隨著道路交通問題的日益加劇,人類對于自動(dòng)駕駛技術(shù)給予越來越多的關(guān)注。近年來,自適應(yīng)巡航系統(tǒng)作為智能輔助駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),已經(jīng)日益成熟并且逐步走進(jìn)普通大眾的生活中。然而傳統(tǒng)的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)只對車輛的縱向加速度進(jìn)行控制,面對前車長時(shí)間行駛車速緩慢且換道條件良好的工況,無法進(jìn)行自主換道,很大程度上降低了駕駛員對自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的使用率與滿意度。同時(shí),面對前車發(fā)生換道的工況,傳統(tǒng)自適應(yīng)巡航系統(tǒng)無法很好的對本車道內(nèi)的主目標(biāo)與換道前車進(jìn)行綜合考慮,往往在此工況下,傳統(tǒng)自適應(yīng)巡航會(huì)出現(xiàn)縱向加速度波動(dòng)較大的情況,很大程度上降低了乘坐的舒適性甚至可能出現(xiàn)危險(xiǎn)。因此,針對前車的換道意圖辨識以及本車的自主換道控制研究具有重要的意義。本文進(jìn)行基于前車換道意圖辨識的智能巡航控制算法研究,主要內(nèi)容包括了基于前車換道意圖辨識的主目標(biāo)篩選、自主換道決策與換道軌跡規(guī)劃、智能巡航車輛橫縱向運(yùn)動(dòng)控制,并基于Matlab/Simulink、CarSim和Prescan軟件搭建的聯(lián)合仿真平臺對提出的控制算法進(jìn)行了聯(lián)合仿真驗(yàn)證,論文的具體研究內(nèi)容如下:（1）本文首先根據(jù)毫米波雷達(dá)檢測到的目標(biāo)特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與攝像頭傳感器檢測到的車道線... 

【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)】：122 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

我國2009~2018年的民用汽車擁有量為了有效的提高道路交通安全，自動(dòng)駕駛技術(shù)近些年來成為研究熱點(diǎn)問題

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文2圖1.2我國2009~2018年交通事故相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)據(jù)，然后控制車輛的行駛狀況以完成許多高度智能的任務(wù)。自動(dòng)駕駛技術(shù)的出現(xiàn)能夠在不同程度上對駕駛員的駕駛負(fù)擔(dān)進(jìn)行減輕，并在一些自然環(huán)境受限（大雪大霧天氣或夜晚光線較暗等）的情況下，提供有效的環(huán)境信息，很大程度上提高道路交通安全。美國機(jī)動(dòng)車工程師協(xié)會(huì)（SAE）將汽車自動(dòng)化等級定義如下：無自動(dòng)化、駕駛支援、部分自動(dòng)化、有條件自動(dòng)化、高度自動(dòng)化以及完全自動(dòng)化。經(jīng)過近些年的發(fā)展，目前量產(chǎn)車上的智能化程度一般多數(shù)處于駕駛支援和部分自動(dòng)化階段，目前尚且沒有條件自動(dòng)化級別的量產(chǎn)車出現(xiàn)。值得注意的是，目前傳統(tǒng)車企與新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面對自動(dòng)駕駛車輛技術(shù)的研究，選擇了兩個(gè)截然不同的研究道路：傳統(tǒng)車企的研究相對保守，一般從智能輔助駕駛系統(tǒng)開始展開研究，待該部分技術(shù)成熟后，逐漸過渡到部分自動(dòng)化技術(shù)，最后實(shí)現(xiàn)最高級別的完全自動(dòng)化。而新興的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)則是直接從有條件自動(dòng)化開始展開研究，而不再經(jīng)歷L1~L3階段的研究，并且越來越多的企業(yè)如Google、百度等，將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)應(yīng)用到自動(dòng)駕駛車輛上。目前階段，國內(nèi)外對于駕駛支援級別的自動(dòng)駕駛技術(shù)（如：自適應(yīng)巡航系統(tǒng)(ACC）、車道保持系統(tǒng)(LKA)等）的研究已經(jīng)趨于成熟，而部分自動(dòng)化以及更高級別的自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然處于研究階段。智能巡航系統(tǒng)能夠根據(jù)感知模塊檢測到的周圍環(huán)境信息，對車輛進(jìn)行橫縱向控制，實(shí)現(xiàn)車輛在高速公路等結(jié)構(gòu)化道路上完成車道保持、跟車以及自主換道等功能，減輕了駕駛員的駕駛負(fù)擔(dān)，在長時(shí)間駕駛情況下，可以有效的緩解駕駛員的駕駛疲勞；面對一些例如天氣惡劣、光線昏暗等客觀條件的限制，智能巡航系統(tǒng)由于其感知模塊對于環(huán)境的低敏感性，能夠有效的提高行車安全

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文24軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，保證換道起點(diǎn)與換道終點(diǎn)之間的橫向位置偏差大于2.75m；篩選得到的換道車輛的軌跡如圖2.5所示，共103條換道車輛的軌跡。圖2.5篩選得到的換道車輛軌跡圖由于本文需要利用NGSIM數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到前車的換道概率辨識模型，而本車只能夠通過車輛傳感器得到前車的相對位置及相對速度信息，所以接下來需要根據(jù)上述得到的單個(gè)ID的車輛換道軌跡數(shù)據(jù)，查找換道車輛的目標(biāo)車道上的后車信息，根據(jù)換道車輛與目標(biāo)車道后車之間的軌跡信息，計(jì)算得到兩車之間的相對位置與相對速度信息；在NGSIM數(shù)據(jù)集中，只能夠得到換道車輛與目標(biāo)車道后車的橫、縱向位置信息、縱向速度以及縱向加速度信息。由于NGSIM數(shù)據(jù)集中的縱向速度以及縱向加速度信息分別使用縱向位置與縱向速度的差分得到，所以存在很大的波動(dòng)，并且縱向加速度信息被直接限制為最大值10feet/s2，不宜直接使用。本文根據(jù)換道車輛與目標(biāo)車道后車之間的相對橫縱向距離，利用卡爾曼濾波器計(jì)算得到兩車之間的橫縱向相對速度以及相對加速度信息。卡爾曼濾波器計(jì)算得到的縱向速度與縱向加速度以及原NGSIM數(shù)據(jù)集中縱向速度與縱向加速度結(jié)果（車輛ID=12）對比如圖2.6所示：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于軌跡分析的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)目標(biāo)識別方法研究[D]. 耿石峰.吉林大學(xué) 2015
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本文編號：3229604