本文關(guān)鍵詞：適用于小型智能車的行駛路況評(píng)價(jià)及自主避障控制研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著小型智能車的普及,人們?cè)诙叹嚯x出行方面有了更多的選擇,同時(shí)智能車在一些特殊場合的應(yīng)用也發(fā)揮了愈發(fā)重要的作用,如在反恐、巡查等特殊任務(wù)中的執(zhí)行協(xié)助,因而針對(duì)狹窄復(fù)雜路面的輔助避障駕駛技術(shù)研究越發(fā)受到青睞�？v觀國內(nèi)外關(guān)于智能車的研究多偏向無人駕駛汽車,無人駕駛汽車具有依托于多傳感器技術(shù)的高成本及主要于規(guī)則道路行駛的應(yīng)用局限性,因而其核心技術(shù)并不完全適用于小型智能車。此外,關(guān)于智能車主要技術(shù)即自主避障控制的研究,大致分成應(yīng)用于靜態(tài)條件的傳統(tǒng)算法和動(dòng)態(tài)場景的智能算法兩大類,這些方法所做出的避障決策對(duì)于周遭環(huán)境變化快速的狹窄復(fù)雜路面還不能完全達(dá)到實(shí)時(shí)快速的自主避障效果,存在著一定的不足。因此,針對(duì)上述問題,本文對(duì)于小型智能車-未知復(fù)雜道路的系統(tǒng)研究了一種基于BA-BP算法的行駛路況評(píng)價(jià)模型以及一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的仿人智能控制的自主避障方法,旨在對(duì)智能車當(dāng)前行駛的道路進(jìn)行監(jiān)測,對(duì)障礙物信息進(jìn)行合理提取,實(shí)現(xiàn)有效避障,為輔助駕駛提供決策依據(jù)。論文的主要研究內(nèi)容包括：1、分析并提取了用于行駛路況評(píng)價(jià)的五項(xiàng)特征。本文利用圖像處理進(jìn)行道路信息的智能檢測,提取了路面平整度、路面彎曲度、障礙物寬高比、障礙物有效面積比和障礙系數(shù)五項(xiàng)特征,多方面反映當(dāng)前行駛路況,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步完成了上述特征參數(shù)的定義和量化處理,為后續(xù)的行駛路況評(píng)價(jià)奠定基礎(chǔ)。2、研究了一種基于BA-BP算法的行駛路況評(píng)價(jià)方法。本文定義了行駛路況的5種特征作為輸入,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為行駛路況評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ),且利用蝙蝠算法搜索BP網(wǎng)絡(luò)更優(yōu)的初始權(quán)值和閾值,來彌補(bǔ)BP網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閡值選擇上的隨機(jī)性缺陷,同時(shí)加入調(diào)整因子突出障礙物特征對(duì)于行駛路況的主要影響,以獲取更合理高效的訓(xùn)練過程,最后利用此評(píng)價(jià)模型得出行駛路況的評(píng)價(jià)結(jié)果。該方法比較方便和準(zhǔn)確地描述特征參數(shù)與行駛路況的關(guān)聯(lián)情況,獲取合理的評(píng)價(jià)結(jié)果。3、為了提高智能車輛自主避障控制的精度以及實(shí)時(shí)性,研究了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的仿人智能控制的避障控制方法。該方法通過模仿人類控制策略,引入仿人智能控制,同時(shí)參考移動(dòng)機(jī)器人的控制算法,加入強(qiáng)化學(xué)習(xí)予以改進(jìn),設(shè)計(jì)車輛理想規(guī)避障礙物的軌跡,構(gòu)建加速度、轉(zhuǎn)彎半徑等避障參數(shù),根據(jù)偏差信息不斷學(xué)習(xí)校正,且控制器的部分參數(shù)可由強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)整。該方法可直觀、快速地實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的避障。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于BA-BP算法的行駛路況評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)精度達(dá)到了95.15%,能夠?qū)ξ粗缆沸畔⑦M(jìn)行合理地提取和評(píng)價(jià)。同時(shí),本文研究的自主避障方法對(duì)小型道路段具有很好的適用性,能夠很好的實(shí)現(xiàn)自主避障,其避障準(zhǔn)確率達(dá)到92.86%,相比其他方法具有更好的避障效果。證明本文研究的自主避障方法能夠滿足未知道路下小型智能車自主避障的需求,具有反應(yīng)迅速、準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn),這對(duì)于智能車的輔助駕駛研究具有比較重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】：行駛路況 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 蝙蝠算法 調(diào)整因子 仿人智能控制 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 自主避障
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;U463.6
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究方法13-18
• 1.2.1 國外研究方法13-16
• 1.2.2 國內(nèi)研究方法16-18
• 1.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)18-20
• 1.4 本文主要工作及思路20-22
• 2 基于BA-BP算法的行駛路況評(píng)價(jià)方法22-39
• 2.1 行駛道路狀況基本特征的選取和定義22-28
• 2.1.1 路面平整度23-25
• 2.1.2 路面彎曲度25-26
• 2.1.3 動(dòng)態(tài)障礙物26-28
• 2.2 動(dòng)態(tài)障礙物的主要特征提取28-31
• 2.2.1 障礙物有效面積比29-30
• 2.2.2 障礙系數(shù)30-31
• 2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化處理31
• 2.3 基于BA-BP算法的路況評(píng)價(jià)模型31-38
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-33
• 2.3.2 蝙蝠算法33-34
• 2.3.3 BA-BP算法34-36
• 2.3.4 基于BA-BP算法的路況評(píng)價(jià)模型36-38
• 2.4 本章小結(jié)38-39
• 3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的仿人智能控制算法的自主避障系統(tǒng)39-55
• 3.1 控制方法的選取39
• 3.2 仿人智能控制(HSIC)39-43
• 3.2.1 HSIC的基本思想39-41
• 3.2.2 HSIC算法分析41-42
• 3.2.3 HSIC結(jié)構(gòu)流程圖42-43
• 3.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的HSIC算法43-47
• 3.3.1 HSIC算法的優(yōu)點(diǎn)和不足43-44
• 3.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法44-45
• 3.3.3 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的HSIC參數(shù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化45-47
• 3.4 避障策略的參數(shù)計(jì)算47-50
• 3.4.1 避障軌跡的規(guī)劃47-48
• 3.4.2 避障最小安全距離48-49
• 3.4.3 避障的轉(zhuǎn)彎半徑49-50
• 3.4.4 加速度50
• 3.5 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和HSIC算法的自主避障控制系統(tǒng)50-54
• 3.5.1 控制器的設(shè)計(jì)思路50-52
• 3.5.2 運(yùn)行控制級(jí)52-53
• 3.5.3 參數(shù)校正級(jí)53-54
• 3.6 本章小結(jié)54-55
• 4 實(shí)驗(yàn)與分析55-72
• 4.1 行駛路況評(píng)價(jià)的實(shí)驗(yàn)分析55-66
• 4.1.1 道路與障礙物檢測試驗(yàn)55-59
• 4.1.2 特征數(shù)據(jù)采集與處理59-60
• 4.1.3 基于BA-BP算法的行駛路況評(píng)價(jià)模型實(shí)驗(yàn)60-62
• 4.1.4 對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)62-66
• 4.2 智能車自主避障的實(shí)驗(yàn)分析66-71
• 4.2.1 避障控制實(shí)驗(yàn)66-69
• 4.2.2 避障對(duì)比實(shí)驗(yàn)69-71
• 4.3 本章小結(jié)71-72
• 5 結(jié)論與展望72-74
• 5.1 論文工作總結(jié)72-73
• 5.2 進(jìn)一步工作展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 作者簡歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果77-79
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集79

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 耶曉東;;簡易避障機(jī)器人的設(shè)計(jì)[J];儀器儀表用戶;2009年01期

2 曹瑞青;張莉;;;圖書自動(dòng)小車避障功能的設(shè)計(jì)[J];裝備制造技術(shù);2009年07期

3 pvcbot;;避障小車[J];電子制作;2011年07期

4 劉天軍;毛建秋;支波浩;武謙;朱達(dá)杰;段俊杰;;基于“慧魚”創(chuàng)意組合模型的避障機(jī)器人的設(shè)計(jì)與制作[J];常州工學(xué)院學(xué)報(bào);2012年02期

5 吳樹和;最大避障圓問題的提出與初探[J];海軍工程學(xué)院學(xué)報(bào);1996年04期

6 吳樹和;求最大避障圓的一種新算法[J];海軍工程學(xué)院學(xué)報(bào);1998年03期

7 田國會(huì);王家超;段朋;;病房巡視機(jī)器人復(fù)雜環(huán)境下的避障技術(shù)研究[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年S1期

8 馬宏偉;王川偉;;煤礦救援探測機(jī)器人轉(zhuǎn)向及避障機(jī)理研究[J];制造業(yè)自動(dòng)化;2014年04期

9 王崇;;汽車智能避障方法仿真研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年06期

10 楊波,張振龍;壁面清洗恒壓和避障功能的研究[J];機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用;2000年05期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 王世軍;韓立偉;楊宏斌;王力;;基于雷達(dá)的無人車路徑規(guī)劃與避障研究[A];2013第一屆中國指揮控制大會(huì)論文集[C];2013年

2 丁銳;喻俊志;楊清海;譚民;;基于紅外傳感器的兩棲機(jī)器人智能避障控制[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊(cè)）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

3 徐紅麗;封錫盛;;基于事件反饋監(jiān)控的AUV模糊避障方法研究[A];2007'儀表，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（二）[C];2007年

4 吳倚龍;韋洋;郝衛(wèi)東;;移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航和避障系統(tǒng)硬件的設(shè)計(jì)[A];2004全國光學(xué)與光電子學(xué)學(xué)術(shù)研討會(huì)、2005全國光學(xué)與光電子學(xué)學(xué)術(shù)研討會(huì)、廣西光學(xué)學(xué)會(huì)成立20周年年會(huì)論文集[C];2005年

5 王軍;鐘志軍;黃心漢;;兩輪小車避障控制的仿真研究[A];1996中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1996年

6 呂春峰;朱建平;;Dijkstra算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃和避障中的應(yīng)用[A];全國煉鋼連鑄過程自動(dòng)化技術(shù)交流會(huì)論文集[C];2006年

7 張淼;汪懋華;林建涵;姚嵐;;移動(dòng)機(jī)器人超聲波測距與避障系統(tǒng)的試驗(yàn)研究[A];農(nóng)業(yè)工程科技創(chuàng)新與建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)——2005年中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集第一分冊(cè)[C];2005年

8 劉征宇;夏海;畢翔;張利;;嵌入式技術(shù)在多功能小車設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國第17屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2006年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 記者 胡加齊;墨西哥發(fā)明盲人電子避障裝置[N];新華每日電訊;2000年

2 本報(bào)記者 柳艷芳;讓學(xué)生感受創(chuàng)造的魅力[N];天津教育報(bào);2009年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 姚玉峰;8自由度輪式移動(dòng)操作機(jī)避障能力及其運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

2 姚立健;茄子收獲機(jī)器人視覺系統(tǒng)和機(jī)械臂避障規(guī)劃研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

3 戴光明;避障路徑規(guī)劃的算法研究[D];華中科技大學(xué);2004年

4 范紅;智能機(jī)器人路徑規(guī)劃及避障的研究[D];浙江大學(xué);2003年

5 李壽濤;基于行為的智能體避障控制以及動(dòng)態(tài)協(xié)作方法研究[D];吉林大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 雷遠(yuǎn)春;未知環(huán)境下多智能體協(xié)作避障方法的研究[D];寧夏大學(xué);2015年

2 劉宗來;離子型稀土礦掘進(jìn)選礦一體機(jī)掘進(jìn)路徑設(shè)計(jì)及避障研究[D];江西理工大學(xué);2015年

3 張煜;基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人車避障導(dǎo)航研究[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年

4 殷林飛;多飛行器編隊(duì)三維避障算法研究[D];南昌航空大學(xué);2015年

5 陸薇;基于超聲波傳感器的模糊避障算法仿真[D];河北科技大學(xué);2014年

6 張橋;多傳感器信息融合技術(shù)在智能車輛避障中的應(yīng)用[D];重慶交通大學(xué);2015年

7 周鈺雨;未知環(huán)境條件下機(jī)器人的避障研究[D];沈陽工業(yè)大學(xué);2016年

8 楊維;基于單目視覺的旋翼無人機(jī)自主避障研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

9 呂丹丹;適用于小型智能車的行駛路況評(píng)價(jià)及自主避障控制研究[D];北京交通大學(xué);2016年

10 韓信;基于雙目視覺的輪式機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障研究[D];浙江大學(xué);2016年

  本文關(guān)鍵詞：適用于小型智能車的行駛路況評(píng)價(jià)及自主避障控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：292599