汽車縱向智能輔助駕駛系統(tǒng)作為自動駕駛領(lǐng)域的研究熱點之一,在提高行車安全性、乘坐舒適性以及緩解駕駛員壓力方面有著極其重要的意義。但是,在人-車-環(huán)境閉環(huán)系統(tǒng)中,駕駛員是最薄弱、最不確定的一環(huán),具有較強的復(fù)雜性和非線性特性。為了提高ADAS系統(tǒng)的適應(yīng)性和駕駛員對其的接受度,在駕駛輔助系統(tǒng)的控制策略設(shè)計中將駕駛員的行為習(xí)性考慮在內(nèi)顯得至關(guān)重要。在現(xiàn)有的研究中,大部分只是針對一般類型的駕駛員特性,沒有充分考慮到整個駕駛員群體的習(xí)性差異。而少數(shù)針對駕駛員個體習(xí)性的研究中,則是利用自學(xué)習(xí)的方式對駕駛員手動駕駛行為進行在線學(xué)習(xí)和參數(shù)實時匹配,但這種方式中系統(tǒng)對手動駕駛行為自學(xué)習(xí)的時機和時間都不能有效確定,并且易受駕駛員短時行為波動的影響。因此,對駕駛習(xí)性進行有效分類和精確辨識,并將其考慮到縱向ADAS系統(tǒng)的設(shè)計中是現(xiàn)階段實現(xiàn)個性化縱向智能輔助駕駛的關(guān)鍵。本文依托國家重點研發(fā)計劃項目“智能電動汽車人機共駕交互理論”（編號:2016YFB0100904）和國家自然科學(xué)基金項目“智能電動汽車一體化建模與集成控制方法”（編號:U1564211）,開展了考慮駕駛員習(xí)性的汽車縱向智能輔助駕駛系統(tǒng)研究�；诟咚够�... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

因交通事故與交通擁堵帶來的社會問題

智能汽車的層級劃分在圖1.3所示的SAE智能汽車層級劃分中，L0屬于傳統(tǒng)意義上的駕駛，全程由人

駕駛員數(shù)據(jù)采集用車輛駕駛模擬器實物圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]智能汽車的軌跡跟隨控制研究[D]. 明廷友.吉林大學(xué) 2016
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本文編號：2921371