選出的片段中危險(xiǎn)片段占比小,僅有61.97%。其中場(chǎng)景被...
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:94 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
自然駕駛數(shù)據(jù)縮減計(jì)劃流程圖
技術(shù)路線
第2章數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理9第2章數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)采集流程自然駕駛數(shù)據(jù)采集種類繁多,數(shù)據(jù)采集和管理都對(duì)以后數(shù)據(jù)的保存、統(tǒng)計(jì)和分析有極其重要的影響。為使采集數(shù)據(jù)工作標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化及合理化,同時(shí)提高所采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量,數(shù)據(jù)采集的工作流程按照?qǐng)D2.1進(jìn)行。圖2.1數(shù)據(jù)采集工作流程圖數(shù)據(jù)采集前期,需要根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)或預(yù)期的采集場(chǎng)景的要素需求,規(guī)劃數(shù)據(jù)采集大體區(qū)域、各類型道路擬采集里程配比及數(shù)據(jù)采集車輛的具體行進(jìn)路線,同時(shí)擬定采集任務(wù)的周期、預(yù)算、任務(wù)分工,選定數(shù)據(jù)采集設(shè)備方案及車輛型號(hào)。數(shù)據(jù)采集資源籌備是根據(jù)數(shù)據(jù)采集任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行人員籌備、設(shè)備安裝、采集車輛籌備、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)備,確保資源的合理分配,保證數(shù)據(jù)采集工作的進(jìn)行。根據(jù)采集任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)采集作業(yè)人員數(shù)量、年齡、駕齡、身體狀況、綜合條件等的要求進(jìn)行招募、面試及實(shí)車路試。數(shù)據(jù)采集后需要進(jìn)行回傳工作,隨車測(cè)試人員在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中按照在途回傳和收車回傳的原則將采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行回傳。采集的原始數(shù)據(jù)需要進(jìn)行質(zhì)量核查,然后將合格的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移,并將儲(chǔ)存原始數(shù)據(jù)的設(shè)備進(jìn)行規(guī)范化管理,以保證原始數(shù)據(jù)的完整性。2.2數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)準(zhǔn)備2.2.1采集設(shè)備數(shù)據(jù)采集設(shè)備根據(jù)采集方案的不同和數(shù)據(jù)需求的不同分為三相機(jī)、五相機(jī)、毫米波雷達(dá)與前視相機(jī)融合、毫米波雷達(dá)與前視相機(jī)融合加裝Mobileye等多種方案。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于梯度提升決策樹(shù)的高速公路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型(英文)[J]. 程娟,陳先華. Journal of Southeast University(English Edition). 2019(03)
[2]基于XGBoost集成的可解釋信用評(píng)分模型[J]. 劉彧祺,張智斌,陳昊昱,劉楊,邵黨國(guó),熊馨,馬磊. 數(shù)據(jù)通信. 2019(03)
[3]安全切入場(chǎng)景下的駕駛?cè)顺跏贾苿?dòng)時(shí)刻分析[J]. 朱西產(chǎn),張佳瑞,馬志雄. 中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2019(06)
[4]基于貝葉斯優(yōu)化XGBoost的現(xiàn)場(chǎng)校驗(yàn)儀誤差預(yù)測(cè)[J]. 徐鋒,方彥軍. 電測(cè)與儀表. 2019(18)
[5]基于Prescan的智能駕駛輔助系統(tǒng)在環(huán)研究[J]. 趙伊齊,張引,申成剛,王嚴(yán). 汽車實(shí)用技術(shù). 2019(09)
[6]一種基于三次樣條曲線的目標(biāo)航跡擬合與插值方法研究[J]. 范云鋒,劉博,鄭益凱. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2019(03)
[7]智能車場(chǎng)景建模及仿真[J]. 鄭磊,劉濤,王宇,蔣鑫,王新竹. 汽車技術(shù). 2018(10)
[8]基于自然駕駛研究的直行追尾危險(xiǎn)場(chǎng)景誘導(dǎo)因素分析[J]. 吳斌,朱西產(chǎn),沈劍平,孫曉宇. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(09)
[9]基于深度傳感器的坐姿檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 曾星,孫備,羅武勝,劉濤誠(chéng),魯琴. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(07)
[10]基于中國(guó)危險(xiǎn)工況的行人交通沖突典型場(chǎng)景提取與分析[J]. 蘇江平,陳君毅,王宏雁,陳偉,王鯤. 交通與運(yùn)輸(學(xué)術(shù)版). 2017(01)
博士論文
[1]基于決策森林的回歸模型方法研究及應(yīng)用[D]. 閆云鳳.浙江大學(xué) 2019
碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與應(yīng)用研究[D]. 師圣蔓.北京郵電大學(xué) 2019
[2]基于隨機(jī)森林算法的二手車估價(jià)模型研究[D]. 王靜娜.北京交通大學(xué) 2019
[3]基于用戶行為序列的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買行為預(yù)測(cè)[D]. 段文強(qiáng).江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2019
[4]部分自動(dòng)駕駛汽車場(chǎng)地測(cè)試與評(píng)價(jià)研究[D]. 黃麗.重慶大學(xué) 2018
本文編號(hào):3139403
【文章來(lái)源】:吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:94 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
自然駕駛數(shù)據(jù)縮減計(jì)劃流程圖
技術(shù)路線
第2章數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理9第2章數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)采集流程自然駕駛數(shù)據(jù)采集種類繁多,數(shù)據(jù)采集和管理都對(duì)以后數(shù)據(jù)的保存、統(tǒng)計(jì)和分析有極其重要的影響。為使采集數(shù)據(jù)工作標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化及合理化,同時(shí)提高所采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量,數(shù)據(jù)采集的工作流程按照?qǐng)D2.1進(jìn)行。圖2.1數(shù)據(jù)采集工作流程圖數(shù)據(jù)采集前期,需要根據(jù)預(yù)先設(shè)計(jì)或預(yù)期的采集場(chǎng)景的要素需求,規(guī)劃數(shù)據(jù)采集大體區(qū)域、各類型道路擬采集里程配比及數(shù)據(jù)采集車輛的具體行進(jìn)路線,同時(shí)擬定采集任務(wù)的周期、預(yù)算、任務(wù)分工,選定數(shù)據(jù)采集設(shè)備方案及車輛型號(hào)。數(shù)據(jù)采集資源籌備是根據(jù)數(shù)據(jù)采集任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行人員籌備、設(shè)備安裝、采集車輛籌備、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)備,確保資源的合理分配,保證數(shù)據(jù)采集工作的進(jìn)行。根據(jù)采集任務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)采集作業(yè)人員數(shù)量、年齡、駕齡、身體狀況、綜合條件等的要求進(jìn)行招募、面試及實(shí)車路試。數(shù)據(jù)采集后需要進(jìn)行回傳工作,隨車測(cè)試人員在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中按照在途回傳和收車回傳的原則將采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行回傳。采集的原始數(shù)據(jù)需要進(jìn)行質(zhì)量核查,然后將合格的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移,并將儲(chǔ)存原始數(shù)據(jù)的設(shè)備進(jìn)行規(guī)范化管理,以保證原始數(shù)據(jù)的完整性。2.2數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)準(zhǔn)備2.2.1采集設(shè)備數(shù)據(jù)采集設(shè)備根據(jù)采集方案的不同和數(shù)據(jù)需求的不同分為三相機(jī)、五相機(jī)、毫米波雷達(dá)與前視相機(jī)融合、毫米波雷達(dá)與前視相機(jī)融合加裝Mobileye等多種方案。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于梯度提升決策樹(shù)的高速公路行程時(shí)間預(yù)測(cè)模型(英文)[J]. 程娟,陳先華. Journal of Southeast University(English Edition). 2019(03)
[2]基于XGBoost集成的可解釋信用評(píng)分模型[J]. 劉彧祺,張智斌,陳昊昱,劉楊,邵黨國(guó),熊馨,馬磊. 數(shù)據(jù)通信. 2019(03)
[3]安全切入場(chǎng)景下的駕駛?cè)顺跏贾苿?dòng)時(shí)刻分析[J]. 朱西產(chǎn),張佳瑞,馬志雄. 中國(guó)公路學(xué)報(bào). 2019(06)
[4]基于貝葉斯優(yōu)化XGBoost的現(xiàn)場(chǎng)校驗(yàn)儀誤差預(yù)測(cè)[J]. 徐鋒,方彥軍. 電測(cè)與儀表. 2019(18)
[5]基于Prescan的智能駕駛輔助系統(tǒng)在環(huán)研究[J]. 趙伊齊,張引,申成剛,王嚴(yán). 汽車實(shí)用技術(shù). 2019(09)
[6]一種基于三次樣條曲線的目標(biāo)航跡擬合與插值方法研究[J]. 范云鋒,劉博,鄭益凱. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2019(03)
[7]智能車場(chǎng)景建模及仿真[J]. 鄭磊,劉濤,王宇,蔣鑫,王新竹. 汽車技術(shù). 2018(10)
[8]基于自然駕駛研究的直行追尾危險(xiǎn)場(chǎng)景誘導(dǎo)因素分析[J]. 吳斌,朱西產(chǎn),沈劍平,孫曉宇. 同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(09)
[9]基于深度傳感器的坐姿檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 曾星,孫備,羅武勝,劉濤誠(chéng),魯琴. 計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(07)
[10]基于中國(guó)危險(xiǎn)工況的行人交通沖突典型場(chǎng)景提取與分析[J]. 蘇江平,陳君毅,王宏雁,陳偉,王鯤. 交通與運(yùn)輸(學(xué)術(shù)版). 2017(01)
博士論文
[1]基于決策森林的回歸模型方法研究及應(yīng)用[D]. 閆云鳳.浙江大學(xué) 2019
碩士論文
[1]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與應(yīng)用研究[D]. 師圣蔓.北京郵電大學(xué) 2019
[2]基于隨機(jī)森林算法的二手車估價(jià)模型研究[D]. 王靜娜.北京交通大學(xué) 2019
[3]基于用戶行為序列的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)買行為預(yù)測(cè)[D]. 段文強(qiáng).江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2019
[4]部分自動(dòng)駕駛汽車場(chǎng)地測(cè)試與評(píng)價(jià)研究[D]. 黃麗.重慶大學(xué) 2018
本文編號(hào):3139403
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/lindaojc/3139403.html
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