目前汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展重心正逐步由傳統(tǒng)車(chē)輛向智能車(chē)輛轉(zhuǎn)移,隨之帶來(lái)的是智能駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展。自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)是智能駕駛技術(shù)的研究方向之一,通過(guò)在泊車(chē)過(guò)程中給予駕駛引導(dǎo)或者完全代替駕駛員進(jìn)行泊車(chē)操作,有效地提升了泊車(chē)成功率,降低了交通事故發(fā)生幾率。同時(shí),由于停車(chē)位狹小、停車(chē)不規(guī)范,駕駛員常常面臨泊車(chē)?yán)щy的局面。因此,自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)成為了當(dāng)下各大車(chē)企與高校的研究熱點(diǎn)。首先,本文對(duì)自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析與總結(jié),選擇自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)中的泊車(chē)控制策略作為本文的研究重點(diǎn),總結(jié)了現(xiàn)有的自動(dòng)泊車(chē)控制策略以及存在的問(wèn)題。基于高斯坐標(biāo)系以及傳統(tǒng)的車(chē)輛坐標(biāo)系構(gòu)建泊車(chē)坐標(biāo)系。以車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)學(xué)原理為基礎(chǔ),對(duì)汽車(chē)參數(shù)與停車(chē)位參數(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)化�；诎⒖寺D(zhuǎn)向原理建立汽車(chē)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,以平行、垂直泊車(chē)為泊車(chē)場(chǎng)景,對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)分析。以車(chē)輛的極限轉(zhuǎn)彎特性為切入點(diǎn),研究了汽車(chē)進(jìn)行泊車(chē)所需的最小停車(chē)位尺寸。其次,對(duì)人工智能領(lǐng)域的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了研究。DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法之一,具有一定學(xué)習(xí)能力與泛化性能,本文將其應(yīng)用于自動(dòng)泊車(chē)控制策略,實(shí)現(xiàn)端... 

【文章頁(yè)數(shù)】：91 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 自動(dòng)泊車(chē)控制策略國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于經(jīng)驗(yàn)的泊車(chē)運(yùn)動(dòng)控制策略
        1.3.2 基于路徑規(guī)劃與追蹤的泊車(chē)運(yùn)動(dòng)控制策略
    1.4 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容
第二章 泊車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    2.1 車(chē)輛泊車(chē)坐標(biāo)系
    2.2 汽車(chē)泊車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
        2.2.1 汽車(chē)參數(shù)與車(chē)身簡(jiǎn)化
        2.2.2 阿克曼轉(zhuǎn)向理論和幾何分析
        2.2.3 基于阿克曼轉(zhuǎn)向的汽車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    2.3 最小停車(chē)空間
        2.3.1 車(chē)輛最小轉(zhuǎn)彎半徑
        2.3.2 最小停車(chē)空間仿真試驗(yàn)及分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型
    3.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
        3.1.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念
        3.1.2 馬爾可夫決策過(guò)程
        3.1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分類(lèi)
    3.2 DDPG算法原理及改進(jìn)
        3.2.1 DDPG算法原理
        3.2.2 DDPG算法改進(jìn)
    3.3 DDPG算法狀態(tài)以及動(dòng)作定義
    3.4 基于軌跡學(xué)習(xí)的權(quán)重獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
        3.4.1 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)原則
        3.4.2 泊車(chē)軌跡數(shù)據(jù)采集試驗(yàn)
        3.4.3 權(quán)重獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)計(jì)
    3.5 算法網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
    3.6 基于優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放方法的采樣策略
        3.6.1 優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放方法
        3.6.2 樣本抽取方法設(shè)計(jì)
        3.6.3 采樣策略驗(yàn)證試驗(yàn)
    3.7 本章小結(jié)
第四章 自動(dòng)泊車(chē)控制系統(tǒng)仿真
    4.1 仿真環(huán)境搭建
        4.1.1 車(chē)輛參數(shù)與虛擬雷達(dá)設(shè)置
        4.1.3 泊車(chē)環(huán)境設(shè)置
        4.1.4 輸入、輸出參數(shù)設(shè)置
    4.2 算法網(wǎng)絡(luò)模型搭建
    4.3 模型訓(xùn)練以及結(jié)果分析
        4.3.1 平行泊車(chē)訓(xùn)練結(jié)果分析
        4.3.2 垂直泊車(chē)測(cè)試結(jié)果分析
    4.4 針對(duì)不同泊車(chē)工況的泛化性試驗(yàn)
        4.4.1 泊車(chē)起始位置不同的泛化性試驗(yàn)
        4.4.2 停車(chē)位尺寸不同的泛化性試驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 硬件在環(huán)試驗(yàn)及其分析
    5.1 HIL系統(tǒng)仿真硬件平臺(tái)
    5.2 HIL系統(tǒng)試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)
    5.3 HIL硬件在環(huán)仿真試驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
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