【摘要】：隨著我國社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展,汽車保有量呈現(xiàn)快速增長趨勢,導致道路交通事故數(shù)量及傷亡人數(shù)持續(xù)攀升。近些年隨著科學的進步,大量先進的電子輔助設備開始應用到汽車上,如電子穩(wěn)定控制和先進的制動系統(tǒng)、行人保護、車道偏離和盲區(qū)危險警告功能,其為減少交通事故傷亡做出了很大的貢獻。但因輔助駕駛技術(shù)的發(fā)展需要過程,很多技術(shù)細節(jié)目前尚未完全解決,目前的車輛電子輔助系統(tǒng)還無法完全實現(xiàn)智能輔助駕駛,從而無法針對不同的行駛風險級別,通過預警、警告、接管車輛控制等方式,最大限度減少人因?qū)е碌慕煌ㄊ鹿省榱送ㄟ^應用先進的輔助駕駛系統(tǒng)達到減少交通事故或降低其嚴重程度的目標,首要前提是基于多源傳感器技術(shù),實現(xiàn)對道路交通環(huán)境的感知及實時行車風險評價。為此,本論文在前人研究成果的基礎(chǔ)上,開展道路交通場景類型識別、道路交通場景分割、車道線識別及車輛行駛風險評價方法研究,以實現(xiàn)更高質(zhì)量的道路交通環(huán)境感知及行車風險評價。本論文取得了如下幾個方面的研究成果:1)提出了基于圖像特征的道路交通場景類型識別方法將道路交通場景圖像分為城市道路、普通公路及高速公路三類,分析了三類道路交通場景圖像中存在的特征差異性。先對場景圖像進行了預處理,提取了場景圖像的指路標志特征、道口標柱特征及圖像熵特征;根據(jù)場景圖像特征對VGG-Net模型進行了微調(diào),獲得場景識別預測值。同時根據(jù)不同場景內(nèi)不同特征的先驗概率值進行了特征后驗概率計算,將場景預測值結(jié)合貝葉斯分類方法對道路交通場景類型進行了精確識別。使用國內(nèi)道路交通場景數(shù)據(jù)集進行了方法驗證,識別的準確率可以達到93%。2)提出了基于信息融合的道路交通場景分割方法針對車載硬件平臺,設計了信息融合策略,通過雷達坐標系到球面坐標系的映射以及球面坐標系到圖像像素坐標系的映射關(guān)系,構(gòu)建了雷達坐標系與圖像像素坐標系之間的轉(zhuǎn)換模型,將雷達數(shù)據(jù)點與圖像像素點進行了關(guān)聯(lián)。構(gòu)建了基于語義分割的車輛前端交通場景目標識別模型,模型通過建立空間與深度變換關(guān)系,改進了Deep Lab V3-Plus網(wǎng)絡結(jié)構(gòu);通過空間到深度轉(zhuǎn)換建立了模型編碼模塊中初級特征與解碼模塊的關(guān)聯(lián);采用深度到空間轉(zhuǎn)換替代上采樣過程,加強了輸出細節(jié)。通過融合雷達數(shù)據(jù)與分割后的場景目標信息得到了高層決策信息。本文方法在國際公開數(shù)據(jù)集和國內(nèi)道路交通場景數(shù)據(jù)上的測試效果較好,測試IOU0.8。3)提出了基于馬爾可夫鏈的車道線識別算法先將圖像劃分為不同子區(qū),根據(jù)圖像熵分布將圖像分割為車道候選區(qū)域和無效區(qū)域,然后根據(jù)車道線特征進行了圖像預處理,得到了車道線的邊緣特征圖像,再使用霍夫變換識別圖像內(nèi)的直線,考慮當前時刻車道線位置和斜率,并結(jié)合上一時刻車道線狀態(tài),使用馬爾可夫鏈進行了車道線的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率計算,選擇轉(zhuǎn)移概率最大值作為車道線識別結(jié)果。使用國內(nèi)道路場景數(shù)據(jù)集進行了算法驗證,車道線識別的準確率達到94.8%。4)提出了基于模糊推理的車輛行駛風險評價方法為了研究不同行駛狀態(tài)下駕駛行為選擇與車輛行駛風險之間的關(guān)系,以第2章至第4章的道路交通場景類型識別、交通場景分割、車道線識別為基礎(chǔ),以駕駛行為選擇為橋梁,選取了能夠很好表征自由流狀態(tài)、跟馳狀態(tài)、換道狀態(tài)等行駛風險的特征參數(shù);基于模糊推理設計了自由流狀態(tài)、跟馳狀態(tài)、換道狀態(tài)下特征參數(shù)的隸屬度函數(shù)和行車風險推理規(guī)則。搭建實車試驗平臺,基于識別到的道路交通場景信息和自然駕駛過程中車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)檢驗本文提出的評價方法的應用效果。
【圖文】：

輛行駛風險評價方法行車風險的研究方法主要分為兩類：一類是從宏觀層面出發(fā)，，，如基于交通事故總量對行車風險進行評價；另一類是從微觀的行車風險進行評價。近年來大量的學者開始從駕駛狀態(tài)、車為和車輛狀態(tài)來研究單個車輛行駛風險的評價。目前國外學者度判斷行車風險。[76]基于全國道路交通事故大數(shù)據(jù)研究得出，涉及人的因素占到輛行駛風險具有顯著性的影響。駕駛?cè)瞬扇〉牟煌{駛行為是素。美國在 19 世紀 80 年通過交通事故深度分析，得出人、車事故中的占比如圖 1.1 所示[77]。通過上述基于交通事故宏觀層注意力不集中、酒后、年齡、接打手機等描述駕駛?cè)藸顟B(tài)的因錯誤的駕駛行為導致了交通事故的發(fā)生。

技術(shù)路線圖
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U463.6;U492.8

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10 郭t

本文編號：2599625