主動避撞作為智能輔助駕駛系統(tǒng)或者自動駕駛系統(tǒng)最重要的功能之一,直接影響著汽車行駛的安全性和單車智能水平,其在提高行車安全性、減少碰撞事故頻率等方面具有重要意義;危險碰撞場景的建模對于描述結(jié)構(gòu)化道路上的危險行車場景,建立危險工況下碰撞危險的標準化、歸一化描述,或用于后續(xù)危險碰撞場景的生成等均具有重要的意義。本文所做主要工作如下:（1）針對現(xiàn)有碰撞危險評價方法難以橫向評價不同危險場景,且數(shù)值區(qū)間變化較大、評價方法繁雜、無歸一化描述形式等問題,分別對結(jié)構(gòu)化行車場景中的縱向、側(cè)向和并行工況下的碰撞危險進行機理分析,并基于微觀運動過程和運動時距概念開展物理建模,推導出了對應工況下的危險描述公式,形成了無量綱、歸一化的綜合碰撞危險描述和評價方法;（2）現(xiàn)階段主動避撞決策算法中,對于危險碰撞產(chǎn)生的機理及碰撞危險的描述和評價形式尚沒有深入的研究,所采用的基于時距或者運動學危險描述等單一形式導致評價方法無法統(tǒng)一、數(shù)值無法比較等問題,因此難以定量地評價不同智能駕駛系統(tǒng)的功能優(yōu)劣,也導致功能開發(fā)中存在危險評估建模標準化方面的不足。主動避撞還存在避撞方式單一、實車表現(xiàn)不佳等問題。本文運用前述危險碰撞場景的建模... 

【文章來源】： 秦佳祥 吉林大學

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

交通事

第1章緒論7象的影響，可以設置對應的高溫高寒極限環(huán)境進行測試就可以得出該測試對象在最惡劣的環(huán)境下的工作情況和使用壽命；針對磨損變化對測試對象的影響，可以設置不同磨損程度下測試對象的工作實驗；針對疲勞變化對測試對象的影響，可以設置疲勞耐久性實驗以驗證測試對象在何種疲勞環(huán)境下仍然可以可靠穩(wěn)定的工作。圖1.3傳統(tǒng)車輛測試評價如上圖1.3所示，分析傳統(tǒng)車輛的測試評價可以發(fā)現(xiàn)測試對象多是機械結(jié)構(gòu)件，對外界無感知，因此其工作性能受場景、交通影響較校概括的說，傳統(tǒng)車輛測試評價試驗是對外界影響因素的提煉。在車輛完全自動駕駛環(huán)境下，如何對開發(fā)、測試和評價智能駕駛系統(tǒng)呢？首先在“人-車-環(huán)境”這樣一個多重閉環(huán)反饋的復雜系統(tǒng)里面，不容忽視的是車和人所處的場景，不同場景下合格的智能駕駛系統(tǒng)都應該能進行穩(wěn)定可靠的工作，而車輛行駛場景的特點是：極其復雜、不可窮勁高度不確定性。下圖1.4是車輛行駛中常見的復雜工況。

吉林大學碩士學位論文8圖1.4典型復雜場景由于場景具有不可窮勁極其復雜的特點，因此對于車輛行駛場景的研究極有必要，而車輛行駛場景又可以分為若干類具有明顯特征的場景庫，如基于常見的、危險性低的、易于營造的常見工況場景庫；基于道路狀況惡劣、天氣狀況惡劣、相對少見、有行駛危險性的惡劣工況場景庫；基于極少見、危險性高、難以營造或者不可復現(xiàn)的危險交通場景庫。以上場景庫的建立對于提高自動駕駛功能開發(fā)和測試階段的完備性具有重要意義。在上述三類基本的場景庫中，危險場景作為考察智能駕駛系統(tǒng)是否合格的最終考官具有不可替代的作用。而現(xiàn)實世界中車輛行駛的危險場景是無法窮舉的，因道路破損、突發(fā)惡劣天氣、駕駛員駕駛風格和駕駛狀態(tài)、復雜交通等原因均有可能產(chǎn)生危險場景。在現(xiàn)實世界中人為采集危險場景具有高度危險性，且該實驗的試驗數(shù)量驚人、成本耗資巨大、效率和可實施性也令人擔憂。最為明顯的例子是Google旗下的Waymo無人駕駛汽車截止到2019年年中累積行駛里程已經(jīng)超過2000萬公里，但理論上無人駕駛技術(shù)的安全性論證仍然需要數(shù)十億公里的測試，僅利用該項目的實車試驗顯然是無法直接證明自動駕駛的安全性的。另外從技術(shù)發(fā)展的角度，技術(shù)方案越趨近于成熟，自動駕駛的系統(tǒng)故障越難發(fā)現(xiàn)，對極端測試環(huán)境和危險場景的需求也就越明顯。而建模仿真技術(shù)在降低開發(fā)成本，提高效率、安全性和可控性方面具有明顯的優(yōu)勢，可以簡化現(xiàn)實問題并加速問題的研究過程。危險場景中的車輛、行人、道路、天氣、交通等等都是構(gòu)成危險場景的重要要素，值得注意的是任何的理論建模仿真技術(shù)所構(gòu)建的模型都應該尋求在現(xiàn)實世界中與理論測試條件一致或者相近的條件下測試的實際結(jié)果進行對比，以更正和提升建模模型的置信度。


本文編號：3249674