智能汽车战术规划关键方法研究

发布时间：2022-07-07 12:01

　　汽车智能化已经成为了汽车工业的重要发展方向之一。智能汽车应该像成熟的驾驶员一样安全、合法、高效、令乘坐人员舒适地完成驾驶任务。从路测报告来看,现有智能汽车不能做到完全合法的行驶。驾驶员在驾驶过程中地决策分为战略规划,战术规划,运动规划。战略规划是确定应该直行、转弯、掉头等驾驶行为,战术规划是确定驶入哪个车道。这些驾驶行为的决策是保证完全符合交通法规并高效行驶的最关键步骤。当前战略规划研究较为成熟,战术规划对如何处理交通法规的研究并不完善。根据调研,当前大多数智能汽车决策系统将交通法规与交通参与物的避让混杂在运动规划中处理。其特点是在运动规划中将交通法规和交通参与物同时作为约束条件进行多目标优化求解最优轨迹。交通法规作为约束条件存在约束函数不连续的问题,导致优化困难。针对上述问题,本课题基于交通法规与交通参与物解耦处理的决策架构对智能汽车战术规划关键方法进行研究包括以下内容:第一、提出了一种智能汽车车道选择决策方法。本文对交通法规进行归纳总结,分析交通法规对车辆行驶过程中的约束,并根据本文对战术规划层的功能划分,将车道选择决策规划划分为候选车道集生成模块、最优车道选择模块、预期行驶车道及... 

【文章页数】：94 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题提出
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 驾驶行为决策系统研究现状
        1.2.2 运动预测方法研究现状
    1.3 全文内容及章节安排
第二章 车道选择决策方法研究
    2.1 智能汽车系统总体框架
    2.2 智能汽车车道选择决策方法
        2.2.1 考虑交通法规的候选车道集生成方法
        2.2.2 基于价值函数的目标车道选择方法
        2.2.3 基于规则的预期行驶车道及转向灯状态确定方法
        2.2.4 推荐路径规划方法
        2.2.5 推荐车速规划方法
    2.3 本章小结
第三章 基于驾驶意图识别的运动预测方法研究
    3.1 基于驾驶意图识别的运动预测方法框架
    3.2 基于区域划分的驾驶意图识别方法
        3.2.1 候选驾驶意图集生成方法及模型特征量的选取
        3.2.2 考虑道路结构信息的路口区域目标车道意图模型
        3.2.3 基于GMM-HMM的驾驶行为模型
        3.2.4 基于交通法规及驾驶经验的驾驶意图先验概率
        3.2.5 驾驶意图识别方法验证
    3.3 运动预测
    3.4 本章小结
第四章 仿真验证
    4.1 智能汽车虚拟验证平台
        4.1.1 复杂交通场景生成模块
        4.1.2 认知模块
        4.1.3 智能汽车决策模块
        4.1.4 控制模块
    4.2 典型工况实验结果及分析
        4.2.1 路口前需强制换道工况
        4.2.2 前方车辆车速较慢工况
        4.2.3 路口等待红灯工况
        4.2.4 通过曲率较大路段工况
    4.3 本章小结
第五章 全文总结及展望
    5.1 全文总结
    5.2 未来展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]预瞄跟随驾驶员模型的复合校正[J]. 管欣,陈永尚,贾鑫,詹军.  汽车工程. 2018(03)
[2]中华人民共和国道路交通安全法[J].   中华人民共和国国务院公报. 2004(01)

博士论文
[1]智能汽车交通车辆的综合认知及其虚拟测试方法研究[D]. 洪峰.吉林大学 2018
[2]智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究[D]. 崔文锋.吉林大学 2017
[3]智能汽车方向与速度综合决策的混合机理与规则建模研究[D]. 张立增.吉林大学 2017
[4]基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究[D]. 杜明博.中国科学技术大学 2016
[5]自主驾驶汽车智能控制系统[D]. 孙振平.国防科学技术大学 2004

硕士论文
[1]面向智能驾驶的交通车辆运动预测方法研究[D]. 李建平.吉林大学 2018



本文编号：3656383