隨著汽車行駛環(huán)境復(fù)雜程度的不斷提高以及人們對汽車的需求日益增多，研發(fā)更加安全、環(huán)保、舒適、智能的汽車及車載控制系統(tǒng)越來越受到關(guān)注，如防抱死制動(dòng)系統(tǒng)、車身電子穩(wěn)定控制系統(tǒng)、主動(dòng)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)、自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)、自主泊車輔助系統(tǒng)等。通常，對這些車載控制系統(tǒng)的性能評價(jià)需要考慮駕駛員操縱車輛的行為特性，從人-車-路閉環(huán)的角度進(jìn)行分析。目前，主要是通過在原理樣機(jī)、實(shí)驗(yàn)車輛或在高性能的仿真器上完成，這些實(shí)驗(yàn)相對耗時(shí)且代價(jià)昂貴。另一種可選的方法是建立合適的駕駛員行為模型，從計(jì)算機(jī)仿真的角度代替真實(shí)的駕駛員，取代昂貴、耗時(shí)的實(shí)車實(shí)驗(yàn)，從而大大縮短車載控制系統(tǒng)的研發(fā)周期。因此，如何建立符合駕駛員行為特性的數(shù)學(xué)模型成為研究的核心問題。本論文的主要內(nèi)容是對駕駛員操縱車輛的轉(zhuǎn)向和跟車行為及技能進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，基于隨機(jī)模型預(yù)測控制方法，重在探討具有隨機(jī)特性及滾動(dòng)優(yōu)化思想的駕駛員行為建�？蚣�，提出若干駕駛員行為建模方法，以此模擬多樣的駕駛特性和風(fēng)格。利用車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件veDYNA、紅旗HQ430實(shí)車測試數(shù)據(jù)及NGSIM數(shù)據(jù)（美國高速公路管理局The Next Generation Simulation計(jì)劃），通... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：133 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
前言
摘要
Abstract
目錄
插圖目錄
表格目錄
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 駕駛員行為建模的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于傳遞函數(shù)的駕駛員行為建模
        1.2.2 基于最優(yōu)控制的駕駛員行為建模
        1.2.3 基于數(shù)據(jù)的駕駛員行為建模
        1.2.4 基于模型預(yù)測控制的駕駛員行為建模
    1.3 本文的研究內(nèi)容
第2章 基于參數(shù)不確定車輛動(dòng)態(tài)內(nèi)模的駕駛員轉(zhuǎn)向行為建模
    2.1 引言
    2.2 駕駛員轉(zhuǎn)向行為模型框架
    2.3 駕駛員轉(zhuǎn)向行為模型設(shè)計(jì)
        2.3.1 感知模塊建模
        2.3.2 決策模塊建模
        2.3.3 執(zhí)行模塊建模
    2.4 基于仿真數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證
        2.4.1 駕駛員轉(zhuǎn)向行為模型參數(shù)研究
        2.4.2 與 MPC 建模方法的對比研究
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于分段仿射車輛動(dòng)態(tài)內(nèi)模的駕駛員轉(zhuǎn)向技能建模
    3.1 引言
    3.2 駕駛員轉(zhuǎn)向技能模型框架
    3.3 駕駛員轉(zhuǎn)向技能模型設(shè)計(jì)
        3.3.1 駕駛員感知路面不平度與粗糙度的技能建模
        3.3.2 駕駛員對車輛動(dòng)力學(xué)特性的認(rèn)知技能建模
        3.3.3 駕駛員預(yù)瞄、預(yù)測、優(yōu)化及執(zhí)行技能建模
    3.4 基于仿真數(shù)據(jù)的模型驗(yàn)證
        3.4.1 駕駛員轉(zhuǎn)向技能模型參數(shù)研究
        3.4.2 駕駛員轉(zhuǎn)向技能模型應(yīng)用研究
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于隱馬爾可夫模型的駕駛員縱向跟車行為建模
    4.1 引言
    4.2 隱馬爾可夫模型與駕駛員跟車意圖關(guān)系分析
    4.3 駕駛員跟車行為模型設(shè)計(jì)
        4.3.1 駕駛意圖建模
        4.3.2 駕駛員的預(yù)瞄、預(yù)測、優(yōu)化行為建模
    4.4 基于美國 NGSIM 數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識和模型驗(yàn)證
        4.4.1 美國 NGSIM 數(shù)據(jù)介紹及預(yù)處理
        4.4.2 基于美國 NGSIM 數(shù)據(jù)的參數(shù)辨識
        4.4.3 駕駛員跟車行為模型驗(yàn)證
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于紅旗HQ430實(shí)車數(shù)據(jù)驗(yàn)證與FPGA實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 實(shí)車數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        5.2.1 轉(zhuǎn)向行為模型的實(shí)車數(shù)據(jù)驗(yàn)證
        5.2.2 轉(zhuǎn)向技能模型的實(shí)車數(shù)據(jù)驗(yàn)證
    5.3 駕駛員轉(zhuǎn)向行為模型的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 轉(zhuǎn)向行為模型的 FPGA 實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 轉(zhuǎn)向行為模型的實(shí)時(shí)實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 全文總結(jié)
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于單目視覺測距的車輛自動(dòng)剎車輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 孫鈾.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2014(07)
[2]模型預(yù)測控制——現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 席裕庚,李德偉,林姝.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2013(03)
[3]含不確定性的繩系衛(wèi)星姿態(tài)的魯棒最優(yōu)控制[J]. 黃靜,劉剛,馬廣富.  宇航學(xué)報(bào). 2012(10)
[4]Driving intention recognition and behaviour prediction based on a double-layer hidden Markov model[J]. Lei HE, Chang-fu ZONG, Chang WANG (State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130025, China).  Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2012(03)
[5]不同車頭間距下交通流的速度分布[J]. 王祺,李力,胡堅(jiān)明,鄒斌.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(03)
[6]Sobel-Hough檢測方法在機(jī)器視覺倒車輔助系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J]. 陳爍華,馮桑,余剛,康林權(quán).  機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2011(02)
[7]基于最優(yōu)控制的車輛跟馳模型[J]. 張?jiān)?王曉原,譚德榮,高松.  山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(01)
[8]A new car-following model yielding log-normal type headways distributions[J]. 李力,王法,姜銳,胡堅(jiān)明,吉巖.  Chinese Physics B. 2010(02)
[9]一種基于無線CCD的汽車倒車輔助系統(tǒng)[J]. 陶志文,李斌.  微計(jì)算機(jī)信息. 2009(08)
[10]最優(yōu)控制理論及其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用[J]. 潘君煒,王印松.  儀器儀表用戶. 2007(06)

博士論文
[1]汽車易駕駛性評價(jià)的隨機(jī)駕駛員模型方法[D]. 白艷.吉林大學(xué) 2012



本文編號：3428332