考虑驾驶人特性的智能车整车控制策略研究
发布时间：2021-11-10 02:11
在汽车智能化程度不断加深的趋势和背景下,汽车智能化已经是汽车领域的研究热点之一。汽车智能化的终极目标是实现所有工况下的无人驾驶,以期望能够减少交通事故,降低能源消耗,提高交通效率。但现阶段还不能实现所有工况下的无人驾驶,驾驶人和智能驾驶系统将在未来一段时间内同时存在。整车控制技术是智能驾驶的关键技术之一,本文在研究和设计智能车整车控制策略时,着重考虑了车内驾驶人的因素,将不同类型驾驶人对横纵向行驶状态的不同偏好作为控制策略的设计依据之一,设计考虑驾驶人特性的智能车整车控制策略,以提高不同类型驾驶人对智能系统的接受度和信任度。进行了真实校园场景下的采集驾驶人驾驶数据的试验并通过聚类分析将驾驶人类型分类。根据研究内容,招募了不同性别,不同年龄的拥有驾照的试验人员进行了驾驶试验,根据参数的正常范围和分布,对采集到的试验数据进行滤波去噪处理。通过对比分析,采取纵向加速度的最大值、最小值,以及方向盘转角变化率的极值来反映驾驶人特性,并通过k均值聚类分析,找到表征不同类型驾驶人的特征参数值,为后文控制器的设计提供依据。建立了研究对象的动力学模型并建立了传动系统模型、制动系统模型、驱动系统模型,为后...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析9第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析2.1实车试验方案设计2.1.1试验设备平台搭建本试验在大众迈腾车辆上进行，如图2.1所示，车辆基本参数如表2.1所示。通过车辆OBD（OnBoardDiagnostics，OBD），即“车载诊断系统”接口采集车辆的运行状态信息和驾驶人驾驶操作信息，数据采集设备为美国罗斯科技有限公司开发的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)设备，如图2.2所示。图2.1试验车辆图2.2OBD数据采集设备OBD技术最早起源于80年代的美国，初期的OBD技术，是通过恰当的技术方式提醒驾驶人发生的失效或故障。欧盟和日本在2000年以后引入OBD技术，2004年之后，汽车发达国家的OBD技术进入第三个阶段。2007年7月1日起，我国强制实施国Ⅲ标准，国Ⅲ标准里则强制要求安装OBD。图2.3是通过OBD
第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析9第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析2.1实车试验方案设计2.1.1试验设备平台搭建本试验在大众迈腾车辆上进行，如图2.1所示，车辆基本参数如表2.1所示。通过车辆OBD（OnBoardDiagnostics，OBD），即“车载诊断系统”接口采集车辆的运行状态信息和驾驶人驾驶操作信息，数据采集设备为美国罗斯科技有限公司开发的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)设备，如图2.2所示。图2.1试验车辆图2.2OBD数据采集设备OBD技术最早起源于80年代的美国，初期的OBD技术，是通过恰当的技术方式提醒驾驶人发生的失效或故障。欧盟和日本在2000年以后引入OBD技术，2004年之后，汽车发达国家的OBD技术进入第三个阶段。2007年7月1日起，我国强制实施国Ⅲ标准，国Ⅲ标准里则强制要求安装OBD。图2.3是通过OBD
【参考文献】：
期刊论文
[1]法国铁路2023年起逐步实现自动驾驶[J]. 铁信. 现代城市轨道交通. 2019(02)
[2]日本自动驾驶概况[J]. 垣见直彦. 智能网联汽车. 2019(01)
[3]道路交通事故成儿童伤害重要原因[J]. 本刊编辑部. 汽车与安全. 2018(11)
[4]全球首款L4级量产自动驾驶巴士 金龙阿波龙第100辆下线[J]. 商车. 商用汽车新闻. 2018(27)
[5]自动驾驶分级方法及相关测试评价技术研究[J]. 石娟,秦孔建,郭魁元. 汽车工业研究. 2018(07)
[6]智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应分析[J]. 解炬,江浩斌,马世典. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(03)
[7]基于模糊推理的无人车路径跟踪算法[J]. 焦纪超. 汽车实用技术. 2018(02)
[8]基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计[J]. 王艺,蔡英凤,陈龙,王海,李健,储小军. 汽车技术. 2017(10)
[9]辅助驾驶中的换道决策安全研究[J]. 王建群,柴锐,曹宁,薛晓卿. 安全与环境学报. 2017(03)
[10]基于联合仿真的智能车路径跟踪控制研究[J]. 段建民,夏天,宋志雪. 计算机仿真. 2017(06)
博士论文
[1]考虑驾驶风格的驾驶人疲劳驾驶辨识方法研究[D]. 李科勇.吉林大学 2017
[2]人机共享的驾驶员横向辅助系统关键技术研究[D]. 谈东奎.合肥工业大学 2017
[3]基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究[D]. 冀秉魁.吉林大学 2014
[4]驾驶员精神负荷评价及在辅助驾驶系统中的应用[D]. 段立飞.吉林大学 2013
[5]基于视觉的驾驶员横向辅助系统关键技术研究[D]. 王家恩.合肥工业大学 2013
[6]城市环境下无人驾驶车辆运动控制方法的研究[D]. 赵盼.中国科学技术大学 2012
[7]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
硕士论文
[1]基于稳定性的驾驶员模型研究[D]. 杨浩.重庆理工大学 2018
[2]复杂环境下智能车辆局部路径规划与跟踪方法研究[D]. 孔令上.重庆邮电大学 2017
[3]无人驾驶车辆换道与超车控制方法研究[D]. 祁智.燕山大学 2017
[4]智能车速度规划及路径跟踪控制方法研究[D]. 夏天.北京工业大学 2017
[5]视觉导航智能车避障路径规划及横向控制研究[D]. 黄超杰.长安大学 2017
[6]基于动力学模型的智能车辆横、纵向及综合控制策略研究[D]. 雷敏.重庆交通大学 2017
[7]无模型自适应控制在无人驾驶汽车中的应用[D]. 田涛涛.北京交通大学 2017
[8]智能车辆自主换道方法的研究[D]. 王政.吉林大学 2016
[9]无人驾驶车辆的自动转向控制[D]. 余如.吉林大学 2016
[10]无人驾驶车辆换道控制方法研究[D]. 王震宇.东南大学 2016
本文编号：3486361
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析9第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析2.1实车试验方案设计2.1.1试验设备平台搭建本试验在大众迈腾车辆上进行，如图2.1所示，车辆基本参数如表2.1所示。通过车辆OBD（OnBoardDiagnostics，OBD），即“车载诊断系统”接口采集车辆的运行状态信息和驾驶人驾驶操作信息，数据采集设备为美国罗斯科技有限公司开发的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)设备，如图2.2所示。图2.1试验车辆图2.2OBD数据采集设备OBD技术最早起源于80年代的美国，初期的OBD技术，是通过恰当的技术方式提醒驾驶人发生的失效或故障。欧盟和日本在2000年以后引入OBD技术，2004年之后，汽车发达国家的OBD技术进入第三个阶段。2007年7月1日起，我国强制实施国Ⅲ标准，国Ⅲ标准里则强制要求安装OBD。图2.3是通过OBD
第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析9第2章真实驾驶场景下驾驶人数据分析2.1实车试验方案设计2.1.1试验设备平台搭建本试验在大众迈腾车辆上进行，如图2.1所示，车辆基本参数如表2.1所示。通过车辆OBD（OnBoardDiagnostics，OBD），即“车载诊断系统”接口采集车辆的运行状态信息和驾驶人驾驶操作信息，数据采集设备为美国罗斯科技有限公司开发的VCDS(VAG-COMDiagnosticSystem)设备，如图2.2所示。图2.1试验车辆图2.2OBD数据采集设备OBD技术最早起源于80年代的美国，初期的OBD技术，是通过恰当的技术方式提醒驾驶人发生的失效或故障。欧盟和日本在2000年以后引入OBD技术，2004年之后，汽车发达国家的OBD技术进入第三个阶段。2007年7月1日起，我国强制实施国Ⅲ标准，国Ⅲ标准里则强制要求安装OBD。图2.3是通过OBD
【参考文献】：
期刊论文
[1]法国铁路2023年起逐步实现自动驾驶[J]. 铁信. 现代城市轨道交通. 2019(02)
[2]日本自动驾驶概况[J]. 垣见直彦. 智能网联汽车. 2019(01)
[3]道路交通事故成儿童伤害重要原因[J]. 本刊编辑部. 汽车与安全. 2018(11)
[4]全球首款L4级量产自动驾驶巴士 金龙阿波龙第100辆下线[J]. 商车. 商用汽车新闻. 2018(27)
[5]自动驾驶分级方法及相关测试评价技术研究[J]. 石娟,秦孔建,郭魁元. 汽车工业研究. 2018(07)
[6]智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应分析[J]. 解炬,江浩斌,马世典. 江苏大学学报(自然科学版). 2018(03)
[7]基于模糊推理的无人车路径跟踪算法[J]. 焦纪超. 汽车实用技术. 2018(02)
[8]基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计[J]. 王艺,蔡英凤,陈龙,王海,李健,储小军. 汽车技术. 2017(10)
[9]辅助驾驶中的换道决策安全研究[J]. 王建群,柴锐,曹宁,薛晓卿. 安全与环境学报. 2017(03)
[10]基于联合仿真的智能车路径跟踪控制研究[J]. 段建民,夏天,宋志雪. 计算机仿真. 2017(06)
博士论文
[1]考虑驾驶风格的驾驶人疲劳驾驶辨识方法研究[D]. 李科勇.吉林大学 2017
[2]人机共享的驾驶员横向辅助系统关键技术研究[D]. 谈东奎.合肥工业大学 2017
[3]基于驾驶员视觉特性的驾驶行为预测方法研究[D]. 冀秉魁.吉林大学 2014
[4]驾驶员精神负荷评价及在辅助驾驶系统中的应用[D]. 段立飞.吉林大学 2013
[5]基于视觉的驾驶员横向辅助系统关键技术研究[D]. 王家恩.合肥工业大学 2013
[6]城市环境下无人驾驶车辆运动控制方法的研究[D]. 赵盼.中国科学技术大学 2012
[7]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
硕士论文
[1]基于稳定性的驾驶员模型研究[D]. 杨浩.重庆理工大学 2018
[2]复杂环境下智能车辆局部路径规划与跟踪方法研究[D]. 孔令上.重庆邮电大学 2017
[3]无人驾驶车辆换道与超车控制方法研究[D]. 祁智.燕山大学 2017
[4]智能车速度规划及路径跟踪控制方法研究[D]. 夏天.北京工业大学 2017
[5]视觉导航智能车避障路径规划及横向控制研究[D]. 黄超杰.长安大学 2017
[6]基于动力学模型的智能车辆横、纵向及综合控制策略研究[D]. 雷敏.重庆交通大学 2017
[7]无模型自适应控制在无人驾驶汽车中的应用[D]. 田涛涛.北京交通大学 2017
[8]智能车辆自主换道方法的研究[D]. 王政.吉林大学 2016
[9]无人驾驶车辆的自动转向控制[D]. 余如.吉林大学 2016
[10]无人驾驶车辆换道控制方法研究[D]. 王震宇.东南大学 2016
本文编号：3486361
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