基于驾驶员意图的智能车辆路径跟随研究

发布时间：2017-10-31 11:31

  本文关键词：基于驾驶员意图的智能车辆路径跟随研究

  更多相关文章： 驾驶意图 混合模型 协同控制 路径跟随

【摘要】：驾驶员人为因素是引发道路交通安全事故的最主要原因。因此,结合各种先进技术研发智能车辆,辅助驾驶员完成驾驶任务,保障车辆行车安全成为目前的研究热点之一。然而,围绕智能车辆研发的先进驾驶辅助系统,对道路交通环境进行态势评估之时,往往忽略了驾驶员本身的驾驶意图,出现频繁误报的状况。根据这一现象,本文提出了基于驾驶员意图的人机协同控制策略,引导智能车辆跟随目标路径。论文主要完成了如下工作:(1)搭建驾驶员在环仿真试验平台。在虚拟道路场景下,驾驶员操作方向盘、油门踏板、制动踏板等机构,执行相应的驾驶意图。驾驶员操作量由角度传感器、加速踏板传感器测量得到,经数据采集卡PCI-6251实时传递给实时终端VI,然后将时序数据共享给主机VI并保存,最终建立驾驶员换道意图数据库,为离线训练换道意图模型提供数据支持。(2)建立结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的混合模型。对驾驶员换道意图辨识方法进行归纳总结,分析了HMM、SVM各自的优缺点,提出了具有时序与分类特性的HMMSVM混合模型。根据离线训练得到的五种换道意图模型参数,在仿真平台上对驾驶员换道意图进行在线辨识。仿真结果表明:相比单独的HMM或SVM,该混合模型能够更准确地辨识驾驶员的换道意图,辨识率高达98%,且耗时仅需0.006S,具有较好的实时性。(3)制定协同控制策略。根据试验需求,基于具有横摆和侧向运动的车辆二自由度模型,根据预瞄理论推导出预测模型的状态空间方程,以车辆的侧向位置偏差、实际路径和目标路径间的航向角偏差作为优化指标,计算出最优的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)方向盘转角输入,并根据代价函数及驾驶员意图对比值,确定协同系数,得出结合驾驶员输入和MPC输入的方向盘转角协同输入量。仿真结果表明:基于驾驶员意图的人机协同控制策略指引智能车辆跟随目标路径取得了较好的跟随效果。
【关键词】：驾驶意图 混合模型 协同控制 路径跟随
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题的研究背景及意义12-13
• 1.2 国内外研究现状与发展趋势13-17
• 1.2.1 驾驶员意图辨识研究现状13-16
• 1.2.2 路径跟随控制研究现状16-17
• 1.3 本课题研究内容17-18
• 第2章 驾驶员换道意图数据采集与处理18-28
• 2.1 换道行为分析18-19
• 2.2 试验方案设计19-20
• 2.2.1 试验目的19
• 2.2.2 试验总体方案19-20
• 2.3 驾驶员在环仿真试验平台简介20-24
• 2.3.1 实际驾驶操作系统20
• 2.3.2 数据采集硬件系统20-21
• 2.3.3 数据采集软件系统21-24
• 2.3.4 驾驶员在环仿真系统24
• 2.4 试验过程24-26
• 2.4.1 时间窗的确定24-25
• 2.4.2 试验事项25-26
• 2.5 数据处理26-27
• 2.5.1 异常数据剔除26
• 2.5.2 样本集的筛选26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 驾驶员换道意图辨识模型的建立及仿真28-42
• 3.1 驾驶员换道意图辨识流程28-29
• 3.2 构建HMM-SVM混合模型29-37
• 3.2.1 HMM基本概念29-30
• 3.2.2 HMM学习30-31
• 3.2.3 HMM评估31-32
• 3.2.4 SVM基本思想32
• 3.2.5 SVM分类32-36
• 3.2.6 SVM多分类36-37
• 3.2.7 HMM-SVM基本思想37
• 3.3 驾驶员换道意图仿真试验与结果分析37-41
• 3.3.1 样本测试37-38
• 3.3.2 实时性评估38-39
• 3.3.3 在线辨识39-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第4章 智能车辆路径跟随控制策略研究与仿真42-57
• 4.1 路径跟随系统简介42
• 4.2 车辆动力学模型42-45
• 4.3 模型预测控制45-49
• 4.3.1 预测模型45-47
• 4.3.2 优化函数47-49
• 4.4 协同控制策略49-51
• 4.4.1 代价函数49
• 4.4.2 意图对比49-50
• 4.4.3 协同控制50-51
• 4.5 仿真结果分析51-56
• 4.6 本章小结56-57
• 总结与展望57-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录64

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本文编号：1122195