自动驾驶车辆拟人化换道决策和换道轨迹研究

发布时间：2021-04-29 21:12

　　相比于其他驾驶行为,换道过程中驾驶人需要关注前方、后方、以及侧向的交通场景,并根据多维度的信息输入做出换道决策。对于自动驾驶车辆,换道过程中车载计算机系统也需要观察周围的交通环境,并根据交通环境状态和自车运动状态进行换道决策,决定是否采取换道操作以及如何进行换道。现阶段,自动驾驶车辆的自主换道能力相对较弱,尤其是换道决策和换道执行模式需要进一步提升。自动驾驶车辆和传统人工驾驶车辆在一定时间内将在道路上混合行驶。从安全和交通流稳定特性需求出发,最好能够实现这两类车辆行为的一致性。显然,将驾驶人改造成为机器一样的驾驶模式不现实,而将驾驶人的驾驶特性提取后输入计算机,实现自动驾驶车辆的类人化行驶从技术上更为现实。以换道为例,换道通常分为正常换道和紧急避让换道。本研究针对自动驾驶车辆的正常换道过程,以保证自动驾驶车辆换道的安全性、乘坐舒适性为目标,通过学习人类驾驶人的换道决策和换道轨迹特性,建立自动驾驶车辆在非紧急避让情况下的换道决策和换道轨迹模型,实现自动驾驶车辆的类人化换道。针对上述需求,本研究通过在小型乘用车上搭建实验平台,开展真实道路环境下的正常驾驶实验,基于雷达、视觉传感器等仪器,获... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：99 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 自动驾驶换道决策研究现状
        1.2.2 自动驾驶换道轨迹规划研究现状
    1.3 研究目标与内容
    1.4 主要研究内容和技术路线
        1.4.1 主要研究内容
        1.4.2 主要技术路线
第二章 驾驶人真实换道数据的获取
    2.1 试验目的
    2.2 试验方案
    2.3 试验路线
        2.3.1 城市低速干道
        2.3.3 城市快速干道
        2.3.4 普通公路
        2.3.5 高速公路
    2.4 试验设备
    2.5 换道数据概况
        2.5.1 换道过程的定义
        2.5.2 换道起始点的确定
        2.5.3 换道数据基本概况
    2.6 本章小结
第三章 自动驾驶车辆拟人化换道决策模型
    3.1 引言
    3.2 换道场景划分
    3.3 换道数据的采集和预处理
        3.3.1 换道数据的采集
        3.3.2 换道行为数据预处理
    3.4 车辆换道轨迹提取
        3.4.1 车辆换道初始时刻和结束时刻的确定
        3.4.2 换道初始时刻和结束时刻数据分析
    3.5 自动驾驶车辆拟人化换道决策模型的建立
        3.5.1 基于决策树的换道决策模型
        3.5.2 换道决策规则建立
        3.5.3 换道决策树结果的验证与分析
    3.6 基于不同类型驾驶人的拟人化换道决策模型
        3.6.1 驾驶人驾驶特性与风格分类
        3.6.2 驾驶风格概念
        3.6.3 驾驶风格测量
        3.6.4 多维度驾驶风格量表
        3.6.5 冒进型驾驶人的拟人化换道决策模型
        3.6.6 基于不同类型驾驶员换道决策模型结果的验证与分析
    3.7 本章小结
第四章 自动驾驶车辆拟人化换道轨迹规划模型
    4.1 引言
    4.2 模型建立及换道设计准则
        4.2.1 模型建立
        4.2.2 换道设计准则
    4.3 换道时刻划分
    4.4 换道轨迹规划方法
    4.5 基于七次多项式的换道轨迹模型
    4.6 基于七次多项式的换道轨迹规划模型的建立
        4.6.1 换道轨迹的约束条件
        4.6.2 临界安全行车距离
        4.6.3 防侧翻算法
        4.6.4 避撞算法
    4.7 基于驾驶人换道数据学习的拟人化轨迹生成
        4.7.1 自由换道场景下的驾驶人换道数据学习
        4.7.2 非自由换道场景下的驾驶人换道数据学习
        4.7.3 自动驾驶车辆拟人化换道轨迹库生成与验证
    4.8 本章小结
结论与展望
    5.1 全文总结
    5.2 全文展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]面向无人驾驶的车辆协同换道轨迹规划[J]. 游峰,谷广.  科学技术与工程. 2018(15)
[2]智能车辆换道行驶的经济车速研究[J]. 金辉,丁峰.  汽车工程. 2018(05)
[3]基于相关向量机的换道安全性评估[J]. 贾小龙,宋定波,王畅,山岩,何爱生,贾丙硕.  交通信息与安全. 2018(02)
[4]基于5次多项式换道模型的高速公路中央分隔带开口长度数值研究[J]. 桂珂捷.  科学技术与工程. 2018(07)
[5]基于Simulink的换道防碰撞预警建模与仿真分析[J]. 张凯,刘军,后士浩,晏晓娟.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(02)
[6]驾驶态度对驾驶员驾驶风格的影响[J]. 李爽.  中国健康心理学杂志. 2016(10)
[7]Structured trajectory planning of collision-free lane change using the vehicle-driver integration data[J]. WANG Jiang Feng,ZHANG Qian,ZHANG Zhi Qi,YAN Xue Dong.  Science China（Technological Sciences）. 2016(05)
[8]营运客车换道越线时间预测方法研究[J]. 黎莉,黄晓梦,郭艳君,王畅.  中国安全科学学报. 2016(04)
[9]基于相关向量机和样条曲线的换道轨迹规划[J]. 李茗,李晗.  公路. 2015(09)
[10]驾驶人换道决策分析及意图识别算法设计[J]. 丁洁云,党睿娜,王建强,李克强.  清华大学学报(自然科学版). 2015(07)

博士论文
[1]多车道高速公路运行方式对分流区交通安全影响研究[D]. 段力.东南大学 2015
[2]基于视觉和雷达的智能车辆自主换道决策机制与控制研究[D]. 朱愿.中国人民解放军军事医学科学院 2014

硕士论文
[1]无人驾驶车辆换道控制方法研究[D]. 王震宇.东南大学 2016
[2]基于制动/转向的汽车主动避撞控制系统研究[D]. 黄丽琼.南京航空航天大学 2016
[3]智能车辆的轨迹跟踪控制方法研究[D]. 张茜.哈尔滨工业大学 2015
[4]考虑驾驶风格的换道预警方法[D]. 毛锦.长安大学 2012



本文编号：3168179