發(fā)布時(shí)間：2020-09-22 11:13

　　 汽車的碰撞事故一直是道路交通事故的主要形式,如何采用技術(shù)手段降低碰撞事故的發(fā)生率一直是汽車安全領(lǐng)域內(nèi)的重要課題。傳統(tǒng)的防碰撞預(yù)警系統(tǒng)以前碰撞預(yù)警系統(tǒng)為主,這是一種基于刺激-反應(yīng)式機(jī)理的系統(tǒng)。隨著短程無線通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展,研發(fā)基于VANET的協(xié)作式汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)成為新的方向。相較于傳統(tǒng)的前碰撞預(yù)警系統(tǒng),協(xié)作式防碰撞預(yù)警系統(tǒng)由于駕駛雙方均參與避撞,理論上可使得避撞成功率大大提高。本文對(duì)基于VANET的汽車防碰撞系統(tǒng)預(yù)警算法做了較為系統(tǒng)的探索性研究,將其分為狀態(tài)估計(jì)、軌跡預(yù)測、危險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警提示四個(gè)部分,并分別做了相應(yīng)研究。汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì)是基于VANET的汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)算法的基礎(chǔ)工作,由于車載傳感器存在測量誤差,因此需通過濾波算法獲得汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的真實(shí)估計(jì)。本文利用Carsim\Simulink聯(lián)合仿真的方式模擬了該過程,首先在Carsim中設(shè)計(jì)好車輛參數(shù)、行駛工況以及駕駛員控制形式,以此模擬汽車運(yùn)動(dòng)的真實(shí)過程;隨后利用Carsim/Simulink聯(lián)合仿真的方法,依據(jù)協(xié)作式防碰撞預(yù)警系統(tǒng)所允許的最大誤差為Carsim輸出的真實(shí)狀態(tài)添加噪聲,根據(jù)狀態(tài)方程用M語言編寫擴(kuò)展卡爾曼濾波程序,并將其導(dǎo)入S-function中;最后運(yùn)行模型,將濾波后的值與真值進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了方法的有效性。對(duì)軌跡預(yù)測的研究是結(jié)合危險(xiǎn)識(shí)別來展開的,提出動(dòng)態(tài)安全邊界的概念,結(jié)合安全距離邏輯算法,對(duì)汽車0.8s后狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測的原理為在使用擴(kuò)展卡爾曼濾波獲得汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)真實(shí)估計(jì)后,繼續(xù)利用狀態(tài)方程進(jìn)行預(yù)測迭代,得到汽車于0.8s后的預(yù)測狀態(tài)。將其與真實(shí)軌跡進(jìn)行比對(duì),分析了誤差產(chǎn)生的原因,提出了一個(gè)改進(jìn)的方向。預(yù)警提示的研究目的是基于傳統(tǒng)防碰撞預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警提示時(shí)機(jī)無法適應(yīng)駕駛員駕駛特性而展開的,在VANET的背景下,獲取車輛實(shí)時(shí)駕駛數(shù)據(jù)成為可能。通過對(duì)汽車駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可以越來越準(zhǔn)確的確定駕駛員駕駛特性,此結(jié)果可作為后驗(yàn)的調(diào)整預(yù)警時(shí)機(jī)的依據(jù)。以某車聯(lián)網(wǎng)公司所提供的19位駕駛員的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)為樣本,利用因子分析與K-means聚類方法實(shí)現(xiàn)駕駛員駕駛特性的識(shí)別,作為對(duì)基于VANET的汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行后驗(yàn)預(yù)警的示例性研究。本文較為系統(tǒng)的對(duì)基于VANET的汽車防碰撞系統(tǒng)預(yù)警算法做了探索性研究,對(duì)研發(fā)基于VANET的汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)具有一定的理論參考意義。
【學(xué)位單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U463.6
【部分圖文】：

3.2 技術(shù)路線：基于 VANET 的汽車防碰撞系統(tǒng)預(yù)警算法是從狀態(tài)估計(jì)算法，到軌跡預(yù)測與危險(xiǎn)識(shí)別算法，最后到預(yù)警提示算法的完整過程，對(duì)狀態(tài)估計(jì)算法與軌測算法利用模擬的方式進(jìn)行了示例性研究，對(duì)預(yù)警提示算法利用某車聯(lián)網(wǎng)提供的駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行了示例性研究，技術(shù)路線如圖 1-1 所示。

基于 VANET 的汽車防碰撞預(yù)警系TT 概念Vehicle Ad-hoc Network），又被稱為車輛自組織網(wǎng)絡(luò)口標(biāo)準(zhǔn)和短程無線通信技術(shù)，使車輛成為該網(wǎng)絡(luò)中車（V2V）、車與基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、車與人之間的交流通動(dòng)的特點(diǎn)。由具有建立無線通信和自組織成協(xié)作網(wǎng)織網(wǎng)絡(luò)，可以使道路行駛更安全（通過避免碰撞），，避免交通堵塞，增加道路通行能力）[8]18。

圖 2-2 基于 VANET 的汽車防碰撞預(yù)警系統(tǒng)模型算法撞系統(tǒng)預(yù)警算法是汽車防碰撞系統(tǒng)的核心，傳統(tǒng)前通過自治傳感器測得與前車之間的相對(duì)距離與相對(duì)間或安全距離與時(shí)間閾值或距離閾值進(jìn)行比對(duì)的方 VANET 的汽車防碰撞系統(tǒng)預(yù)警算法，則是車載計(jì)算數(shù)據(jù)（位置、速度、加速度、橫擺角速度…）開始別的全部過程。具體而言，應(yīng)包括汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估預(yù)警提示四大部分。狀態(tài)的估計(jì)是預(yù)警算法的基礎(chǔ)工作。由于車載傳感并非汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的真值，而是受到各類未知噪聲某種技術(shù)手段對(duì)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波來得到汽車運(yùn)動(dòng)的。因此對(duì)于汽車運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的準(zhǔn)確估計(jì)是進(jìn)行汽車

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本文編號(hào)：2824307