智能化是汽車未來必然的發(fā)展方向之一,它可以減輕駕駛員的負(fù)擔(dān),并且可以提高汽車品牌的競(jìng)爭(zhēng)力。目前,傳統(tǒng)車企大都面向L3級(jí)自動(dòng)駕駛進(jìn)行技術(shù)研究,在搭載智能控制系統(tǒng)的汽車量產(chǎn)之前,需要進(jìn)行大量的測(cè)試以確保車輛行駛的安全性與可靠性。與真實(shí)道路測(cè)試相比,虛擬場(chǎng)景測(cè)試可以進(jìn)行包括極端工況在內(nèi)的各種工況下的測(cè)試,在控制算法開發(fā)初期進(jìn)行虛擬測(cè)試也顯得更加安全,并且可以節(jié)省大量的人力、物力和財(cái)力。因此,虛擬場(chǎng)景測(cè)試逐漸得到了眾多傳統(tǒng)車企和自動(dòng)駕駛科技公司的認(rèn)可。為了使得虛擬場(chǎng)景測(cè)試更具有參考價(jià)值,如何創(chuàng)建更加符合真實(shí)道路的虛擬場(chǎng)景成為亟待解決的問題。決策規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制是智能車輛重要技術(shù)研究模塊,為了使得車輛執(zhí)行的操作能夠滿足駕駛員乘坐的舒適性與信任感,需要對(duì)駕駛員的行為意圖進(jìn)行分析建模,并根據(jù)車輛所處的狀態(tài)和環(huán)境進(jìn)行軌跡規(guī)劃。此外,為了使得車輛可以完美地追蹤期望軌跡,還需要開發(fā)較為優(yōu)秀的軌跡追蹤控制算法。針對(duì)上述內(nèi)容,本文進(jìn)行了以下三方面的研究:（1）面向L3級(jí)自動(dòng)駕駛常見的落地場(chǎng)景,提出了一種VTD創(chuàng)建接近中國真實(shí)道路虛擬場(chǎng)景的技術(shù)路線,并創(chuàng)建了中國國際無人駕駛汽車大賽的常熟九宮格區(qū)域內(nèi)的城市道路以及... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 論文的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 智能駕駛虛擬仿真平臺(tái)
        1.2.2 駕駛員意圖識(shí)別
        1.2.3 軌跡規(guī)化及軌跡追蹤算法
    1.3 本文研究目的及研究?jī)?nèi)容
2 面向L3級(jí)自動(dòng)駕駛的虛擬道路場(chǎng)景建模研究
    2.1 引言
    2.2 場(chǎng)景搭建工具簡(jiǎn)介
        2.2.1 VTD概述
        2.2.2 ArcGIS概述
    2.3 VTD創(chuàng)建復(fù)雜交通虛擬場(chǎng)景
        2.3.1 技術(shù)路線
        2.3.2 虛擬場(chǎng)景建模效果
    2.4 ArcGIS與 CarSim聯(lián)合創(chuàng)建智能駕駛場(chǎng)景
    2.5 本章小結(jié)
3 面向L3級(jí)自動(dòng)駕駛的駕駛員意圖識(shí)別模型研究
    3.1 引言
    3.2 NGSIM數(shù)據(jù)庫預(yù)處理
    3.3 駕駛員意圖識(shí)別模型的建立
        3.3.1 隱馬爾可夫模型
        3.3.2 高斯混合模型
        3.3.3 粒子群算法
    3.4 駕駛員意圖識(shí)別模型的驗(yàn)證測(cè)試
    3.5 本章小結(jié)
4 基于模型預(yù)測(cè)控制的智能換道控制系統(tǒng)研究
    4.1 引言
    4.2 最優(yōu)換道軌跡規(guī)劃
        4.2.1 多項(xiàng)式軌跡規(guī)劃
        4.2.2 約束條件
        4.2.3 損失函數(shù)
    4.3 軌跡追蹤控制算法
        4.3.1 模型預(yù)測(cè)控制的工作原理
        4.3.2 預(yù)測(cè)模型
        4.3.3 車輛約束條件
        4.3.4 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
    4.4 控制變量求解
    4.5 本章小結(jié)
5 智能換道控制系統(tǒng)的仿真測(cè)試與驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 智能換道控制系統(tǒng)
        5.2.1 智能換道控制系統(tǒng)架構(gòu)
        5.2.2 最優(yōu)軌跡求解
    5.3 智能換道控制系統(tǒng)的性能
        5.3.1 不同車速工況下的系統(tǒng)仿真效果
        5.3.2 不同預(yù)測(cè)時(shí)域下的軌跡追蹤效果
        5.3.3 極限工況下的系統(tǒng)仿真效果
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B.作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
    C.學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車PID控制研究[J]. 丁鵬,李林升,鐘成.  機(jī)械工程師. 2018(03)
[2]汽車駕駛員不安全行為分析[J]. 張嬌,王筱冬.  科技風(fēng). 2018(06)
[3]基于路面識(shí)別的汽車緊急避撞控制算法[J]. 魏民祥,嚴(yán)明月,汪,張鳳嬌.  汽車安全與節(jié)能學(xué)報(bào). 2017(04)
[4]基于支持向量機(jī)的車輛換道決策模型[J]. 張疊,杜榮華,劉理.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2017(05)
[5]基于BP-PID的電主軸單元閉環(huán)穩(wěn)定性溫控策略[J]. 張藝凡,王萍,高衛(wèi)國,劉騰,郭悟斌,張大衛(wèi).  天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版). 2017(08)
[6]基于NGSIM軌跡數(shù)據(jù)的換道行為微觀特性分析[J]. 張穎達(dá),邵春福,李慧軒,馬雪婧.  交通信息與安全. 2015(06)
[7]基于模糊PID的智能4WS車輛換道路徑跟蹤控制[J]. 戚志錦,楊志剛,黃燕.  汽車工程學(xué)報(bào). 2012(05)
[8]軟約束線性模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性方法[J]. 李升波,王建強(qiáng),李克強(qiáng).  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(11)
[9]基于高斯混合隱馬爾科夫模型的高速公路超車行為辨識(shí)與分析[J]. 呂岸,胡振程,陳慧.  汽車工程. 2010(07)

博士論文
[1]車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的駕駛行為特性研究[D]. 柴銳.北京理工大學(xué) 2016
[2]具有換道輔助功能的車輛自適應(yīng)巡航控制[D]. 黨睿娜.清華大學(xué) 2013
[3]智能車輛自動(dòng)換道與自動(dòng)超車控制方法的研究[D]. 游峰.吉林大學(xué) 2005
[4]基于HMM的統(tǒng)計(jì)過程監(jiān)控研究[D]. 周韶園.浙江大學(xué) 2005
[5]自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D]. 孫振平.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于駕駛員意圖的智能車輛路徑跟隨研究[D]. 鄭亞奇.湖南大學(xué) 2016
[2]基于模型預(yù)測(cè)控制的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D]. 孫銀健.北京理工大學(xué) 2015
[3]基于駕駛員在環(huán)仿真平臺(tái)的車輛路徑跟隨模型研究[D]. 陳煒.湖南大學(xué) 2014
[4]汽車縱向防撞預(yù)警控制系統(tǒng)建模與仿真研究[D]. 肖迪.湖南大學(xué) 2014
[5]汽車避撞控制系統(tǒng)建模與仿真研究[D]. 李詩福.湖南大學(xué) 2009
[6]高速公路車輛行駛安全輔助換道預(yù)警系統(tǒng)研究[D]. 楊雙賓.吉林大學(xué) 2008
[7]基于主被動(dòng)集成的汽車安全控制系統(tǒng)建模與仿真[D]. 馮廣剛.湖南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3018336