自動(dòng)駕駛技術(shù)對(duì)于人們安全出行、建設(shè)智慧城市具有十分重要的意義。由于傳感器的可靠性、控制算法的準(zhǔn)確性等原因,目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)并不十分安全可靠。在自動(dòng)駕駛技術(shù)成熟之前,輔助駕駛技術(shù)得到了商業(yè)的推廣和應(yīng)用。本文圍繞高速公路環(huán)境下先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（Advanced Driver Assistance Systems,ADAS）展開研究,基于三維激光雷達(dá)技術(shù)得到交通場(chǎng)景信息,設(shè)計(jì)包含自適應(yīng)巡航、自動(dòng)緊急制動(dòng)、主動(dòng)變道輔助功能的駕駛行為決策模型,建立了自主車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃控制系統(tǒng),設(shè)置多種仿真工況完成了軟件在環(huán)測(cè)試分析。首先本文基于三維激光雷達(dá)技術(shù)建立了環(huán)境感知系統(tǒng)�；谏渚�坡度閾值分割法濾除地面點(diǎn)云,分割道路可通行區(qū)域,并與基于隨機(jī)采樣一致性的平面模型分割法進(jìn)行了對(duì)比分析。針對(duì)點(diǎn)云密度分布不均勻問題,劃分多閾值聚類區(qū)域,基于歐氏距離進(jìn)行點(diǎn)云聚類分割,完成分割后設(shè)計(jì)交互式多模型概率數(shù)據(jù)匹配算法對(duì)跟蹤目標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配,采用無跡卡爾曼濾波技術(shù)作為底層的目標(biāo)跟蹤算法。通過真實(shí)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的有效性,能夠?qū)崟r(shí)完成地面分割,實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)車輛的可持續(xù)跟蹤,得到了準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息。然后根據(jù)環(huán)境感知層... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的“BOSS”[11]

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-3-2012年，谷歌公司的“GoogleFleet”在美國(guó)的內(nèi)華達(dá)州拉斯維加斯市完成了14英里道路測(cè)試。圖1-2為“GoogleFleet”。圖1-2谷歌“GoogleFleet”[12]使用VelodyneHDL-64E激光雷達(dá)作為主傳感器來獲取局部道路信息，并通過GPS/INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)測(cè)量車輛的位置信息和加速度、航向角等車體信息，通過決策規(guī)劃算法改變駕駛行為控制車輛完成駕駛?cè)蝿?wù)[12]。從上世紀(jì)90年代開始，日本交通運(yùn)輸部推出了先進(jìn)安全車輛計(jì)劃，包括預(yù)測(cè)事故的智能導(dǎo)航系統(tǒng)、避免碰撞的雷達(dá)技術(shù)及行人保護(hù)被動(dòng)安全技術(shù)。豐田開發(fā)了一套“地圖自動(dòng)繪制系統(tǒng)”，該系統(tǒng)使用了豐田中央研究所的“云空間信息生成”技術(shù)，通過數(shù)據(jù)中心整合圖像和GPS數(shù)據(jù)繪制高精度地圖[13]。2014年特斯拉發(fā)布了Autopilot1.0，之后不斷更新?lián)Q代。配備Autopilot自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)的ModelS最遠(yuǎn)監(jiān)測(cè)距離可達(dá)250m，前置雷達(dá)通過發(fā)射冗余波長(zhǎng)可以穿過雨、霧、灰塵及前車的下方空間進(jìn)行探測(cè)。在自動(dòng)輔助駕駛模式下，ModelS能夠?qū)崿F(xiàn)輔助轉(zhuǎn)向，自動(dòng)變更車道，以及在主動(dòng)巡航控制時(shí)自動(dòng)調(diào)整車速，對(duì)電機(jī)功率、制動(dòng)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的數(shù)字化一體控制。ModelS能夠在停車場(chǎng)內(nèi)自動(dòng)尋找車位完成自主泊車，下次用車時(shí)可以用手機(jī)召喚ModelS到身邊[14]。圖1-3為特斯拉自動(dòng)駕駛汽車和豐田自動(dòng)駕駛汽車。圖1-3特斯拉自動(dòng)駕駛汽車（左）和豐田自動(dòng)駕駛汽車（右）

δ躘16]。2011年，國(guó)防科技大學(xué)自主研發(fā)的紅旗HQ3自動(dòng)駕駛車輛完成了從長(zhǎng)沙到武漢286公里的高速公路自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)，最高速度110km/h，平均速度87km/h，自主超車67次，實(shí)驗(yàn)中途遇到降雨、大霧等復(fù)雜天氣，需要進(jìn)行人為干預(yù)的距離僅為2.24公里，刷新了國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛的記錄[17]。2013年，長(zhǎng)安大學(xué)趙祥模教授團(tuán)隊(duì)融合人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)等多項(xiàng)技術(shù)，研發(fā)了室內(nèi)多功能自動(dòng)駕駛汽車快速檢測(cè)臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛汽車快速高精度檢測(cè)。圖1-4為國(guó)內(nèi)各高校自動(dòng)駕駛汽車。a）國(guó)防科技大學(xué)紅旗HQ3b)清華大學(xué)THMR-Vc）長(zhǎng)安大學(xué)信達(dá)號(hào)圖1-4國(guó)內(nèi)高校自動(dòng)駕駛車輛為提高中國(guó)自動(dòng)駕駛研發(fā)水平，國(guó)家自然科學(xué)基金委從2009年開始每年舉辦一次“中國(guó)智能車未來挑戰(zhàn)賽”（IntelligentVehicleFutureChallenge,IVFC），這是國(guó)內(nèi)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最高規(guī)格賽事之一。首屆參賽的有上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)、清華大學(xué)等7支車隊(duì)，要求無人車輛躲避障礙物自主行駛到終點(diǎn)，比賽中人工干預(yù)次數(shù)較多，而且失控、撞樹等狀況不斷[18]。2018年11月，第十屆中國(guó)智能車未來挑戰(zhàn)賽在江蘇常熟舉辦。賽事包括城市、城郊和高架快速等綜合道路測(cè)試，復(fù)雜環(huán)境認(rèn)知水平能力測(cè)試兩部分。著重考察了自動(dòng)駕駛車輛場(chǎng)景識(shí)別能力、環(huán)境適應(yīng)能力和行駛機(jī)動(dòng)性能，最終由清華蘇州汽車研究院與中國(guó)人民解放軍空軍預(yù)警學(xué)院合作的“清華蘇州猛獅”車隊(duì)獲得總成績(jī)第一名，圖1-5為“清華蘇州猛獅”自動(dòng)駕駛車輛。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于激光雷達(dá)的智能車輛目標(biāo)識(shí)別與跟蹤關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 周俊靜.北京工業(yè)大學(xué) 2014
[2]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(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[3]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(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[4]基于心理場(chǎng)理論的駕駛行為建模[D]. 陶鵬飛.吉林大學(xué) 2012
[5]自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D]. 孫振平.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于K均值聚類分析的車輛橫向穩(wěn)定性判定與控制策略研究[D]. 徐強(qiáng).吉林大學(xué) 2018
[2]基于三維激光雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)與跟蹤[D]. 楊飛.浙江大學(xué) 2012
[3]三維激光雷達(dá)在自主車環(huán)境感知中的應(yīng)用研究[D]. 諶彤童.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2011



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