智能汽车换道轨迹规划方法的研究
发布时间：2021-06-15 14:55
随着全球汽车保有量的攀升,交通安全问题日益突出,交通事故绝大部分与驾驶员的人为操作有关,因此,智能汽车得到越来越多的关注,成为世界车辆工程领域的研究热点。变更车道是智能汽车在结构化道路上的常见行为之一,对交通安全性和通行效率有重要影响。换道轨迹的生成是完成换道行为的先决条件,换道轨迹的性能决定了智能汽车在换道过程中能否安全、高效、舒适地运行。本课题针对智能汽车在结构化道路上的换道问题,开展了换道轨迹规划方法的研究。首先,提出基于周边车辆行为识别的换道决策。建立了一种基于自适应热区的轨迹特征辨识方法,当周边车辆的轨迹点落在相应的热区时,用热区值表征主车对周边环境车辆的观测,并在主车做出换道行为时,能够进行热点区域的切换,使用隐马尔可夫模型对轨迹建模,并通过纳入更高级别的条件语句来提高算法的实时性,以识别周边车辆行为。在确保周边车辆行为对主车换道没有威胁时,深度分析换道意图产生的缘由,提出了换道忍耐度的概念来量化换道意图,初步制定了一种安全而又高效的换道策略。其次,针对换道轨迹规划算法在可行性和安全性上的不足,以不同工况下的换道轨迹规划为切入点,在无障碍换道工况下提出一种改进余弦换道模型,...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
第一辆智能驾驶汽车Fig.1.1Thefirstintelligentdrivingvehicle
图 1.1 第一辆智能驾驶汽车Fig.1.1 The first intelligent driving vehicle欧洲从 20 世纪 80 年代中期开始涉足智能车领域，但欧洲研究的重点不在于车路协同，而是将智能车当作独立的个体，使其能够在正常交通道路中行驶。1980年，慕尼黑联邦国防军大学研制出无人驾驶汽车 UniBW，它集成了 8 个 16 位微处理器，在道路上行驶的最高时速为 90km/h[6]。相比欧美地区，日本在这方面的研究历史更为简短。日本的研究人员主要探讨的是利用车间通信方式辅助行车，重点是研究如何避免发生交通事故。日本在智能安全及车联网方面的研究走在世界前列，但对完全智能驾驶技术关注较少。迎来新世纪后，在 DARPA 的主持下，2004、2005、2007 年举办了三届智能车挑战赛，使智能驾驶技术得到了更多的关注[7]。
2011 年 7 月 14 日，该车型成功的在自动驾驶状，整个里程为 286 公里，历时 3 小时 22 分钟。，百度公司推出无人驾驶项目，旨在打造出“百度汽车块构成，分别是高精度地图、定位、感知以及智能决策无人驾驶汽车在全自动驾驶模式下，成功在城市、环路任务，整个过程中的最高时速为 100km/h。2017 年 4 月新的 Apollo 平台计划，为车辆的自动驾驶提供技术环车行业的热烈响应，2018 年 4 月，参与 Apollo 计划的，Apollo 2.5 已经在一定区域内开放了基于计算机视觉无人驾驶技术的发展，2008 年国家自然科学基金会推算”计划。从 2009 年至今，该机构成功举办了 10 届智 即为智能汽车通过非机动车横穿测试的项目。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进AWA*算法的智能车辆全局路径规划研究[J]. 吴麟麟,杨俊辉. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(08)
[2]智能网联汽车技术在中国重汽的实践[J]. 张晓东. 中国物流与采购. 2017(24)
[3]中国发展智能汽车的战略价值与优劣势分析[J]. 赵福全,刘宗巍. 现代经济探讨. 2016(04)
[4]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 张毅,代恩灿,罗元. 计算机测量与控制. 2016(01)
[5]蚁群优化算法的理论研究进展[J]. 夏小云,周育人. 智能系统学报. 2016(01)
[6]一种可搜索无限个邻域的改进A*算法[J]. 辛煜,梁华为,杜明博,梅涛,王智灵,江如海. 机器人. 2014(05)
[7]智能车运动轨迹规划中的关键技术研究现状[J]. 李爱娟,李舜酩,李殿荣,沈峘,缪小冬. 机械科学与技术. 2013(07)
[8]一种基于邻域空间的混合粒子群优化算法[J]. 曾毅,朱旭生,廖国勇. 华东交通大学学报. 2013(03)
[9]基于方向信息素协调的蚁群算法[J]. 孟祥萍,片兆宇,沈中玉,苑全德. 控制与决策. 2013(05)
[10]为极速智能车保驾护航——记清华大学计算机系THMR课题组之智能汽车研究[J]. 肖延胜. 中国发明与专利. 2011(12)
博士论文
[1]城市环境下无人驾驶车辆决策系统研究[D]. 陈佳佳.中国科学技术大学 2014
[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
[3]无信号交叉口车车冲突检测与消解算法研究[D]. 俄文娟.吉林大学 2012
本文编号：3231265
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
第一辆智能驾驶汽车Fig.1.1Thefirstintelligentdrivingvehicle
图 1.1 第一辆智能驾驶汽车Fig.1.1 The first intelligent driving vehicle欧洲从 20 世纪 80 年代中期开始涉足智能车领域，但欧洲研究的重点不在于车路协同，而是将智能车当作独立的个体，使其能够在正常交通道路中行驶。1980年，慕尼黑联邦国防军大学研制出无人驾驶汽车 UniBW，它集成了 8 个 16 位微处理器，在道路上行驶的最高时速为 90km/h[6]。相比欧美地区，日本在这方面的研究历史更为简短。日本的研究人员主要探讨的是利用车间通信方式辅助行车，重点是研究如何避免发生交通事故。日本在智能安全及车联网方面的研究走在世界前列，但对完全智能驾驶技术关注较少。迎来新世纪后，在 DARPA 的主持下，2004、2005、2007 年举办了三届智能车挑战赛，使智能驾驶技术得到了更多的关注[7]。
2011 年 7 月 14 日，该车型成功的在自动驾驶状，整个里程为 286 公里，历时 3 小时 22 分钟。，百度公司推出无人驾驶项目，旨在打造出“百度汽车块构成，分别是高精度地图、定位、感知以及智能决策无人驾驶汽车在全自动驾驶模式下，成功在城市、环路任务，整个过程中的最高时速为 100km/h。2017 年 4 月新的 Apollo 平台计划，为车辆的自动驾驶提供技术环车行业的热烈响应，2018 年 4 月，参与 Apollo 计划的，Apollo 2.5 已经在一定区域内开放了基于计算机视觉无人驾驶技术的发展，2008 年国家自然科学基金会推算”计划。从 2009 年至今，该机构成功举办了 10 届智 即为智能汽车通过非机动车横穿测试的项目。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进AWA*算法的智能车辆全局路径规划研究[J]. 吴麟麟,杨俊辉. 重庆理工大学学报(自然科学). 2018(08)
[2]智能网联汽车技术在中国重汽的实践[J]. 张晓东. 中国物流与采购. 2017(24)
[3]中国发展智能汽车的战略价值与优劣势分析[J]. 赵福全,刘宗巍. 现代经济探讨. 2016(04)
[4]基于改进遗传算法的移动机器人路径规划[J]. 张毅,代恩灿,罗元. 计算机测量与控制. 2016(01)
[5]蚁群优化算法的理论研究进展[J]. 夏小云,周育人. 智能系统学报. 2016(01)
[6]一种可搜索无限个邻域的改进A*算法[J]. 辛煜,梁华为,杜明博,梅涛,王智灵,江如海. 机器人. 2014(05)
[7]智能车运动轨迹规划中的关键技术研究现状[J]. 李爱娟,李舜酩,李殿荣,沈峘,缪小冬. 机械科学与技术. 2013(07)
[8]一种基于邻域空间的混合粒子群优化算法[J]. 曾毅,朱旭生,廖国勇. 华东交通大学学报. 2013(03)
[9]基于方向信息素协调的蚁群算法[J]. 孟祥萍,片兆宇,沈中玉,苑全德. 控制与决策. 2013(05)
[10]为极速智能车保驾护航——记清华大学计算机系THMR课题组之智能汽车研究[J]. 肖延胜. 中国发明与专利. 2011(12)
博士论文
[1]城市环境下无人驾驶车辆决策系统研究[D]. 陈佳佳.中国科学技术大学 2014
[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
[3]无信号交叉口车车冲突检测与消解算法研究[D]. 俄文娟.吉林大学 2012
本文编号：3231265
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