本文關(guān)鍵詞：基于人類(lèi)駕駛行為的無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法研究

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【摘要】：隨著目前全球交通事故多發(fā)率以及汽車(chē)保有量的不斷增加,交通安全以及擁堵問(wèn)題日益嚴(yán)峻,使得構(gòu)建智能交通系統(tǒng)的任務(wù)更加急迫。而無(wú)人駕駛車(chē)輛作為組建智能交通系統(tǒng)最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一,近年來(lái)更是成為各方關(guān)注的焦點(diǎn)。無(wú)人駕駛車(chē)輛也稱為機(jī)器人車(chē)輛,屬于室外移動(dòng)機(jī)器人的一種。它是一個(gè)集環(huán)境感知、行為決策、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與自主控制等多項(xiàng)功能于一體的綜合智能系統(tǒng),涵蓋了機(jī)械、控制、傳感器技術(shù)、信號(hào)處理、模式識(shí)別、人工智能和計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科知識(shí)。它既包括科學(xué)理論方法的研究,也包括關(guān)鍵技術(shù)的突破,還涉及到了大量工程實(shí)踐問(wèn)題的解決。因此,其具有重要的科研價(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)是無(wú)人駕駛車(chē)輛系統(tǒng)的重要組成部分,也是目前無(wú)人車(chē)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在綜合道路環(huán)境中,由于駕駛場(chǎng)景的復(fù)雜多變、交通參與者行為的難以預(yù)測(cè)以及人們對(duì)于行車(chē)安全性、高效性和舒適性要求的提高,現(xiàn)有的行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法已無(wú)法給出一個(gè)合理的解決方案。為此,本文通過(guò)研究人類(lèi)在綜合交通場(chǎng)景下的駕駛行為決策過(guò)程,構(gòu)建一種基于決策樹(shù)的駕駛行為決策模型,并在此基礎(chǔ)上通過(guò)深入研究人類(lèi)在駕駛過(guò)程中的視覺(jué)行為注意機(jī)制,提出一種基于駕駛員視覺(jué)行為的RRT運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。具體研究?jī)?nèi)容如下：1)通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外無(wú)人駕駛車(chē)輛的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究,深入了解無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的相關(guān)技術(shù),分析比較國(guó)內(nèi)外無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)的架構(gòu)和具體實(shí)現(xiàn)方式。2)詳細(xì)介紹無(wú)人駕駛車(chē)輛平臺(tái)“智能先鋒Ⅱ”,分析和論述平臺(tái)各個(gè)模塊的功能及其相互間的協(xié)作關(guān)系。通過(guò)研究人類(lèi)在駕駛過(guò)程中的行為決策模式以及其對(duì)于行車(chē)安全、行車(chē)效率和乘坐舒適性的要求,提出無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題,從而對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則加以明確,進(jìn)而完成對(duì)于行為決策子系統(tǒng)與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)的構(gòu)建。3)針對(duì)駕駛場(chǎng)景的多樣性和時(shí)變性,以及在各個(gè)場(chǎng)景中人類(lèi)駕駛員表現(xiàn)出的不同行為特性,利用有限狀態(tài)機(jī)構(gòu)建基于駕駛場(chǎng)景的無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策子系統(tǒng)。首先,通過(guò)研究不同駕駛場(chǎng)景中駕駛員行為模式的變換規(guī)律,提出一種基于有限狀態(tài)機(jī)的駕駛場(chǎng)景轉(zhuǎn)換模型,以實(shí)現(xiàn)不同駕駛狀態(tài)的合理轉(zhuǎn)換。緊接著在此基礎(chǔ)上,從實(shí)際工程應(yīng)用出發(fā),通過(guò)研究駕駛過(guò)程中直接影響駕駛行為決策結(jié)果的相關(guān)條件屬性,提出基于ID3決策樹(shù)的駕駛行為決策建模方法。其對(duì)采集的人類(lèi)駕駛經(jīng)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)集,利用基于灰關(guān)聯(lián)熵的條件屬性分析法,求得各個(gè)條件屬性的灰熵關(guān)聯(lián)度排序,以明確各個(gè)條件屬性對(duì)駕駛決策行為的影響程度,分清主次因素,構(gòu)建出相對(duì)緊湊的、冗余度低的駕駛行為決策樹(shù)模型,從而梳理出符合人類(lèi)駕駛員決策思維過(guò)程的駕駛行為決策產(chǎn)生式規(guī)則,以解決多源異構(gòu)信息知識(shí)獲取與表示不充分所引起的駕駛行為決策實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題。4)研究基于駕駛員視覺(jué)行為的無(wú)人駕駛車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。首先研究人類(lèi)在駕駛過(guò)程中的視覺(jué)行為特點(diǎn),分析視覺(jué)行為與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃之間的內(nèi)在聯(lián)系：其次,研究無(wú)人駕駛車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題的技術(shù)難點(diǎn),針對(duì)綜合道路環(huán)境中駕駛場(chǎng)景復(fù)雜多變的特點(diǎn),結(jié)合行為學(xué)家研究出的兩點(diǎn)視覺(jué)模型(Two-point Visual Model),提出一種基于駕駛員視覺(jué)行為的RRT實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法。其根據(jù)來(lái)自行為決策層的駕駛行為決策指令,按照駕駛過(guò)程中人類(lèi)視覺(jué)注意點(diǎn)的變化規(guī)律,在感知環(huán)境模型中通過(guò)對(duì)相機(jī)圖像數(shù)據(jù)與三維激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的有效融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)注意點(diǎn)的提取,從而引導(dǎo)RRT算法隨機(jī)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的采樣；繼而,基于車(chē)輛運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)約束,發(fā)展了一種具有曲率連續(xù)特性的軌跡優(yōu)化方法,最終以生成符合人的行為特性的行駛軌跡,從而能夠更合理地適應(yīng)各種動(dòng)態(tài)道路環(huán)境。最后,本文以綜合城郊道路為測(cè)試環(huán)境,基于“智能先鋒Ⅱ”無(wú)人駕駛車(chē)輛平臺(tái),對(duì)所提出的行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法的有效性和可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人駕駛車(chē)輛 人類(lèi)駕駛行為 視覺(jué)行為 行為決策 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 層次有限狀態(tài)機(jī) 快速搜索隨機(jī)樹(shù) 決策樹(shù)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-30
• 1.1 課題的研究背景及意義12-13
• 1.2 無(wú)人駕駛車(chē)輛發(fā)展現(xiàn)狀13-22
• 1.2.1 國(guó)外無(wú)人駕駛車(chē)輛的研究現(xiàn)狀及分析14-20
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)無(wú)人駕駛車(chē)輛的研究現(xiàn)狀及分析20-22
• 1.3 移動(dòng)機(jī)器人行為決策方法的研究現(xiàn)狀及分析22-24
• 1.4 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法的研究現(xiàn)狀及分析24-28
• 1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排28-30
• 1.5.1 論文主要研究?jī)?nèi)容28
• 1.5.2 論文結(jié)構(gòu)安排28-30
• 第二章 無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析30-42
• 2.1 “智能先鋒Ⅱ”無(wú)人車(chē)平臺(tái)架構(gòu)30-35
• 2.2 無(wú)人駕駛車(chē)輛自主決策系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)35-37
• 2.2.1 全局路徑規(guī)劃層35-36
• 2.2.2 駕駛行為決策層36
• 2.2.3 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃層36-37
• 2.2.4 健康管理模塊37
• 2.3 無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則37-38
• 2.4 無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析38-40
• 2.4.1 行為決策子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析39
• 2.4.2 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析39-40
• 2.5 本章小結(jié)40-42
• 第三章 無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策方法研究42-58
• 3.1 人類(lèi)駕駛行為特性分析42-43
• 3.2 無(wú)人駕駛車(chē)輛行為決策子系統(tǒng)設(shè)計(jì)43-51
• 3.2.1 基于有限狀態(tài)機(jī)的駕駛場(chǎng)景轉(zhuǎn)換模型43-46
• 3.2.2 基于ID3決策樹(shù)的駕駛行為決策方法46-50
• 3.2.3 基于駕駛場(chǎng)景的局部目標(biāo)發(fā)生器50-51
• 3.3 基于ID3決策樹(shù)的駕駛行為決策實(shí)例驗(yàn)證與結(jié)果分析51-56
• 3.4 本章小結(jié)56-58
• 第四章 無(wú)人駕駛車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法研究58-92
• 4.1 環(huán)境感知地圖的表示方法58-59
• 4.2 人類(lèi)駕駛員視覺(jué)行為模型59-62
• 4.2.1 駕駛員視覺(jué)注意力機(jī)制60-61
• 4.2.2 駕駛員視覺(jué)注意力模型61-62
• 4.3 基于駕駛員視覺(jué)行為的無(wú)人駕駛車(chē)輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法62-83
• 4.3.1 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問(wèn)題的描述63-64
• 4.3.2 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)與分析64-65
• 4.3.3 RRT算法基本原理及性能分析65-68
• 4.3.4 基于駕駛員視覺(jué)行為的RRT運(yùn)動(dòng)規(guī)劃算法68-83
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析83-89
• 4.5 本章小結(jié)89-92
• 第五章 “智能先鋒Ⅱ”行為決策與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證92-106
• 5.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景92-93
• 5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)93-94
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析94-105
• 5.4 本章小結(jié)105-106
• 第六章 結(jié)論106-110
• 6.1 本文主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)106-107
• 6.1.1 主要工作106-107
• 6.1.2 創(chuàng)新點(diǎn)107
• 6.2 展望107-110
• 參考文獻(xiàn)110-118
• 致謝118-120
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果120

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