本文關(guān)鍵詞：基于Android的車載姿態(tài)感知和危險(xiǎn)預(yù)警功能的應(yīng)用開發(fā)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：“車聯(lián)網(wǎng)”和“高級駕駛輔助技術(shù)”作為近年來汽車行業(yè)的兩大關(guān)注熱點(diǎn),前者側(cè)重于“互聯(lián)網(wǎng)+汽車”的發(fā)展模式,而后者側(cè)重于駕駛輔助功能智能化的發(fā)展方向。車載手機(jī)應(yīng)用作為互聯(lián)網(wǎng)和汽車相結(jié)合的典型研究之一,雖已有產(chǎn)品推向市場,但是與駕駛輔助相關(guān)的手機(jī)應(yīng)用在國內(nèi)尚無成功產(chǎn)品。本文希望通過在Android手機(jī)端開展車輛側(cè)翻和橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的相關(guān)研究,對駕駛輔助功能在手機(jī)移動(dòng)終端上的實(shí)現(xiàn)做出了一些探索實(shí)踐。(1)依托“駕駛輔助功能系統(tǒng)化實(shí)現(xiàn)”的研究背景,提出了基于Android的駕駛輔助功能車載應(yīng)用的總體設(shè)計(jì)方案,并從“感知層”和“應(yīng)用層”兩方面開展研究,實(shí)現(xiàn)了車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)在線監(jiān)測和姿態(tài)危險(xiǎn)預(yù)警兩大功能。(2)建立了車輛側(cè)翻和橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的理論模型,從預(yù)測原理、定階準(zhǔn)則和預(yù)測過程等方面對AR(Auto-Regressive)自回歸模型的在線預(yù)測方法進(jìn)行了研究。針對側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警,采用四自由度車輛運(yùn)動(dòng)簡化模型,選取橫向載荷轉(zhuǎn)移率LTR(Lateral-Load Transfer Ratio)值為判別指標(biāo);針對橫擺危險(xiǎn)預(yù)警,采用線性二自由度車輛簡化模型,選取實(shí)際與理想橫擺角速度的差值和門限值的比值K為判別指標(biāo)。(3)為實(shí)現(xiàn)感知層設(shè)計(jì),通過在車輛的四個(gè)位置(質(zhì)心、方向盤、前轉(zhuǎn)向輪和OBD接口),布置了兩種類型感知源(車載運(yùn)動(dòng)感知模塊和OBD檢測模塊),實(shí)現(xiàn)三種類型數(shù)據(jù)(姿態(tài)信息、發(fā)動(dòng)機(jī)工況信息和駕駛行為信息)的采集,初步搭建了基于自身車輛的多源信息感知平臺。其中,車載運(yùn)動(dòng)感知模塊為自行研發(fā),內(nèi)含MPU-6050運(yùn)動(dòng)組件和ARM內(nèi)核的芯片,并集成了四元素解算和卡爾曼濾波法,實(shí)現(xiàn)了對姿態(tài)角的解算。(4)為實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層開發(fā),本文在Eclipse開發(fā)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了Android手機(jī)端與多個(gè)感知源之間的藍(lán)牙通訊、感知源的數(shù)據(jù)解析、AR預(yù)測功能、側(cè)翻和橫擺危險(xiǎn)預(yù)警功能、數(shù)據(jù)保存功能、危險(xiǎn)消息遠(yuǎn)程發(fā)送功能以及圖形化用戶界面的程序設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)中不僅采用Android的多線程機(jī)制,保證了程序在后臺的流暢運(yùn)行,而且根據(jù)面向?qū)ο蟮木幊趟枷刖帉懥斯δ懿煌念愇募?為后續(xù)程序升級提供方便。(5)為提高數(shù)據(jù)采集的精度和驗(yàn)證側(cè)翻、橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的效果,設(shè)計(jì)了車載運(yùn)動(dòng)感知模塊的標(biāo)定試驗(yàn)和實(shí)車道路試驗(yàn)。標(biāo)定試驗(yàn)中利用“轉(zhuǎn)臺法”分別對角速度陀螺和加速度計(jì)進(jìn)行了標(biāo)定工作,得到誤差補(bǔ)償模型;實(shí)車道路試驗(yàn)中分別對側(cè)翻和橫擺危險(xiǎn)預(yù)警在各自典型工況下的預(yù)測效果進(jìn)行了對比,并對誤差產(chǎn)生的原因做出了分析。試驗(yàn)證明,這一套基于數(shù)據(jù)在線監(jiān)測和側(cè)翻、橫擺危險(xiǎn)預(yù)警功能的車載Android應(yīng)用整體運(yùn)行良好、預(yù)測效果準(zhǔn)確、可靠性和穩(wěn)定性較高,總體達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)效果。
【關(guān)鍵詞】：Android車載應(yīng)用 多源信息感知平臺 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警 AR預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 課題提出的背景12-13
• 1.2 課題提出的意義和創(chuàng)新13-14
• 1.3 相關(guān)課題的研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3.1 側(cè)翻預(yù)警的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 橫擺穩(wěn)定性的研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.3 車載Android應(yīng)用的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容18-20
• 第二章 總體方案設(shè)計(jì)20-24
• 2.1 系統(tǒng)化研究背景20-21
• 2.2 總體方案概述21-22
• 2.3 方案分層設(shè)計(jì)22-23
• 2.3.1 感知層——多源信息感知平臺設(shè)計(jì)22-23
• 2.3.2 應(yīng)用層——Android手機(jī)端程序設(shè)計(jì)23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 姿態(tài)危險(xiǎn)預(yù)警的理論模型和AR預(yù)測方法24-35
• 3.1 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警的理論模型24-27
• 3.1.1 車輛的四自由度簡化模型24-25
• 3.1.2 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警的判別指標(biāo)25-26
• 3.1.3 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警的決策邏輯26-27
• 3.1.4 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警的感知信息27
• 3.2 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的理論模型27-31
• 3.2.1 車輛的二自由度簡化模型27-28
• 3.2.2 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的判別指標(biāo)28-29
• 3.2.3 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的決策邏輯29-30
• 3.2.4 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警的感知信息30-31
• 3.3 AR自回歸預(yù)測法31-34
• 3.3.1 系統(tǒng)預(yù)測概述31
• 3.3.2 AR自回歸預(yù)測介紹31-32
• 3.3.3 AR自回歸預(yù)測過程32-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 感知層平臺設(shè)計(jì)35-46
• 4.1 基于自身車輛的多源信息感知平臺搭建35-36
• 4.2 車載運(yùn)動(dòng)感知模塊設(shè)計(jì)36-43
• 4.2.1 車載運(yùn)動(dòng)感知模塊介紹36-37
• 4.2.2 車載運(yùn)動(dòng)感知模塊的設(shè)計(jì)方法37-43
• 4.2.2.1 坐標(biāo)變換37-39
• 4.2.2.2 四元素姿態(tài)解算39-40
• 4.2.2.3 卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)40-43
• 4.3 OBD檢測模塊介紹43-45
• 4.3.1 車輛OBD診斷技術(shù)概述43-44
• 4.3.2 OBD模塊EST-527 介紹44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 應(yīng)用層程序設(shè)計(jì)46-67
• 5.1 Android系統(tǒng)概述46
• 5.2 搭建Android開發(fā)環(huán)境46-47
• 5.3 Android編程的相關(guān)介紹47-49
• 5.3.1 Android編程的四大常用組件47-48
• 5.3.2 Android編程的網(wǎng)絡(luò)通信48
• 5.3.3 Android編程的線程機(jī)制48-49
• 5.4 程序設(shè)計(jì)的框架、原則和項(xiàng)目文件49-52
• 5.4.1 程序設(shè)計(jì)的框架49-50
• 5.4.2 程序設(shè)計(jì)的原則50-51
• 5.4.3 程序設(shè)計(jì)的項(xiàng)目文件51-52
• 5.5 藍(lán)牙通訊功能的軟件實(shí)現(xiàn)52-56
• 5.5.1 藍(lán)牙通訊技術(shù)概述52-53
• 5.5.2 Android藍(lán)牙開發(fā)中的常用類介紹53-54
• 5.5.3 Android藍(lán)牙通訊的程序設(shè)計(jì)54-56
• 5.6 數(shù)據(jù)解析的軟件實(shí)現(xiàn)56-59
• 5.6.1 OBD數(shù)據(jù)解析56-58
• 5.6.2 車載運(yùn)動(dòng)感知模塊的數(shù)據(jù)解析58-59
• 5.7 駕駛輔助功能的軟件實(shí)現(xiàn)59-66
• 5.7.1 在線監(jiān)測功能60
• 5.7.2 AR模型預(yù)測60-61
• 5.7.3 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警功能61-62
• 5.7.4 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警功能62-63
• 5.7.5 危險(xiǎn)消息遠(yuǎn)程發(fā)送63-65
• 5.7.6 數(shù)據(jù)保存功能65-66
• 5.8 用戶界面的設(shè)計(jì)66
• 5.9 本章小結(jié)66-67
• 第六章 試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析67-78
• 6.1 車載感知模塊誤差標(biāo)定試驗(yàn)67-70
• 6.1.1 標(biāo)定試驗(yàn)方案67-68
• 6.1.2 陀螺儀的標(biāo)定68-69
• 6.1.3 加速度計(jì)的標(biāo)定69-70
• 6.2 實(shí)車道路試驗(yàn)70-77
• 6.2.1 試驗(yàn)設(shè)備70-71
• 6.2.2 試驗(yàn)平臺71-72
• 6.2.3 試驗(yàn)方案72-73
• 6.2.4 試驗(yàn)結(jié)果分析73-77
• 6.2.4.1 側(cè)翻危險(xiǎn)預(yù)警功能的結(jié)果分析73-74
• 6.2.4.2 橫擺危險(xiǎn)預(yù)警功能的結(jié)果分析74-76
• 6.2.4.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的誤差分析76-77
• 6.2.4.4 用戶體驗(yàn)的結(jié)果分析77
• 6.3 本章小結(jié)77-78
• 第七章 總結(jié)與展望78-80
• 7.1 論文的成果總結(jié)78-79
• 7.2 論文的不足與展望79-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 致謝85-86
• 在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文86

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：314258