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考慮駕駛?cè)颂匦缘闹悄苘囌嚳刂撇呗匝芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-11-10 02:11
  在汽車智能化程度不斷加深的趨勢(shì)和背景下,汽車智能化已經(jīng)是汽車領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。汽車智能化的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)所有工況下的無人駕駛,以期望能夠減少交通事故,降低能源消耗,提高交通效率。但現(xiàn)階段還不能實(shí)現(xiàn)所有工況下的無人駕駛,駕駛?cè)撕椭悄荞{駛系統(tǒng)將在未來一段時(shí)間內(nèi)同時(shí)存在。整車控制技術(shù)是智能駕駛的關(guān)鍵技術(shù)之一,本文在研究和設(shè)計(jì)智能車整車控制策略時(shí),著重考慮了車內(nèi)駕駛?cè)说囊蛩?將不同類型駕駛?cè)藢?duì)橫縱向行駛狀態(tài)的不同偏好作為控制策略的設(shè)計(jì)依據(jù)之一,設(shè)計(jì)考慮駕駛?cè)颂匦缘闹悄苘囌嚳刂撇呗?以提高不同類型駕駛?cè)藢?duì)智能系統(tǒng)的接受度和信任度。進(jìn)行了真實(shí)校園場(chǎng)景下的采集駕駛?cè)笋{駛數(shù)據(jù)的試驗(yàn)并通過聚類分析將駕駛?cè)祟愋头诸。根?jù)研究內(nèi)容,招募了不同性別,不同年齡的擁有駕照的試驗(yàn)人員進(jìn)行了駕駛試驗(yàn),根據(jù)參數(shù)的正常范圍和分布,對(duì)采集到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波去噪處理。通過對(duì)比分析,采取縱向加速度的最大值、最小值,以及方向盤轉(zhuǎn)角變化率的極值來反映駕駛?cè)颂匦?并通過k均值聚類分析,找到表征不同類型駕駛?cè)说奶卣鲄?shù)值,為后文控制器的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。建立了研究對(duì)象的動(dòng)力學(xué)模型并建立了傳動(dòng)系統(tǒng)模型、制動(dòng)系統(tǒng)模型、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)模型,為后... 

【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)】:87 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

考慮駕駛?cè)颂匦缘闹悄苘囌嚳刂撇呗匝芯? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1020905145.nh0001'  style='max-width:500px'></p><br> 技術(shù)路線圖<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1020905145.nh0002' alt='車輛,技術(shù)' style='max-width:500px'></p><br> 第2章真實(shí)駕駛場(chǎng)景下駕駛?cè)藬?shù)據(jù)分析9第2章真實(shí)駕駛場(chǎng)景下駕駛?cè)藬?shù)據(jù)分析2.1實(shí)車試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)2.1.1試驗(yàn)設(shè)備平臺(tái)搭建本試驗(yàn)在大眾邁騰車輛上進(jìn)行,如圖2.1所示,車輛基本參數(shù)如表2.1所示。通過車輛OBD(OnBoardDiagnostics,OBD),即“車載診斷系統(tǒng)”接口采集車輛的運(yùn)行狀態(tài)信息和駕駛?cè)笋{駛操作信息,數(shù)據(jù)采集設(shè)備為美國羅斯科技有限公司開發(fā)的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)設(shè)備,如圖2.2所示。圖2.1試驗(yàn)車輛圖2.2OBD數(shù)據(jù)采集設(shè)備OBD技術(shù)最早起源于80年代的美國,初期的OBD技術(shù),是通過恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)方式提醒駕駛?cè)税l(fā)生的失效或故障。歐盟和日本在2000年以后引入OBD技術(shù),2004年之后,汽車發(fā)達(dá)國家的OBD技術(shù)進(jìn)入第三個(gè)階段。2007年7月1日起,我國強(qiáng)制實(shí)施國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn),國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)里則強(qiáng)制要求安裝OBD。圖2.3是通過OBD <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1020905145.nh0003' alt='數(shù)據(jù)采集,設(shè)備,車輛,技術(shù)' style='max-width:500px'></p><br> 第2章真實(shí)駕駛場(chǎng)景下駕駛?cè)藬?shù)據(jù)分析9第2章真實(shí)駕駛場(chǎng)景下駕駛?cè)藬?shù)據(jù)分析2.1實(shí)車試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)2.1.1試驗(yàn)設(shè)備平臺(tái)搭建本試驗(yàn)在大眾邁騰車輛上進(jìn)行,如圖2.1所示,車輛基本參數(shù)如表2.1所示。通過車輛OBD(OnBoardDiagnostics,OBD),即“車載診斷系統(tǒng)”接口采集車輛的運(yùn)行狀態(tài)信息和駕駛?cè)笋{駛操作信息,數(shù)據(jù)采集設(shè)備為美國羅斯科技有限公司開發(fā)的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)設(shè)備,如圖2.2所示。圖2.1試驗(yàn)車輛圖2.2OBD數(shù)據(jù)采集設(shè)備OBD技術(shù)最早起源于80年代的美國,初期的OBD技術(shù),是通過恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)方式提醒駕駛?cè)税l(fā)生的失效或故障。歐盟和日本在2000年以后引入OBD技術(shù),2004年之后,汽車發(fā)達(dá)國家的OBD技術(shù)進(jìn)入第三個(gè)階段。2007年7月1日起,我國強(qiáng)制實(shí)施國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn),國Ⅲ標(biāo)準(zhǔn)里則強(qiáng)制要求安裝OBD。圖2.3是通過OBD <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]法國鐵路2023年起逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛[J]. 鐵信.  現(xiàn)代城市軌道交通. 2019(02)<br>
[2]日本自動(dòng)駕駛概況[J]. 垣見直彥.  智能網(wǎng)聯(lián)汽車. 2019(01)<br>
[3]道路交通事故成兒童傷害重要原因[J]. 本刊編輯部.  汽車與安全. 2018(11)<br>
[4]全球首款L4級(jí)量產(chǎn)自動(dòng)駕駛巴士 金龍阿波龍第100輛下線[J]. 商車.  商用汽車新聞. 2018(27)<br>
[5]自動(dòng)駕駛分級(jí)方法及相關(guān)測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)研究[J]. 石娟,秦孔建,郭魁元.  汽車工業(yè)研究. 2018(07)<br>
[6]智能汽車駕駛員模型的預(yù)瞄時(shí)間自適應(yīng)分析[J]. 解炬,江浩斌,馬世典.  江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(03)<br>
[7]基于模糊推理的無人車路徑跟蹤算法[J]. 焦紀(jì)超.  汽車實(shí)用技術(shù). 2018(02)<br>
[8]基于模型預(yù)測(cè)控制的智能車輛路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)[J]. 王藝,蔡英鳳,陳龍,王海,李健,儲(chǔ)小軍.  汽車技術(shù). 2017(10)<br>
[9]輔助駕駛中的換道決策安全研究[J]. 王建群,柴銳,曹寧,薛曉卿.  安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(03)<br>
[10]基于聯(lián)合仿真的智能車路徑跟蹤控制研究[J]. 段建民,夏天,宋志雪.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(06)<br>
<br>博士論文<br>[1]考慮駕駛風(fēng)格的駕駛?cè)似隈{駛辨識(shí)方法研究[D]. 李科勇.吉林大學(xué) 2017<br>
[2]人機(jī)共享的駕駛員橫向輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 談東奎.合肥工業(yè)大學(xué) 2017<br>
[3]基于駕駛員視覺特性的駕駛行為預(yù)測(cè)方法研究[D]. 冀秉魁.吉林大學(xué) 2014<br>
[4]駕駛員精神負(fù)荷評(píng)價(jià)及在輔助駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 段立飛.吉林大學(xué) 2013<br>
[5]基于視覺的駕駛員橫向輔助系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 王家恩.合肥工業(yè)大學(xué) 2013<br>
[6]城市環(huán)境下無人駕駛車輛運(yùn)動(dòng)控制方法的研究[D]. 趙盼.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012<br>
[7]視覺導(dǎo)航式智能車輛橫向與縱向控制研究[D]. 郭景華.大連理工大學(xué) 2012<br>
<br>碩士論文<br>[1]基于穩(wěn)定性的駕駛員模型研究[D]. 楊浩.重慶理工大學(xué) 2018<br>
[2]復(fù)雜環(huán)境下智能車輛局部路徑規(guī)劃與跟蹤方法研究[D]. 孔令上.重慶郵電大學(xué) 2017<br>
[3]無人駕駛車輛換道與超車控制方法研究[D]. 祁智.燕山大學(xué) 2017<br>
[4]智能車速度規(guī)劃及路徑跟蹤控制方法研究[D]. 夏天.北京工業(yè)大學(xué) 2017<br>
[5]視覺導(dǎo)航智能車避障路徑規(guī)劃及橫向控制研究[D]. 黃超杰.長安大學(xué) 2017<br>
[6]基于動(dòng)力學(xué)模型的智能車輛橫、縱向及綜合控制策略研究[D]. 雷敏.重慶交通大學(xué) 2017<br>
[7]無模型自適應(yīng)控制在無人駕駛汽車中的應(yīng)用[D]. 田濤濤.北京交通大學(xué) 2017<br>
[8]智能車輛自主換道方法的研究[D]. 王政.吉林大學(xué) 2016<br>
[9]無人駕駛車輛的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制[D]. 余如.吉林大學(xué) 2016<br>
[10]無人駕駛車輛換道控制方法研究[D]. 王震宇.東南大學(xué) 2016<br>
<br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202002&filename=1020905145.nh&uniplatform=NZKPT&v=-3k9jof6eze6QepDaIszPSp9Nz3vUePyx76suhF8AQLatFZQhujiCrFigpdQ_5q--->
					<br/><br/>本文編號(hào):<b>3486361</b><div style='float:right'>
					

			
				
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