作為道路擁堵和交通事故的多發(fā)地帶,無信號交叉口交通順暢與否直接影響整個路網(wǎng)的通行效率。隨著自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)等先進技術的發(fā)展,道路交叉口的協(xié)同優(yōu)化已成為智能交通領域的研究熱點,多車協(xié)同通行控制是其重要組成部分,具有重大的現(xiàn)實意義和廣闊的發(fā)展前景。此外,不同車輛混行將成為常態(tài),由于復雜性的增加,對于協(xié)同控制機制也提出了更高的要求。本文依托國家重點研發(fā)計劃資助項目“車路協(xié)同系統(tǒng)要素耦合機理與協(xié)同優(yōu)化方法”(編號:2018YFB1600500),以網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛和人工駕駛車輛為研究對象,以行車安全場理論為基礎,以降低行車風險、提高通行效率為研究目的,圍繞網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛協(xié)同控制、無信號交叉口駕駛人操作意圖識別、網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛和人工駕駛車輛協(xié)同控制開展研究,并搭建耦合式仿真平臺分析通信性能對車輛控制算法的影響。本文具體的研究工作包括:針對無信號交叉口網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛,提出一種基于模型預測和行車安全場理論的行車風險最小化算法(MPC-based Driving Risk Minimization Algorithm,MPC-DRMA)。傳統(tǒng)車輛協(xié)同控制算法忽略各交通參與要素的影響,存在一定的局...

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【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 車聯(lián)網(wǎng)應用技術國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 車聯(lián)網(wǎng)仿真技術國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 交叉口車輛協(xié)同控制國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.4 駕駛人意圖識別國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.5 通信性能對車輛控制影響國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究現(xiàn)狀綜合分析
    1.4 研究內容與技術路線
第2章 車輛沖突分析與行車安全場模型構建
    2.1 無信號交叉口車輛沖突狀態(tài)分析
    2.2 車輛沖突狀態(tài)檢測與模型構建
        2.2.1 車輛沖突判斷檢測
        2.2.2 基于安全裕度的車輛模型構建
    2.3 行車安全場理論
        2.3.1 安全場理論研究現(xiàn)狀
        2.3.2 用場表征行車風險
        2.3.3 行車安全場定義
    2.4 行車安全場通用模型
        2.4.1 勢能場
        2.4.2 動能場
        2.4.3 行為場
        2.4.4 統(tǒng)一行車安全場
    2.5 本章小結
第3章 網(wǎng)聯(lián)自動駕駛環(huán)境下車輛協(xié)同控制算法研究
    3.1 網(wǎng)聯(lián)自動駕駛環(huán)境定義
    3.2 無信號交叉口車輛通行規(guī)則確定
    3.3 模型預測控制理論
    3.4 基于模型預測的行車風險最小化車輛協(xié)同控制算法
        3.4.1 車輛協(xié)同控制算法設計思路
        3.4.2 約束條件的設置
        3.4.3 優(yōu)化目標函數(shù)的設計
        3.4.4 求解算法
        3.4.5 MPC-DRMA算法實現(xiàn)流程
    3.5 MPC-DRMA仿真試驗與結果分析
        3.5.1 仿真試驗總體設計
        3.5.2 試驗結果與分析
    3.6 本章小結
第4章 基于風險感知水平的駕駛人操作意圖估計方法研究
    4.1 無信號交叉口駕駛人操作行為分析
    4.2 駕駛人風險感知水平分析
        4.2.1 駕駛人風險感知參數(shù)確定
        4.2.2 可接受的風險感知水平
    4.3 基于HSS+GM-HMM的駕駛人操作意圖識別
        4.3.1 混合狀態(tài)系統(tǒng)模型架構HSS
        4.3.2 隱馬爾科夫模型架構HMM
        4.3.3 隱馬爾科夫結構確定與訓練
        4.3.4 基于HSS+GM-HMM的駕駛人操作意圖識別
    4.4 仿真試驗與結果分析
        4.4.1 仿真試驗總體設計
        4.4.2 結果與分析
    4.5 本章小結
第5章 混行交通環(huán)境下車輛協(xié)同控制算法研究
    5.1 混行交通駕駛環(huán)境定義
    5.2 混行交通場景車輛建模
        5.2.1 基于雙狀態(tài)安全速度模型的人工駕駛車輛建模
        5.2.2 基于異結構交通流模型的網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛建模
    5.3 無信號交叉口通行優(yōu)先權決策
    5.4 基于模型預測改進的行車風險最小化車輛控制算法
        5.4.1 分支限界算法
        5.4.2 基于分支限界算法的車速優(yōu)化策略
        5.4.3 MPC-mDRMA算法優(yōu)化目標函數(shù)設計
        5.4.4 MPC-mDRMA算法實現(xiàn)流程
    5.5 MPC-mDRMA仿真試驗與結果分析
        5.5.1 仿真試驗總體設計
        5.5.2 結果與分析
    5.6 本章小結
第6章 通信性能對車輛協(xié)同控制算法影響分析
    6.1 仿真試驗方案總體設計
        6.1.1 網(wǎng)絡仿真器確定
        6.1.2 仿真試驗平臺搭建
        6.1.3 網(wǎng)絡評價指標的確定
        6.1.4 仿真環(huán)境與參數(shù)設置
    6.2 通信性能影響因素分析
        6.2.1 根據(jù)節(jié)點密度進行性能分析
        6.2.2 根據(jù)節(jié)點速度進行性能分析
        6.2.3 根據(jù)網(wǎng)絡區(qū)域進行性能分析
    6.3 通信性能對車輛控制算法的影響分析
        6.3.1 通信延遲對平均車速和沖突數(shù)目影響分析
        6.3.2 數(shù)據(jù)包投遞率對平均車速和沖突數(shù)目影響分析
        6.3.3 數(shù)據(jù)包投遞率與通信延遲對算法影響分析
    6.4 本章小結
第7章 總結與展望
    7.1 研究主要成果與結論
    7.2 主要創(chuàng)新點
    7.3 研究展望
參考文獻
作者簡介及攻讀博士期間所取得的科研成果
致謝



本文編號：3749482