本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的車輛防碰撞控制算法研究

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【摘要】：隨著汽車時(shí)代的到來,人們的生活變得更加快捷與舒適,但車輛行駛過程中的安全問題也隨之而來。如何利用車載傳感器技術(shù)來避免車輛事故的發(fā)生,逐漸發(fā)展成國內(nèi)外科研機(jī)構(gòu)所研究的課題之一。將基于信息融合的車輛防碰撞控制算法運(yùn)用于高速行駛的車輛,通過車載傳感器探測前方路況信息并結(jié)合自身的行駛狀態(tài)進(jìn)行分析綜合,做出有效的決策。首先,在車輛防碰撞系統(tǒng)中對(duì)傳感器雷達(dá)的組成與基本原理做出了詳細(xì)地分析,并選擇基于FMCW雷達(dá)工作體制,產(chǎn)生發(fā)射信號(hào)和接收信號(hào)波形。其次,通過分析防碰撞預(yù)警雷達(dá)獲取的數(shù)據(jù)信號(hào),說明信號(hào)濾波的必要性。然后采用聯(lián)合卡爾曼濾波算法有效地將異類雷達(dá)采集到信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,對(duì)防碰撞系統(tǒng)的精度進(jìn)行合理的優(yōu)化,以達(dá)到理想的融合效果。最后,研究了車輛防碰撞的控制算法,構(gòu)建汽車的Simulink模型,分別對(duì)傳統(tǒng)的PID控制和模糊控制進(jìn)行仿真分析。通過Matlab/Simulink聯(lián)合仿真可以看出:優(yōu)化后的算法可以將兩種傳感器采集到的數(shù)據(jù)達(dá)到精確的融合,改善了汽車的主動(dòng)安全狀況,有效地預(yù)防交通事故的發(fā)生,同時(shí)提高了車輛在高速行駛過程中的穩(wěn)定性和舒適度,在汽車防碰撞控制領(lǐng)域具有重要的研究意義。
【關(guān)鍵詞】：信息融合 模糊控制 防碰撞 毫米波雷達(dá) 濾波
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 選題背景及研究意義10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 基于信息融合的車輛防碰撞系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀12
• 1.3 汽車防碰撞雷達(dá)比較12-15
• 1.3.1 超聲波雷達(dá)12-13
• 1.3.2 紅外線雷達(dá)13
• 1.3.3 激光雷達(dá)測距13
• 1.3.4 CCD攝像圖像系統(tǒng)13-14
• 1.3.5 毫米波雷達(dá)14
• 1.3.6 測距傳感器的性能對(duì)比14-15
• 1.4 論文研究的主要內(nèi)容15-16
• 2 基于多傳感器的前方車輛檢測16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 脈沖激光測距16-18
• 2.2.1 激光測距原理16
• 2.2.2 激光測距系統(tǒng)組成16-18
• 2.3 毫米波雷達(dá)測距18-22
• 2.3.1 FMCW雷達(dá)結(jié)構(gòu)18-19
• 2.3.2 毫米波雷達(dá)測量原理19-22
• 2.4 雷達(dá)目標(biāo)定位分析22-23
• 2.4.1 雷達(dá)橫向掃描范圍確定22-23
• 2.4.2 雷達(dá)縱向掃描范圍23
• 2.5 差頻信號(hào)分析23-27
• 2.5.1 FMCW雷達(dá)波形23-25
• 2.5.2 噪聲對(duì)差頻信號(hào)的干擾25-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 3 基于多傳感器的數(shù)據(jù)融合算法28-40
• 3.1 引言28
• 3.2 多傳感器信息融合算法及優(yōu)勢(shì)28-33
• 3.2.1 多傳感器信息融合原理28
• 3.2.2 多傳感器的信息融合的優(yōu)勢(shì)28-29
• 3.2.3 多傳感器的信息融合的常用算法29-33
• 3.3 多傳感器信息融合模型33-39
• 3.3.1 多傳感器信息融合的功能模型33-34
• 3.3.2 多傳感器信息融合的結(jié)構(gòu)模型34-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 信息融合技術(shù)的應(yīng)用40-51
• 4.1 引言40
• 4.2 聯(lián)合卡爾曼濾波算法40-43
• 4.2.1 聯(lián)合卡爾曼算法原理40
• 4.2.2 聯(lián)合卡爾曼算法結(jié)構(gòu)40-42
• 4.2.3 最小二乘算法融合42-43
• 4.3 小波變換43-47
• 4.3.1 傳統(tǒng)小波閾值函數(shù)43-44
• 4.3.2 改進(jìn)小波閾值函數(shù)44-45
• 4.3.3 仿真分析45-47
• 4.4 FMCW雷達(dá)/激光異類傳感器信息融合47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 5 多傳感器信息融合的控制算法51-71
• 5.1 引言51-52
• 5.2 PID控制52-59
• 5.2.1 PID控制特點(diǎn)53
• 5.2.2 PID 控制原理53-54
• 5.2.3 PID參數(shù)對(duì)系統(tǒng)的影響54-59
• 5.3 模糊控制59-62
• 5.3.1 模糊集合59-60
• 5.3.2 隸屬函數(shù)與隸屬度60-62
• 5.4 模糊控制器的設(shè)計(jì)62-67
• 5.4.1 輸入、輸出的模糊化運(yùn)算62-65
• 5.4.2 模糊控制規(guī)則65-67
• 5.5 仿真分析67-70
• 5.6 本章小結(jié)70-71
• 6 結(jié)論71-72
• 參考文獻(xiàn)72-74
• 致謝74

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