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自適應巡航系統(tǒng)目標識別研究

發(fā)布時間:2020-05-25 06:49
【摘要】:自適應巡航系統(tǒng)(ACC)在車輛上的應用有效降低了駕駛員的操作負擔,緩解了駕駛疲勞,在提升駕駛舒適性的同時也提升了安全性。已有的ACC目標識別方法在彎道、換道等復雜工況時有效性難以達到要求,在識別目標時多以主車預測軌跡為參考而不考慮實際車道線,同時對換入主車道的車輛不能提前識別。錯誤的識別會使舒適性大打折扣,同時也會增加事故風險。因此,研究一種符合實際行車規(guī)范、目標識別準確,同時能夠及時識別主車前方換入主車道車輛的目標識別方法將進一步提升ACC的工作性能,擴展其使用范圍。本文研究的ACC目標識別方法,包含車道關系識別模型和旁車道車輛換道切入識別模型兩部分。車道關系識別模型中,基于車輛線性二自由度模型建立卡爾曼濾波器對傳感器獲得的橫擺角速度進行濾波處理,在此基礎上,利用主車狀態(tài)數(shù)據(jù)實時估計道路曲率;基于定曲率道路的假設,結(jié)合車道線識別系統(tǒng)數(shù)據(jù)和雷達數(shù)據(jù)獲得預測車道,再根據(jù)目標車與預測車道線的相對位置關系判定車道關系。旁車道車輛換道切入識別模型中,對識別范圍進行初選以減少模型計算量,再根據(jù)其有無連續(xù)主動轉(zhuǎn)向的發(fā)生進行換道切入可能預判斷;基于主動轉(zhuǎn)向發(fā)生的兩種情況,將換道識別問題轉(zhuǎn)化為換道與出入彎道的區(qū)分問題,利用四次和八次多項式對換道和出入彎道軌跡擬合優(yōu)度的差別進行區(qū)分,引入配對t檢驗來檢驗差別的顯著性進而完成換道軌跡的識別。在Matlab/Simulink和Carsim聯(lián)合仿真環(huán)境下,對ACC目標識別方法進行驗證,結(jié)果表明:本文所設計的ACC目標識別方法能夠在直道和定曲率彎道較為準確地識別出前方目標車輛的車道關系,進而確定跟隨行駛目標;對于旁車道換道切入車輛,在其未越過車道線時即可識別其換道行為,識別準確性、實時性較好。
【圖文】:

換道,軌跡模型,圓弧曲線


長安大學碩士學位論文常對換道軌跡形狀進行分析,然后建立通用的函數(shù)來一定的擬合方法識別函數(shù)中的常數(shù)。模型。等速偏移模型模擬的換道軌跡曲率半徑趨于無窮型描述的換道過程側(cè)向加速度為 0,且曲率有突變[21]實的車輛換道軌跡特征,因而采用較少。模型。該模型模擬的換道軌跡為兩段圓弧與直線的連接慮了最大側(cè)向加速度的約束,換道開始和結(jié)束時能夠由于圓弧端點與直線連接處曲率產(chǎn)生突變,因此也難

對比圖,換道,特征對


(a)入彎與換道時方位角對比 (b)入彎與換道時相對速度對比圖 1.7 入彎與換道特征對比ACC 目標識別以及車輛換道識別的研究上,國外起步早,研究思路廣深入,且有不少研究已經(jīng)在實際中得到了應用。內(nèi)研究現(xiàn)狀對于 ACC 目標識別的研究起步較晚,多數(shù)研究基于國外各類研究成著近幾年國內(nèi)智能車領域的飛速發(fā)展,,目標識別這一基礎性的模塊得發(fā)展。與國外相同,國內(nèi) ACC 目標識別主要依靠雷達、機器視覺及息獲取方式。其中,基于雷達識別 ACC 目標車輛的方式研究較為廣在 ACC 目標識別方法的研究上,典型的研究如下:大學和林設計了一種曲線擬合預測主車行駛軌跡的方法。其假定在預輛的運動狀態(tài)保持不變,將預瞄時間 J 等分,忽略汽車縱向運動的式向前遞推,最終得到預瞄時間 后的車輛運動狀態(tài)。在此過程中,
【學位授予單位】:長安大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:U463.6

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關博士學位論文 前2條

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相關碩士學位論文 前4條

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3 任德錕;基于毫米波雷達的車間位置關系識別方法[D];長安大學;2012年

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本文編號:2679749

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