本文關(guān)鍵詞：基于Android的車載姿態(tài)感知和危險預(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,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)的手機應(yīng)用在國內(nèi)尚無成功產(chǎn)品。本文希望通過在Android手機端開展車輛側(cè)翻和橫擺危險預(yù)警的相關(guān)研究,對駕駛輔助功能在手機移動終端上的實現(xiàn)做出了一些探索實踐。(1)依托“駕駛輔助功能系統(tǒng)化實現(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)計方案,并從“感知層”和“應(yīng)用層”兩方面開展研究,實現(xiàn)了車輛運行數(shù)據(jù)在線監(jiān)測和姿態(tài)危險預(yù)警兩大功能。(2)建立了車輛側(cè)翻和橫擺危險預(yù)警的理論模型,從預(yù)測原理、定階準則和預(yù)測過程等方面對AR(Auto-Regressive)自回歸模型的在線預(yù)測方法進行了研究。針對側(cè)翻危險預(yù)警,采用四自由度車輛運動簡化模型,選取橫向載荷轉(zhuǎn)移率LTR(Lateral-Load Transfer Ratio)值為判別指標;針對橫擺危險預(yù)警,采用線性二自由度車輛簡化模型,選取實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。(3)為實現(xiàn)感知層設(shè)計,通過在車輛的四個位置(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(車載運動感知模塊和OBD檢測模塊),實現(xiàn)三種類型數(shù)據(jù)(姿態(tài)信息、發(fā)動機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,車載運動感知模塊為自行研發(fā),內(nèi)含MPU-6050運動組件和ARM內(nèi)核的芯片,并集成了四元素解算和卡爾曼濾波法,實現(xiàn)了對姿態(tài)角的解算。(4)為實現(xiàn)應(yīng)用層開發(fā),本文在Eclipse開發(fā)環(huán)境下實現(xiàn)了Android手機端與多個感知源之間的藍牙通訊、感知源的數(shù)據(jù)解析、AR預(yù)測功能、側(cè)翻和橫擺危險預(yù)警功能、數(shù)據(jù)保存功能、危險消息遠程發(fā)送功能以及圖形化用戶界面的程序設(shè)計。設(shè)計中不僅采用Android的多線程機制,保證了程序在后臺的流暢運行,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)采集的精度和驗證側(cè)翻、橫擺危險預(yù)警的效果,設(shè)計了車載運動感知模塊的標定試驗和實車道路試驗。標定試驗中利用“轉(zhuǎn)臺法”分別對角速度陀螺和加速度計進行了標定工作,得到誤差補償模型;實車道路試驗中分別對側(cè)翻和橫擺危險預(yù)警在各自典型工況下的預(yù)測效果進行了對比,并對誤差產(chǎn)生的原因做出了分析。試驗證明,這一套基于數(shù)據(jù)在線監(jiān)測和側(cè)翻、橫擺危險預(yù)警功能的車載Android應(yīng)用整體運行良好、預(yù)測效果準確、可靠性和穩(wěn)定性較高,總體達到了預(yù)期的設(shè)計效果。
【關(guān)鍵詞】：Android車載應(yīng)用 多源信息感知平臺 側(cè)翻危險預(yù)警 橫擺危險預(yù)警 AR預(yù)測
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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22-23
• 2.3.1 感知層——多源信息感知平臺設(shè)計22-23
• 2.3.2 應(yīng)用層——Android手機端程序設(shè)計23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 姿態(tài)危險預(yù)警的理論模型和AR預(yù)測方法24-35
• 3.1 側(cè)翻危險預(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)翻危險預(yù)警的判別指標25-26
• 3.1.3 側(cè)翻危險預(yù)警的決策邏輯26-27
• 3.1.4 側(cè)翻危險預(yù)警的感知信息27
• 3.2 橫擺危險預(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 橫擺危險預(yù)警的判別指標28-29
• 3.2.3 橫擺危險預(yù)警的決策邏輯29-30
• 3.2.4 橫擺危險預(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 車載運動感知模塊設(shè)計36-43
• 4.2.1 車載運動感知模塊介紹36-37
• 4.2.2 車載運動感知模塊的設(shè)計方法37-43
• 4.2.2.1 坐標變換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編程的線程機制48-49
• 5.4 程序設(shè)計的框架、原則和項目文件49-52
• 5.4.1 程序設(shè)計的框架49-50
• 5.4.2 程序設(shè)計的原則50-51
• 5.4.3 程序設(shè)計的項目文件51-52
• 5.5 藍牙通訊功能的軟件實現(xiàn)52-56
• 5.5.1 藍牙通訊技術(shù)概述52-53
• 5.5.2 Android藍牙開發(fā)中的常用類介紹53-54
• 5.5.3 Android藍牙通訊的程序設(shè)計54-56
• 5.6 數(shù)據(jù)解析的軟件實現(xiàn)56-59
• 5.6.1 OBD數(shù)據(jù)解析56-58
• 5.6.2 車載運動感知模塊的數(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)翻危險預(yù)警功能61-62
• 5.7.4 橫擺危險預(yù)警功能62-63
• 5.7.5 危險消息遠程發(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66
• 5.9 本章小結(jié)66-67
• 第六章 試驗驗證與結(jié)果分析67-78
• 6.1 車載感知模塊誤差標定試驗67-70
• 6.1.1 標定試驗方案67-68
• 6.1.2 陀螺儀的標定68-69
• 6.1.3 加速度計的標定69-70
• 6.2 實車道路試驗70-77
• 6.2.1 試驗設(shè)備70-71
• 6.2.2 試驗平臺71-72
• 6.2.3 試驗方案72-73
• 6.2.4 試驗結(jié)果分析73-77
• 6.2.4.1 側(cè)翻危險預(yù)警功能的結(jié)果分析73-74
• 6.2.4.2 橫擺危險預(yù)警功能的結(jié)果分析74-76
• 6.2.4.3 試驗數(shù)據(jù)的誤差分析76-77
• 6.2.4.4 用戶體驗的結(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80-85
• 致謝85-86
• 在校期間發(fā)表的學術(shù)論文86

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1 黃永和;;橫擺速度反饋控制式4WS車的開發(fā)[J];國外汽車;1992年02期

2 潘盛輝;王娜;張興達;;基于差動制動汽車橫擺穩(wěn)定控制研究[J];桂林航天工業(yè)學院學報;2013年02期

3 劉志遠;周洪亮;陳虹;;汽車橫擺的動態(tài)模型[J];控制理論與應(yīng)用;2011年08期

4 潘盛輝;王娜;張興達;;汽車橫擺穩(wěn)定的自適應(yīng)控制研究[J];自動化儀表;2013年12期

5 張楊;劉昕暉;;鉸接車體轉(zhuǎn)向橫擺穩(wěn)定性[J];吉林大學學報(工學版);2012年02期

6 劉躍;方敏;汪洪波;;車輛穩(wěn)定控制中的合力計算與分配[J];控制理論與應(yīng)用;2013年09期

7 歐健;周鑫華;張勇;鄧國紅;;汽車穩(wěn)定性控制系統(tǒng)模型及橫擺控制仿真[J];重慶理工大學學報(自然科學);2013年02期

8 楊福廣;李貽斌;阮久宏;;4WID-4WIS車輛橫擺運動集成模糊最優(yōu)控制與仿真[J];系統(tǒng)仿真學報;2013年12期

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10 褚端峰;李剛炎;;客車側(cè)傾與橫擺動力學穩(wěn)定集成控制系統(tǒng)(續(xù)2)[J];汽車工程師;2010年09期

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1 劉志遠;周洪亮;;一種基于差動制動的汽車橫擺穩(wěn)定控制方法研究[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年

2 徐觀;蘇建;;汽車滾筒試驗臺防車輪橫擺機的研究[A];2007'中國儀器儀表與測控技術(shù)交流大會論文集（二）[C];2007年

3 李強;劉志遠;麻亮;;基于T-S模糊模型的車輛橫擺穩(wěn)定控制器設(shè)計[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學術(shù)會議論文集[C];2009年

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1 楊福廣;4WID/4WIS電動車輛防滑與橫擺穩(wěn)定性控制研究[D];山東大學;2010年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 丁曉慧;輪轂電機驅(qū)動汽車橫擺穩(wěn)定控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

2 牛成勇;小尺度電動車橫擺穩(wěn)定性的人機動力學耦合效應(yīng)分析[D];重慶大學;2015年

3 程偉;基于Android的車載姿態(tài)感知和危險預(yù)警功能的應(yīng)用開發(fā)[D];江蘇大學;2016年

4 林忠文;汽車橫擺穩(wěn)定控制的快速原型開發(fā)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2013年

5 李強;車輛橫擺穩(wěn)定控制系統(tǒng)建模及控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2009年

6 李占旗;基于差動制動的汽車橫擺與側(cè)翻穩(wěn)定性集成控制研究[D];吉林大學;2011年

7 鄒臣國;輪邊驅(qū)動汽車橫擺穩(wěn)定控制方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

8 王娜;汽車橫擺穩(wěn)定控制的研究[D];廣西科技大學;2013年

9 周鑫華;基于橫擺和側(cè)傾的汽車穩(wěn)定性模型及控制策略研究[D];重慶理工大學;2013年

10 于華;全驅(qū)電動汽車橫擺穩(wěn)定性控制策略研究[D];沈陽工業(yè)大學;2013年

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

本文編號：314258