車道保持和換道是車輛駕駛中的兩種常見(jiàn)駕駛行為。研究車道保持行為的根本目的是為了控制車輛的行駛方向,使車輛自動(dòng)行駛在當(dāng)前車道上,進(jìn)而減輕駕駛員的操縱負(fù)擔(dān),提高駕駛安全性與舒適性。而研究換道行為的目的在于使車輛在具體駕駛場(chǎng)景中（特別是當(dāng)車流量較大且出現(xiàn)頻繁換道時(shí)）能夠合理有序的做出換道決策和換道執(zhí)行,從而舒緩交通流運(yùn)行狀態(tài),提高道路通行能力,并在一定程度上緩解交通擁堵。智能車與傳統(tǒng)汽車的不同之處在于其具有環(huán)境感知、規(guī)劃與決策以及運(yùn)動(dòng)控制的功能,能夠以一種智能的方式執(zhí)行預(yù)期的駕駛行為。智能車的車道保持和換道行為的建模分析與研究,在自適應(yīng)巡航控制、智能輔助駕駛和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的車道保持模型和換道模型大多基于規(guī)則而設(shè)計(jì),這存在兩個(gè)問(wèn)題。一方面駕駛場(chǎng)景往往比較復(fù)雜,傳統(tǒng)模型很難將各種情形完全考慮在內(nèi)。另一方面,傳統(tǒng)的車道保持模型和換道模型并沒(méi)有考慮到駕駛員的行為習(xí)慣,導(dǎo)致模型難以有效反映駕駛員的感知、決策和執(zhí)行等一系列心理和生理活動(dòng)的不一致性和不確定性�；趯W(xué)習(xí)的車道保持和換道模型由于是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,模型可以自我探索到潛藏在數(shù)據(jù)中的特征規(guī)律,進(jìn)而利用提取的特征規(guī)律驅(qū)動(dòng)車輛執(zhí)行... 

【文章來(lái)源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文章節(jié)結(jié)構(gòu)

車輛在道路上行駛時(shí)，根據(jù)周邊環(huán)境的不同，其駕駛行為可被劃分為車輛跟馳（車道保持）、車輛換道和自由行駛等。其中，車輛跟馳指的是在道路上存在多輛車的情況下，當(dāng)前車輛緊跟著前方車輛行駛，同時(shí)保證當(dāng)前車輛與前方車輛的距離維持在一個(gè)合理的范圍。車道保持更加關(guān)注車輛與車道邊界之間的位置關(guān)系，描述了車輛在道路上行駛過(guò)程中偏離車道時(shí)能夠回到正常車道。車輛的換道行為是指車輛在行駛過(guò)程中，由當(dāng)前車道駛向目標(biāo)車道的過(guò)程，其包括換道決策和換道執(zhí)行兩個(gè)階段。車輛在做出換道決策并執(zhí)行換道行為時(shí)，不僅要考慮自身車輛與周邊車輛的位置、速度等變化因素，而且需要綜合考慮道路的交通狀況。具體的，車輛從產(chǎn)生換道意圖到執(zhí)行換道，需要滿足兩點(diǎn)要求。其一，換道車輛的車速要大于當(dāng)前車道前方車輛的車速，目標(biāo)車道前方有足夠空間以供換道，同時(shí)滿足換道車輛與目標(biāo)車道后方車輛間的距離大于最小安全跟車距離。其二，目標(biāo)車道前方車輛的車速要大于換道車輛和當(dāng)前車道前方車輛的車速，且滿足目標(biāo)車道前方車輛與目標(biāo)車道后方車輛間的距離大于最小安全跟車距離。圖 2-1 描繪了車輛行駛一段路程后，根據(jù)周邊路況的不同，當(dāng)前時(shí)刻做出的不同決策以及接下來(lái)的一串時(shí)間序列下的換道執(zhí)行過(guò)程。

SVM 既可以解決分類問(wèn)題，也可以解決回歸問(wèn)題。對(duì)于分類問(wèn)題，SVM 本質(zhì)上是尋找一些決策邊界或分割超平面以使支持向量與決策邊界或分割超平面的距離盡可能遠(yuǎn)。原始的 SVM 只能解決二分類問(wèn)題，通過(guò)拉格朗日對(duì)偶變換將原始問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問(wèn)題并引入松弛因子與核技巧可以解決線性不可分問(wèn)題。SVM 對(duì)偶問(wèn)題的優(yōu)化目標(biāo)為 1 , 11max ,2n ni i j i j i ji i jy y k x x (2-1)s. . 0 , 1,...,it C i n10ni ii y (2-2)其中i 為拉格朗日乘子項(xiàng)。C 為一個(gè)常數(shù)，表示模型的懲罰因子，用于控制模型的復(fù)雜程度。當(dāng) C 為無(wú)窮大時(shí)，式(2-1)迫使所有樣本均滿足約束(2-2)；當(dāng) C 取有限值時(shí)，式(2-1)允許一些樣本不滿足約束。 , i jk x x 為選用的核函數(shù)。常用的核函數(shù)如圖 2-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]基于Kalman濾波器的車道保持輔助系統(tǒng)研究[J]. 孫濤,張志偉.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(01)
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博士論文
[1]高速公路車輛自主性換道行為建模研究[D]. 聶建強(qiáng).東南大學(xué) 2017
[2]高速公路駕駛?cè)藫Q道意圖識(shí)別方法研究[D]. 侯海晶.吉林大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的換道行為建模與分析[D]. 房哲哲.北京交通大學(xué) 2018
[2]汽車車道保持系統(tǒng)控制算法研究[D]. 佘爍.吉林大學(xué) 2018
[3]車道保持/偏離輔助系統(tǒng)可拓控制研究[D]. 夏志.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[4]基于機(jī)器視覺(jué)的車道保持控制算法研究[D]. 張嘉明.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的微觀交通流建模研究[D]. 劉亞龍.西南交通大學(xué) 2017
[6]智能車輛自主換道方法的研究[D]. 王政.吉林大學(xué) 2016
[7]城市道路車輛換道模型及換道影響研究[D]. 曹珊.華中科技大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3059546