【摘要】：近年來,隨著互聯網技術的拓展和自動化水平的提高,自動駕駛車輛愈發(fā)受到互聯網企業(yè)和傳統(tǒng)車企的廣泛關注,自動駕駛技術對社會、駕駛員和行人均有益處,能夠使整體交通事故發(fā)生率大幅度下降,并且自動駕駛車輛的行駛模式更加節(jié)能高效,因此交通擁堵及交通污染將得以減弱,被認為是未來解決交通問題的重要手段。因而也吸引了很多交通領域學者的關注。車輛換道行為作為自動駕駛領域的關鍵問題,也是道路基本駕駛行為中的關鍵環(huán)節(jié),對交通安全、交通流特性有著顯著的影響,主要研究內容包括換道決策和換道軌跡規(guī)劃兩部分。然而與目前自動駕駛領域較為成熟的自適應巡航控制技術相比,車輛換道行為的自動化還剛剛起步,一方面,在目前的研究中,大部分換道決策內容只關注了車輛在平直公路路段場景下的自由換道行為,但針對高速公路下匝道場景下的強制換道行為研究較少,鮮有模型能夠量化該場景下換道意圖點與換道成功率的關系。另一方面,目前已有的換道軌跡規(guī)劃模型大部分無法適用于真實的駕駛環(huán)境,是一種靜態(tài)換道軌跡規(guī)劃模型(Static lane-changing path planning,SLPP)。而當前可以實時響應環(huán)境信息變化特征的動態(tài)換道軌跡規(guī)劃模型(Dynamic lane-changing path planning,DLPP)研究還十分有限。本論文試圖填補自動駕駛換道領域的這兩部分內容。本文以自動駕駛背景下的車輛換道行為建模為研究方向,建立自動駕駛換道軌跡規(guī)劃模型,對相關參數進行仿真分析。同時為了解決自動駕駛領域中換道意圖生成的問題,建立了換道意圖生成模型,從而量化了換道成功率與換道意圖生成點之間的關系。其中,自動駕駛換道軌跡規(guī)劃模型是從車輛軌跡規(guī)劃動態(tài)響應的角度建模,添加了換道防側翻算法,換道避撞算法,重構了換道軌跡規(guī)劃的速度變化規(guī)則,能夠實現對環(huán)境信息變化的動態(tài)響應,是一套較為完備的自動駕駛換道軌跡規(guī)劃模型,可以對反應時間,規(guī)劃步長進行調整修改。并使用NGSIM數據作為環(huán)境信息輸入,仿真了四種典型的換道類型,同時在CarSim環(huán)境下驗證了規(guī)劃軌跡的可執(zhí)行性以及各項車輛行駛參數;換道成功率模型則是在自動駕駛換道軌跡規(guī)劃的基礎上建立的描述換道意圖生成點與最終換道成功率間關系的宏觀離散概率模型,旨在為自動駕駛車輛換道意圖生成提供支持。結果顯示,自動駕駛換道軌跡規(guī)劃模型能夠對實時變化的環(huán)境信息做出動態(tài)響應,在如下幾種常見換道場景中仿真效果理想:向慢車道超車換道、向快車道讓車換道、以及換道中止返回原車道的場景等。CarSim仿真結果顯示該模型輸出的軌跡與速度能夠較好地被跟蹤,各項車輛參數輸出結果正常;換道成功率模型計算結果與實車實驗換道成功率的相對誤差在10%左右,可以用于自動駕駛強制換道行為意圖生成點決策優(yōu)化。
【圖文】：

A 北新立交 B 三河場立交 C 白鶴林立交498m 2213 m913 m1387 m圖 3-4 立交橋分布位置示意圖圖中綠色三角符號表示實驗選取的高速公路沿線橋側廣告牌以及交通信息指示牌，還標注了上述標志點與立交匝道出口的距離。3.3.2 調查數據內容1. 車頭時距分布數據我們采用固定攝像機定點拍攝的方式來記錄高速公路各個車道的車輛行駛視頻（見圖 3-5），用以提取各個車道的車頭時距分布數據。計劃與交警部門（成都交警第六支隊）協(xié)調并取得權限，將車輛臨時停在應急車道上，將攝像機三腳架定位在矩形護欄平臺上進行拍攝。

西南交通大學碩士研究生學位論文 某一換道意圖生成點開始尋找合適車頭間距進行換道時成功的次數的比值，并與本文模型計算出的對應換道成功概率進行比較來判精度是否滿足要求。先需要通過對采集的車頭時距數據進行分布擬合，從而確定將哪一布概率密度函數待入換道意圖生成模型中進行運算驗證。本文在合子模塊中使用了三種分布函數對車頭時距調查數據進行了數據圖中，橫坐標為車頭時距值，單位為秒�？v坐標為概率密度函數值為本次采集的車頭時距數據（單車道流率大約為 663 輛/小時）。藍正態(tài)分布函數，，紅色點畫線為逆高斯分布函數，綠色虛線為指數分布顯可以看出對數正態(tài)分布函數的擬合效果相對較好。
【學位授予單位】：西南交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

【參考文獻】

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本文編號：2618627