无人驾驶条件下沥青路面纹理识别和制动策略研究
发布时间：2021-10-29 11:15
无人驾驶汽车因其具有驾驶行为可感知、缓解交通压力、减少能源消耗、减少交通事故等优势,使交通安全问题得到改善,将是未来道路上行驶车辆的主流形式。然而,无人驾驶汽车制动模型忽略了路面的影响因素,未考虑晴天、雨天不同路况下的沥青路面纹理情况对行车制动安全性的影响。路面的纹理特性与路面抗滑性能存在直接联系,良好的路面抗滑性能能够为高速行驶的车辆提供充足的摩擦力,保证车辆行驶过程中的安全性、舒适性。此外,典型的路表纹理测量方法与表征参数是对路表纹理水平的均衡化,无法体现粗糙沥青路表纹理的分形特性,测量效率较低且存在不可控的纹理信息损失的情况。鉴于此,本文结合无人驾驶车辆的技术特性及感应需求,研究沥青路面表面纹理识别方法及无人驾驶车辆的制动方式,为无人驾驶汽车制动策略选择提供理论指导。基于近景摄影测量技术的基本原理,本文首先提出了自动化近景摄影测量系统（Automatic close range photogrammetry system,ACRP system）,同时搭建实体近景摄影测量硬件平台,实现自动化沥青路面表面纹理图像实时采集,并运用MATLAB/Python混合编程完成ACRP软件模块...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：140 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
沥青路面表面纹理断面构造解析图
施工过程中施工工艺不完善造成的裂缝、坑槽，第二是随着道路服役时间而产生的车辙、路表坑洞等路面病害[57]。大构造的尺度与轮胎印迹的尺度相近，因此路面大构造的存在会对路面滚动阻力和车辆行驶过程中的路面噪音造成较大影响。（4）不平整度（Roughness）与路面大构造相比，路面的不平整度在表面不规则性上更加突出，尺度也比路面大构造大，在国际上用国际平整度指数（Internationalroughnessindex，IRI）和路面功率谱密度（Powerspectraldensity，PSD）来表征[58,59]，用于评价沥青路面的平整度和整体服务性能。图1-5PIARC纹理分类及其对车辆行驶的影响综上，PIARC纹理分类中的4种路面纹理构造直接影响到车辆在行驶过程中的轮胎–路面的相互作用（路面干燥情况）和轮胎–水–路面的相互作用（路面潮湿情况下），有关不同纹理配置对车辆行驶的影响参见图1-5。其中微观纹理和宏观纹理直接影响到沥青路面的抗滑性能及行车的安全性[54]，抗滑性能包
东南大学硕士学位论文14图1-6）。通过对比规范试验，邻峰夹角和与摆值有很好的相关性，可用于评价路面抗滑。图1-6角和角的定义（2）基于分形理论的纹理特征描述1982年，分形概念由法国数学家BB.Mandelbrot首次提出[82]，通过研究形状多样的不规则物体，得出物体存在自相似性（又称为自放射性），进而提出并首创了分形理论（Fractaltheory，FT）。该理论可用于定量描述不规则物体的局部和整体之间的相似性。在道路领域，沥青路面表面纹理在一定的尺度范围之间也表现出一定的自相似性，许多学者将分形理论运用到沥青路面表面纹理的特征描述。二十世纪九十年代，分形理论开始被运用于道路领域的研究[83,84]，此后，不断有新的研究成果出现。2001年，德国于利希研究中心研究者B.Persson[85]提出了基于表面分形理论的橡胶摩擦模型，在后续的十年里不断完善该理论[86,87]。2004年，颜强和黄彭[88]采用分形理论分析了沥青混合料的微观结构，结果结果表明分形理论能更好的表征沥青混合料表面复杂的微观结构。2008年，黄宝涛和田伟平等人[89]制备了车辙板试件进行抗滑系数试验，研究了沥青混合料的路面分维数值与级配的关系。2011年，张肖宁[90]利用激光扫描获取沥青路面表面纹理，利用MATLAB平台对三维纹理数据进行分析，实现“盒子计数法”自动化计算，并得到表面的分形维数。当前国内外对于沥青路面表面纹理参数提取方法的研究对采用激光扫描、图像处理软件、三维逆处理软件、软件编程来实现，选取计算的纹理参数主要为MTD值、MPD值两个构造深度参数，少数研究提出了新的纹理参数。前人的研究验证了图像处理、编程运算流程得到纹理参数的可靠性，值得借鉴和参考。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于轮胎滑水与摩擦能量耗散的潮湿沥青路面车辆制动行为模拟（英文）[J]. 刘修宇,曹青青,陈嘉颖,黄晓明. Journal of Southeast University（English Edition）. 2018(04)
[2]基于路表分形摩擦理论的整车雨天制动性能模拟[J]. 黄晓明,曹青青,刘修宇,陈嘉颖,周兴林. 吉林大学学报(工学版). 2019(03)
[3]全自动无人驾驶车辆特点分析与研究[J]. 刘小平. 内燃机与配件. 2018(04)
[4]沥青路面表面纹理的多重分形特征及其磨光行为[J]. 周兴林,肖神清,刘万康,黄晓明,肖旺新. 东南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[5]无人驾驶汽车的现状与未来发展[J]. 吴春辉. 汽车与驾驶维修(维修版). 2018(01)
[6]自动驾驶汽车安全影响因素分析与应对措施研究[J]. 毛向阳,尚世亮,崔海峰. 上海汽车. 2018(01)
[7]雨天公路水膜厚度模型验证及行车安全性[J]. 王祎祚,李光元,张泽垚,邓鹏. 科学技术与工程. 2017(29)
[8]数字化技术对沥青路面抗滑评价的应用[J]. 陈惠萍. 城市道桥与防洪. 2017(06)
[9]粗集料表面纹理粗糙度的多重分形评价[J]. 周兴林,肖神清,肖旺新,冉茂平. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[10]无人驾驶汽车研究综述与发展展望[J]. 潘福全,亓荣杰,张璇,张丽霞. 科技创新与应用. 2017(02)
博士论文
[1]视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究[D]. 郭景华.大连理工大学 2012
[2]车辆防抱制动系统及制动稳定性控制策略的仿真研究[D]. 唐国元.华中科技大学 2005
硕士论文
[1]基于双目立体视觉的路面三维形貌重构算法研究[D]. 施敏.东南大学 2017
[2]基于数字图像技术的沥青路表纹理构造与抗滑性能研究[D]. 蓝忠志.重庆交通大学 2017
[3]基于路面辨识的主动避撞制动系统关键技术研究[D]. 张龙飞.江苏大学 2017
[4]无人驾驶汽车的路径规划与跟随控制算法研究[D]. 潘鲁彬.湖南大学 2016
[5]基于VC++与MATLAB混合编程的路面构造深度三维检测系统软件设计与实现[D]. 苏瑜.长安大学 2016
[6]无人车运动控制系统设计与实现[D]. 王振.长安大学 2016
[7]沥青路面表面纹理数字化技术研究[D]. 王飔奇.东南大学 2016
[8]弯道驾驶行为研究及无人驾驶车辆智能行为评价[D]. 董芳.北京理工大学 2016
[9]基于GIS的无人地面车辆路径规划技术研究[D]. 潘允辉.北京理工大学 2016
[10]无人驾驶车GPS自主导航系统设计与实现[D]. 郭俊杰.长安大学 2014
本文编号：3464550
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：140 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
沥青路面表面纹理断面构造解析图
施工过程中施工工艺不完善造成的裂缝、坑槽，第二是随着道路服役时间而产生的车辙、路表坑洞等路面病害[57]。大构造的尺度与轮胎印迹的尺度相近，因此路面大构造的存在会对路面滚动阻力和车辆行驶过程中的路面噪音造成较大影响。（4）不平整度（Roughness）与路面大构造相比，路面的不平整度在表面不规则性上更加突出，尺度也比路面大构造大，在国际上用国际平整度指数（Internationalroughnessindex，IRI）和路面功率谱密度（Powerspectraldensity，PSD）来表征[58,59]，用于评价沥青路面的平整度和整体服务性能。图1-5PIARC纹理分类及其对车辆行驶的影响综上，PIARC纹理分类中的4种路面纹理构造直接影响到车辆在行驶过程中的轮胎–路面的相互作用（路面干燥情况）和轮胎–水–路面的相互作用（路面潮湿情况下），有关不同纹理配置对车辆行驶的影响参见图1-5。其中微观纹理和宏观纹理直接影响到沥青路面的抗滑性能及行车的安全性[54]，抗滑性能包
东南大学硕士学位论文14图1-6）。通过对比规范试验，邻峰夹角和与摆值有很好的相关性，可用于评价路面抗滑。图1-6角和角的定义（2）基于分形理论的纹理特征描述1982年，分形概念由法国数学家BB.Mandelbrot首次提出[82]，通过研究形状多样的不规则物体，得出物体存在自相似性（又称为自放射性），进而提出并首创了分形理论（Fractaltheory，FT）。该理论可用于定量描述不规则物体的局部和整体之间的相似性。在道路领域，沥青路面表面纹理在一定的尺度范围之间也表现出一定的自相似性，许多学者将分形理论运用到沥青路面表面纹理的特征描述。二十世纪九十年代，分形理论开始被运用于道路领域的研究[83,84]，此后，不断有新的研究成果出现。2001年，德国于利希研究中心研究者B.Persson[85]提出了基于表面分形理论的橡胶摩擦模型，在后续的十年里不断完善该理论[86,87]。2004年，颜强和黄彭[88]采用分形理论分析了沥青混合料的微观结构，结果结果表明分形理论能更好的表征沥青混合料表面复杂的微观结构。2008年，黄宝涛和田伟平等人[89]制备了车辙板试件进行抗滑系数试验，研究了沥青混合料的路面分维数值与级配的关系。2011年，张肖宁[90]利用激光扫描获取沥青路面表面纹理，利用MATLAB平台对三维纹理数据进行分析，实现“盒子计数法”自动化计算，并得到表面的分形维数。当前国内外对于沥青路面表面纹理参数提取方法的研究对采用激光扫描、图像处理软件、三维逆处理软件、软件编程来实现，选取计算的纹理参数主要为MTD值、MPD值两个构造深度参数，少数研究提出了新的纹理参数。前人的研究验证了图像处理、编程运算流程得到纹理参数的可靠性，值得借鉴和参考。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于轮胎滑水与摩擦能量耗散的潮湿沥青路面车辆制动行为模拟（英文）[J]. 刘修宇,曹青青,陈嘉颖,黄晓明. Journal of Southeast University（English Edition）. 2018(04)
[2]基于路表分形摩擦理论的整车雨天制动性能模拟[J]. 黄晓明,曹青青,刘修宇,陈嘉颖,周兴林. 吉林大学学报(工学版). 2019(03)
[3]全自动无人驾驶车辆特点分析与研究[J]. 刘小平. 内燃机与配件. 2018(04)
[4]沥青路面表面纹理的多重分形特征及其磨光行为[J]. 周兴林,肖神清,刘万康,黄晓明,肖旺新. 东南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[5]无人驾驶汽车的现状与未来发展[J]. 吴春辉. 汽车与驾驶维修(维修版). 2018(01)
[6]自动驾驶汽车安全影响因素分析与应对措施研究[J]. 毛向阳,尚世亮,崔海峰. 上海汽车. 2018(01)
[7]雨天公路水膜厚度模型验证及行车安全性[J]. 王祎祚,李光元,张泽垚,邓鹏. 科学技术与工程. 2017(29)
[8]数字化技术对沥青路面抗滑评价的应用[J]. 陈惠萍. 城市道桥与防洪. 2017(06)
[9]粗集料表面纹理粗糙度的多重分形评价[J]. 周兴林,肖神清,肖旺新,冉茂平. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(02)
[10]无人驾驶汽车研究综述与发展展望[J]. 潘福全,亓荣杰,张璇,张丽霞. 科技创新与应用. 2017(02)
博士论文
[1]视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究[D]. 郭景华.大连理工大学 2012
[2]车辆防抱制动系统及制动稳定性控制策略的仿真研究[D]. 唐国元.华中科技大学 2005
硕士论文
[1]基于双目立体视觉的路面三维形貌重构算法研究[D]. 施敏.东南大学 2017
[2]基于数字图像技术的沥青路表纹理构造与抗滑性能研究[D]. 蓝忠志.重庆交通大学 2017
[3]基于路面辨识的主动避撞制动系统关键技术研究[D]. 张龙飞.江苏大学 2017
[4]无人驾驶汽车的路径规划与跟随控制算法研究[D]. 潘鲁彬.湖南大学 2016
[5]基于VC++与MATLAB混合编程的路面构造深度三维检测系统软件设计与实现[D]. 苏瑜.长安大学 2016
[6]无人车运动控制系统设计与实现[D]. 王振.长安大学 2016
[7]沥青路面表面纹理数字化技术研究[D]. 王飔奇.东南大学 2016
[8]弯道驾驶行为研究及无人驾驶车辆智能行为评价[D]. 董芳.北京理工大学 2016
[9]基于GIS的无人地面车辆路径规划技术研究[D]. 潘允辉.北京理工大学 2016
[10]无人驾驶车GPS自主导航系统设计与实现[D]. 郭俊杰.长安大学 2014
本文编号：3464550
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