换道车辆的实时轨迹预测方法研究

发布时间：2017-04-14 21:19

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【摘要】：换道行为作为驾驶行为中的重要一环,与交通安全息息相关。相对于跟驰状态,换道期间车辆轨迹受到周围交通环境影响更为显著,同时随机性更大,这使得换道期间的车辆防撞预警技术研究非常困难。本文以车辆在换道期间的安全性分析为目的,通过建立换道轨迹模型并使用车辆轨迹数据分析模型的相关因素,制定了一套考虑到周围交通环境的换道轨迹方程,并使用车辆轨迹数据对模型中的参数进行了标定。为了进行实时车辆换道轨迹预测,本文制定了一套基于车辆运动学因素的车辆换道轨迹预测方法,主要分为实时车辆换道行为识别以及识别后车辆换道轨迹预测这两步。为了识别当前驾驶行为,通过分析车辆在跟驰阶段和换道阶段的特征与规律,选择纵向位移、车速、净间距作为参数并建立了基于隐马尔科夫模型的换道行为识别模型,通过使用NGSIM数据进行验证,结果表示模型能在90%以上换道开始的0.5秒左右识别出换道。为了使预测的换道轨迹更加真实,通过分析车辆轨迹数据中换道持续时间、车速、间距、目标车道,本文标定了换道轨迹公式中的参数,并给出了不同环境下的换道轨迹公式。本文基于NGSIM数据进行了实时换道轨迹预测的仿真实验,通过识别换道车辆并预测换道轨迹,将预测的换道轨迹同实际轨迹进行对比,发现预测模型在换道期间的速度误差一般小于2m/s,位置误差一般小于3m,且预测的换道轨迹曲线同实际换道轨迹较为接近。由于模型中平均换道持续时间约为4-5s,且换道期间车辆轨迹受到诸多影响因素干扰,则仿真结果表明提出的换道轨迹预测模型具有较高的精度。最后,本文使用修正后的换道轨迹预测模型,得出了理想状态下换道车辆在换道时刻同周围车辆间的最小安全距离。由于本文根据车辆运动学特征制定换道轨迹预测模型,模型参数具备实际意义且容易采集,预测误差较小,对于车辆主动安全研究特别是换道期间的防撞研究具有十分重要的意义。
【关键词】：换道模型 换道轨迹模型 驾驶行为识别 隐马尔科夫模型
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 本论文研究的目的和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势10-18
• 1.2.1 换道模型研究现状10-14
• 1.2.2 换道轨迹模型研究现状14-15
• 1.2.3 车辆换道轨迹相关安全研究15-18
• 1.3 论文主要内容与章节安排18-19
• 第2章 换道轨迹模型与相关理论基础19-30
• 2.1 跟驰模型19-20
• 2.1.1 GM模型19-20
• 2.1.2 IDM模型20
• 2.2 换道模型20-22
• 2.2.1 Hidas换道模型20-21
• 2.2.2 MOBIL换道模型21-22
• 2.3 隐马尔可夫链与驾驶行为识别22-25
• 2.4 换道安全性评估25-26
• 2.5 NGSIM数据库26-30
• 第3章 车辆换道轨迹模型30-51
• 3.1 换道行为概述30-33
• 3.2 理想情况下换道轨迹模型33-35
• 3.3 基于US101数据的模型参数标定35-50
• 3.3.1 US101数据库换道轨迹库35-38
• 3.3.2 影响因素分析38-49
• 3.3.3 参数标定49-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第4章 车辆纵向轨迹预测51-56
• 4.1 基于迭代方法纵向轨迹预测建模51-52
• 4.2 纵向轨迹预测模型参数拟合52-53
• 4.3 纵向轨迹预测模型验证53-55
• 4.4 本章小结55-56
• 第5章 车辆换道轨迹预测与安全性预测56-68
• 5.1 基于HMM的驾驶员意图识别模型建模57-58
• 5.2 识别模型建模训练58-59
• 5.3 换道状态识别59-61
• 5.4 换道轨迹预测61-64
• 5.5 预测轨迹安全性的分析64-67
• 5.5.1 换道轨迹的曲率分析64
• 5.5.2 换道轨迹与当前车道前方车辆安全分析64-66
• 5.5.3 换道轨迹与目标车道安全分析66-67
• 5.6 本章小结67-68
• 结论68-70
• 参考文献70-75
• 附录75-82
• 附录A US101数据帧说明75-76
• 附录B 基于HMM模型的换道识别模型训练结果76-77
• 附录C 部分车辆预测换道轨迹在换道期间的速度与位置误差77-82
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单82-83
• 致谢83

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4 袁盛s，

本文编号：306900