隨著汽車技術(shù)的不斷發(fā)展,車輛逐步從傳統(tǒng)的機械結(jié)構(gòu)向自動化、電氣化發(fā)展,無人駕駛汽車應(yīng)運而生,汽車安全問題也受到了更高的關(guān)注度,面臨著更加嚴峻的挑戰(zhàn)。為了保證智能汽車的安全性、舒適性和智能型,車輛主動避撞控制系統(tǒng)結(jié)合傳感技術(shù)、信息融合、智能控制等技術(shù)的發(fā)展也日漸成熟,極大的推動了無人駕駛汽車行車安全的快速進步。因為車輛避撞控制系統(tǒng)作為輔助駕駛系統(tǒng)對于保證行車安全有著重要意義,已在汽車產(chǎn)品中得到了廣泛應(yīng)用。本文針對緊急情況下車輛的危險評估及其控制系統(tǒng)進行了研究,提出了一種綜合考慮路面動態(tài)環(huán)境不確定性和量測噪聲干擾的危險評估算法。首先使用模糊控制方法構(gòu)建了路面狀況-自車車速-最大減速度的模糊推理模型,即根據(jù)路面狀況和自車車速,經(jīng)由模糊推理算法獲取車輛的最大減速度;在此基礎(chǔ)上,考慮路面狀況及傳感器噪聲帶來的不確定性,建立基于運動學的不確定性傳播模型,基于五次多項式參考路徑和動力學評價指標預(yù)測車輛轉(zhuǎn)向的路徑,并采用蒙特卡洛算法對概率進行計算。然后,在Carsim中建立整車動力學模型,在Matlab/Simulink中建立車輛的逆縱向動力學控制模型,進行了縱向制動控制器的設(shè)計,通過兩者聯(lián)合仿真實現(xiàn)... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

無人駕駛車輛典型系統(tǒng)架構(gòu)

模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

輸入量車速的隸屬函數(shù)將輸出量即最大制動減速度a的模糊語言變量的八個模糊子集定義為{NB、N


本文編號：3261914