隨著城市建設(shè)的不斷推進(jìn),原本簡(jiǎn)單的道路交通環(huán)境變得復(fù)雜多樣。與此同時(shí),汽車保有量逐年增長(zhǎng),使得越來越多的新手駕駛員面臨更多的操控負(fù)擔(dān)與決策難題。然而,目前市場(chǎng)上產(chǎn)品化的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)雖然能夠解決大部分駕駛輔助問題,但其功能性卻未覆蓋全速范圍,并且缺少面向駕駛員操控特性的“人性化”設(shè)計(jì)以及面向車輛自身動(dòng)力學(xué)特性的“車性化”考慮,致使產(chǎn)品的適宜性大打折扣。因此,本文進(jìn)行了基于學(xué)習(xí)控制的汽車全速自適應(yīng)巡航?jīng)Q策與控制算法研究,通過對(duì)真實(shí)駕駛員縱向駕駛規(guī)律的深入分析,從學(xué)習(xí)控制角度出發(fā),將自適應(yīng)巡航系統(tǒng)的“人性化”決策以及“車性化”控制問題轉(zhuǎn)化為對(duì)學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)問題,旨在提升系統(tǒng)自主行為決策的因果關(guān)聯(lián)性,與此同時(shí)實(shí)現(xiàn)全時(shí)速范圍內(nèi)的自適應(yīng)巡航控制功能。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,針對(duì)駕駛員縱向駕駛行為特性的研究問題,本文利用駕駛模擬器以及實(shí)車平臺(tái)分別進(jìn)行跟車行為和起停行為的實(shí)驗(yàn)測(cè)試,獲得了用于表征駕駛員縱向駕駛行為特性的關(guān)鍵參數(shù)。與此同時(shí),利用以上關(guān)鍵參數(shù)并結(jié)合安全性及工效性指標(biāo),建立了基于Sigmoid函數(shù)的駕駛員操控風(fēng)格模糊評(píng)價(jià)體系,進(jìn)而綜合駕乘人員的主客觀三方評(píng)價(jià)結(jié)果,提出了表征綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)的加... 

【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)】：151 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

駕駛員常規(guī)駕駛過程與ACC系統(tǒng)工作過程的相互關(guān)系示意圖

圖 1.1 駕駛員常規(guī)駕駛過程與 ACC 系統(tǒng)工作過程的相互關(guān)系示意圖綜上所述，本文依托于國家自然科學(xué)基金(51775236，51675224，U1564214)以及國家科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目(2017YFB0102600)，圍繞基于學(xué)習(xí)控制的汽車全速自適應(yīng)巡航系決策與控制算法進(jìn)行了研究，綜合考慮駕駛員縱向駕駛時(shí)的操控行為特性，主要解決車輛在全速范圍內(nèi)的自主行為決策與運(yùn)動(dòng)控制問題，如圖 1.2 所示。

圖 1.3 2013 年至 2019 年我國汽車保有量及駕駛員數(shù)量統(tǒng)計(jì)在“人-車-路”組成的閉環(huán)系統(tǒng)中，駕駛員享有對(duì)車輛控制的最高優(yōu)先級(jí)，但駕駛員操控下車輛所能達(dá)到的最大速度和最強(qiáng)制動(dòng)都受人類生理極限的限制，并且由于駕駛員的性格、職業(yè)、年齡和駕齡等自身屬性不同，其反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)、判斷標(biāo)準(zhǔn)及決策依據(jù)均存在差異，當(dāng)出現(xiàn)緊急突發(fā)工況時(shí)，人類駕駛員便成為系統(tǒng)中最薄弱的環(huán)節(jié)，極易出現(xiàn)慌亂狀態(tài)下的錯(cuò)誤決策甚至錯(cuò)誤的操控行為[40-41]。與此同時(shí)，為了滿足市民的出行需求和城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，緩解城市道路交通資源緊張的現(xiàn)狀，各城市均興建大型立體化交通網(wǎng)絡(luò)，這意味著所有駕駛員都將面對(duì)越來越復(fù)雜的交通環(huán)境，況且隨著“新手”駕駛員基數(shù)的不斷增長(zhǎng)，駕駛員操控風(fēng)格多樣，由駕駛經(jīng)驗(yàn)不足、駕駛技能欠佳等問題誘發(fā)的交通事故也愈發(fā)頻繁[42]。如此看來，人類駕駛員在駕駛過程中存在的弊端是容易受到多種外界影響的干擾很難及時(shí)對(duì)當(dāng)前工況進(jìn)行合理處理；相對(duì)而言，人類駕駛員在駕駛過程中具備的優(yōu)勢(shì)[43-45]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]汽車自適應(yīng)巡航行駛系統(tǒng)控制過程的研究[J]. 畢厚煌,安宗權(quán),汪新偉,郭文舉.  蕪湖職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(02)
[2]國外推動(dòng)車輛自動(dòng)駕駛發(fā)展情況研究[J]. 范煜君.  交通世界. 2019(12)
[3]考慮駕駛員和道路特性的車輛自適應(yīng)巡航模型預(yù)測(cè)控制[J]. 仇林至.  上海汽車. 2019(02)
[4]汽車PID巡航系統(tǒng)控制策略淺析[J]. 張俊.  山東工業(yè)技術(shù). 2019(03)
[5]智能汽車人機(jī)協(xié)同控制的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 胡云峰,曲婷,劉俊,施竹清,朱冰,曹東璞,陳虹.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(07)
[6]智能駕駛汽車縱向運(yùn)動(dòng)控制研究綜述[J]. 羅玉峰,鐘陳志鵬,陳齊平,魏佳成,蘇校.  汽車實(shí)用技術(shù). 2018(22)
[7]自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)研究[J]. 宮慧琪,牛芳.  信息通信技術(shù)與政策. 2018(08)
[8]道路交通事故損失統(tǒng)計(jì)分析[J]. 秦恩國.  內(nèi)燃機(jī)與配件. 2018(15)
[9]車輛多模式多目標(biāo)自適應(yīng)巡航控制[J]. 章軍輝,李慶,陳大鵬.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(03)
[10]帶啟停巡航功能的全速自適應(yīng)巡航控制器的設(shè)計(jì)[J]. 陸逸適,張哲,王立強(qiáng),韓宗奇.  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2017(05)

博士論文
[1]基于行為和生理指標(biāo)的駕駛風(fēng)險(xiǎn)分析與模式識(shí)別研究[D]. 把余韜.清華大學(xué) 2015
[2]基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)和車輛動(dòng)力學(xué)的高速公路自主駕駛研究[D]. 劉春明.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]城市環(huán)境下無人駕駛車輛決策系統(tǒng)研究[D]. 陳佳佳.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[4]基于駕駛員特性自學(xué)習(xí)方法的車輛縱向駕駛輔助系統(tǒng)[D]. 張磊.清華大學(xué) 2009
[5]智能運(yùn)輸系統(tǒng)——基于毫米波雷達(dá)的車輛防撞技術(shù)與實(shí)驗(yàn)研究[D]. 賀樂廳.東南大學(xué) 2003

碩士論文
[1]車輛巡航系統(tǒng)高效模型預(yù)測(cè)控制算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)[D]. 何文韜.浙江工業(yè)大學(xué) 2019
[2]考慮駕駛員駕駛習(xí)性的汽車縱向智能輔助駕駛系統(tǒng)研究[D]. 蘇琛.吉林大學(xué) 2018
[3]面向無人駕駛的增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法研究[D]. 陳銀銀.電子科技大學(xué) 2018
[4]基于時(shí)空遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能車端到端決策研究[D]. 金凡.電子科技大學(xué) 2018
[5]駕駛員疲勞狀態(tài)分析及其預(yù)警算法研究[D]. 于茲文.吉林大學(xué) 2018
[6]自動(dòng)駕駛電動(dòng)汽車的軌跡跟隨控制研究[D]. 張金城.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2017
[7]純電動(dòng)汽車全速自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)的研究[D]. 張麗.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[8]基于駕駛員特性的車輛制動(dòng)安全距離的研究[D]. 王春迎.山東理工大學(xué) 2015
[9]基于HMM的駕駛模式識(shí)別方法研究及應(yīng)用[D]. 蕭超武.華南理工大學(xué) 2015
[10]強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的研究與實(shí)驗(yàn)[D]. 田苗.西安電子科技大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3475224