發(fā)布時(shí)間：2017-04-15 12:12

  本文關(guān)鍵詞：與匝道車輛交互的無(wú)人駕駛汽車避撞系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展的重大意義之一就是對(duì)于交通安全的改善,匝道入口作為交通事故高發(fā)區(qū)域,研究在匝道入口的避撞問(wèn)題對(duì)于無(wú)人駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。本文針對(duì)無(wú)人駕駛汽車在匝道入口區(qū)域的安全避撞問(wèn)題進(jìn)行了研究。根據(jù)匝道入口場(chǎng)景及其駕駛規(guī)范,分析匝道入口場(chǎng)景中潛在的碰撞危險(xiǎn),結(jié)合基于車載傳感器和基于V2V通信技術(shù)這兩種車輛避撞系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)提出一種基于V2V通信和車載雷達(dá)綜合信息的匝道入口避撞系統(tǒng)。使用PreScan與Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái),對(duì)提出的無(wú)人駕駛汽車匝道入口避撞系統(tǒng)進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,在社會(huì)車輛駕駛意圖明確的情況下無(wú)人駕駛汽車通過(guò)該避撞系統(tǒng)可以有效的避免匝道入口區(qū)域的潛在碰撞危險(xiǎn)。利用V2V通信獲取即將并入主行車道的其他車輛的狀態(tài)信息,并通過(guò)多維隱馬爾科夫模型估計(jì)其駕駛意圖;無(wú)人駕駛汽車綜合其他車輛的駕駛意圖與自身車輛的行駛狀態(tài)做出行駛決策,并采用混合狀態(tài)系統(tǒng)控制自身車輛;通過(guò)PreScan和Simulink搭建仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明無(wú)人駕駛汽車在匝道入口區(qū)域可以與社會(huì)車輛進(jìn)行交互�；跂|風(fēng)猛士無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)設(shè)計(jì)匝道入口避撞系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)和軟件程序。通過(guò)該無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)和一輛有人駕駛車輛搭建匝道入口實(shí)車實(shí)驗(yàn)平臺(tái),該平臺(tái)中的車輛采用GPS和慣導(dǎo)進(jìn)行組合定位,采用ZigBee模塊進(jìn)行無(wú)人駕駛車輛和有人駕駛車輛之間的通信,通過(guò)ESR毫米波雷達(dá)進(jìn)行前方障礙車輛檢測(cè)。實(shí)車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于V2V通信和毫米波雷達(dá)的匝道入口避撞系統(tǒng)在匝道環(huán)境中的可行性。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人駕駛汽車 匝道入口 毫米波雷達(dá) V2V無(wú)線通信 避撞系統(tǒng) 車輛交互
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U463.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-19
• 1.1 本論文研究的背景和意義10-12
• 1.2 無(wú)人駕駛汽車匝道入.避撞系統(tǒng)相關(guān)研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 匝道入.安全性研究12-13
• 1.2.2 避撞系統(tǒng)環(huán)境感知研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3.無(wú)人駕駛汽車與其他車輛交互的研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 本文的內(nèi)容安排17-19
• 第2章 無(wú)人駕駛汽車匝道入.避撞系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析19-39
• 2.1 匝道入口場(chǎng)景19-21
• 2.2 基于車載傳感器與V2V通信的避撞系統(tǒng)21-26
• 2.2.1 基于車載傳感器的車輛避撞系統(tǒng)21-23
• 2.2.2 基于V2V通信的車輛避撞系統(tǒng)23-24
• 2.2.3 仿真驗(yàn)證與對(duì)比24-26
• 2.3 綜合V2V通信與車載傳感器信息的匝道入.避撞系統(tǒng)26-28
• 2.4 PreScan仿真平臺(tái)與仿真實(shí)驗(yàn)28-38
• 2.4.1 PreScan軟件介紹28-30
• 2.4.2 仿真場(chǎng)景與控制算法30-33
• 2.4.3 仿真結(jié)果33-38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 第3章 具有交互能力的無(wú)人駕駛汽車匝道入.避撞系統(tǒng)39-50
• 3.1 具有交互能力的無(wú)人駕駛汽車匝道入.避撞系統(tǒng)結(jié)構(gòu)39-40
• 3.2 狀態(tài)估計(jì)模塊40-43
• 3.2.1 隱形馬爾科夫模型41
• 3.2.2 前向算法41-42
• 3.2.3 二維離散HMM42-43
• 3.3 決策模塊43-44
• 3.4 混合狀態(tài)系統(tǒng)44-45
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)45-49
• 3.5.1 社會(huì)車輛的駕駛意圖估計(jì)46-47
• 3.5.2 無(wú)人駕駛汽車與社會(huì)車輛的交互行為47-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第4章 東風(fēng)猛士無(wú)人駕駛平臺(tái)與避撞系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-61
• 4.1 東風(fēng)猛士無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)50-53
• 4.1.1 定位系統(tǒng)50-52
• 4.1.2 縱向控制執(zhí)行52-53
• 4.2 基于東風(fēng)猛士無(wú)人駕駛車輛平臺(tái)的匝道入.避撞系統(tǒng)設(shè)計(jì)53-59
• 4.2.1 ZigBee模塊實(shí)現(xiàn)V2V通信53-54
• 4.2.2 毫米波雷達(dá)及其數(shù)據(jù)處理54-58
• 4.2.3 匝道入.避撞算法與軟件設(shè)計(jì)58-59
• 4.3 本章小結(jié)59-61
• 第5章 實(shí)車實(shí)驗(yàn)61-66
• 5.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景與過(guò)程61-62
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析62-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單72-73
• 致謝73

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本文編號(hào)：308373