威脅估計與路徑規(guī)劃是智能車輛領(lǐng)域的重要技術(shù)。威脅估計通過多傳感器對環(huán)境信息進行采集和處理,進而對環(huán)境進行有效地認知和準確地評估,作為后續(xù)決策控制的基礎(chǔ)。路徑規(guī)劃則是智能車輛的決策過程,在對環(huán)境認知和建模的基礎(chǔ)上規(guī)劃出合適的路徑。本文研究威脅估計方法及基于威脅估計的路徑規(guī)劃方法,開發(fā)路徑規(guī)劃軟件,并進行驗證。為了估計目標車輛的威脅能力,本文構(gòu)建了包含影響車輛威脅指數(shù)的目標特征、外部環(huán)境因素與駕駛員因素的Bayes網(wǎng)絡(luò)模型。其中環(huán)境因素包括道路狀況和能見度;目標特征包括車型大小、目標車輛與本車輛相對距離、目標車輛的絕對速度、以及其與本車輛的相對速度;駕駛員狀況包括生理因素和心理因素。然后,根據(jù)影響因素之間的關(guān)系構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)模型。在威脅估計推理過程中,對該Bayes網(wǎng)絡(luò)模型作變結(jié)構(gòu)化處理得到變結(jié)構(gòu)Bayes網(wǎng)絡(luò)模型以提高效率。最后,利用仿真結(jié)果證明本文構(gòu)建的威脅估計模型的可行性。本文提出基于威脅估計的路徑規(guī)劃方法。首先,本文基于威脅估計構(gòu)建多值柵格地圖,根據(jù)占用柵格的目標的威脅指數(shù)在對應(yīng)柵格周圍形成不同大小的威脅場,地圖中的每個柵格狀態(tài)是由占用柵格的目標威脅指數(shù)或其形成的場確定。然后在路徑規(guī)劃... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

智能車輛系統(tǒng)框架

信息融合在智能車輛和軍事領(lǐng)域有著廣泛的作用，對環(huán)境進行了從檢測到處理，再到量化輸出結(jié)果的完整過程。其中 JDL（Joint Directors of Laboratories）信息融合模型對數(shù)據(jù)采用了三級處理方法：第一級為目標識別和優(yōu)化；第二級為態(tài)勢估計，對第一級識別和優(yōu)化的目標建立態(tài)勢圖；第三級為威脅估計，將第二級的態(tài)勢圖進行量化，分析各行為的優(yōu)缺點。最后是過程評估，對整個融合過程進行系統(tǒng)性能的監(jiān)控，識別并增加潛在的信息源，以及傳感器的最優(yōu)部署，可以被稱作第四級[29]。第三級的威脅估計是信息融合中非常重要的部分，在第一級進行信息的處理和目標識別，然后在第二級的態(tài)勢覺察，預(yù)測的基礎(chǔ)上，對結(jié)果做進一步的融合，以將信息量化，是高級融合階段。JDL 信息融合技術(shù)模型如圖2.2 所示。

的基礎(chǔ)是 Bayes 公式，描述的是事件的先驗概率式為：( ) ( | )( s | )( )P S s P D d S sP S D dP D d= = == = ==事件，假設(shè)事件S = s，輸入的證據(jù)為D = d。在輸估計 P ( S = s)稱為先驗概率，輸入證據(jù)D = d后， = d)稱為后驗概率。構(gòu)為有向無環(huán)圖，它由模型結(jié)構(gòu)和相關(guān)參數(shù)組成變量，變量間關(guān)系的表示方法為圖中節(jié)點間的矢量用于推理的條件概率表（Conditional Probabili對應(yīng)的條件概率表[40]。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]屬性權(quán)重不確定的直覺模糊多屬性決策的威脅評估方法[J]. 王毅,劉三陽,張文,王亞男.  電子學(xué)報. 2014(12)
[2]基于柵格地圖的分層式機器人路徑規(guī)劃算法[J]. 余翀,邱其文.  中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2013(04)
[3]基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的防空作戰(zhàn)威脅估計[J]. 趙建軍,王毅,楊利斌,付龍文.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2012(11)
[4]基于混合型多屬性決策方法的目標威脅評估[J]. 程明,周德云,張堃.  電光與控制. 2010(01)
[5]模擬退火算法的一種參數(shù)設(shè)定方法研究[J]. 閆利軍,李宗斌,衛(wèi)軍胡.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2008(01)
[6]用基于知識的遺傳算法實現(xiàn)移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 周蘭鳳,洪炳熔.  電子學(xué)報. 2006(05)

博士論文
[1]基于智能算法的目標威脅估計[D]. 王改革.中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機械與物理研究所） 2013
[2]基于勢場法和遺傳算法的機器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究[D]. 劉傳領(lǐng).南京理工大學(xué) 2012
[3]煤礦探測機器人姿態(tài)控制與局部路徑規(guī)劃研究[D]. 李曉鵬.西安科技大學(xué) 2011



本文編號：2923591