基于PreScan的无人驾驶车辆虚拟测试

发布时间：2022-01-26 18:22

　　无人驾驶车辆是近年来研究热点之一,它对于社会发展、国防建设以及科技进步都具有重大意义,是机械工程、车辆工程、计算机科学与技术、智能交通和人工智能等多个学科的交叉融合。作为交通工具,安全始终是排在第一位的,任何一项技术投入市场应用前都要经过长期的测试与评价。传统测试方法已经不能满足无人驾驶车辆的测试需求,虚拟测试已经成为无人驾驶车辆测试的重要的一环,是累计无人驾驶车辆测试里程的重要途径。在SAE制定的无人驾驶车辆等级标准下,本文探索了一种基于PreScan的L2无人驾驶车辆的虚拟测试方法。本文通过对ISO和NHTSA测试评价标准的分析,得出了自适应巡航控制系统和前方防碰撞预警系统的评价指标,设计了L2无人驾驶车辆测试场景,搭建了基于PreScan的虚拟测试场景;在Simulink中建立了相应的主车控制系统,对前方防碰撞预警系统和自动紧急制动系统选择合适安全状态预警模型;最后对自适应巡航控制系统、前方防碰撞预警系统和自动紧急制动系统进行了虚拟测试与评价。整个实验验证了基于PreScan的无人驾驶车辆虚拟测试评价方法的可行性。该方法相比于传统实车测试减少了大量的人力、物力、财力和时间,利用P... 

【文章来源】：河北工程大学河北省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 本课题国外研究现状与发展动态
        1.2.2 本课题国内研究现状与发展动态
    1.3 无人驾驶车辆虚拟测试技术发展趋势
    1.4 本论文的内容与结构
    1.5 本章小结
第2章 虚拟测试指标与场景的确定
    2.1 ACC系统的虚拟测试的评价场景和指标
        2.1.1 ACC系统测试评价内容
        2.1.2 定位导航技术
        2.1.3 场景评价要求
        2.1.4 实验场景选取和制定
    2.2 FCW系统的虚拟测试的评价场景和指标
        2.2.1 FCW系统的评价内容
        2.2.2 FCW系统评价指标和实验要求
        2.2.3 FCW系统评价场景
        2.2.4 实验场景选取和制定
    2.3 本章小结
第3章 虚拟测试环境场景建立
    3.1 ACC系统仿真场景建立
        3.1.1 ACC系统直道跟车模式巡航能力实验模型
        3.1.2 ACC系统弯道跟车巡航能力及探测能力测试场景
    3.2 FCW系统与AEB系统仿真场景建立
    3.3 本章小结
第4章 基于PreScan和 Simulink的系统仿真
    4.1 PreScan与 Simulink联合仿真工作流程
    4.2 安全状态预警模型
        4.2.1 Mazda模型
        4.2.2 Honda模型
        4.2.3 Berkeley模型
        4.2.4 SeungwukMoon模型
        4.2.5 TTC模型
    4.3 ACC 功能实现原理
        4.3.1 ACC功能的理论分析
        4.3.2 ACC系统的Simulink模型搭建
    4.4 FCW功能实现原理
        4.4.1 FCW功能的理论分析
        4.4.2 FCW的 Simulink模型搭建
    4.5 AEB功能实现原理
        4.5.1 AEB功能的理论分析
        4.5.2 AEB的 Simulink模型搭建
    4.6 本章小结
第5章 虚拟测试结果与分析
    5.1 ACC系统虚拟测试结果与分析
        5.1.1 直道跟车模式实验测试结果与分析
        5.1.2 弯道跟车巡航能力及探测能力测试结果与分析
    5.2 FCW系统虚拟测试结果与分析
    5.3 AEB系统虚拟测试结果与分析
    5.4 本章小结
结论与展望
    结论
    研究展望
致谢
参考文献
作者简介
攻读硕士学位期间论文和科研成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]无人驾驶车辆虚拟测试技术的发展[J]. 孙扬,付智超,熊光明.  科技导报. 2019(15)
[2]基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展[J]. 朱冰,张培兴,赵健,陈虹,徐志刚,赵祥模,邓伟文.  中国公路学报. 2019(06)
[3]社会物理信息系统（CPSS）及其典型应用[J]. 熊刚.  自动化博览. 2018(08)
[4]基于反应式行为的车辆运动意图辨识[J]. 孙博华,邓伟文,朱冰,吴坚,王姗姗.  吉林大学学报(工学版). 2018(01)
[5]自动驾驶汽车测试技术发展现状与思考[J]. 范志翔,孙巍,潘汉中,严慈磊.  中国标准化. 2017(20)
[6]Parallel Driving in CPSS:A Unified Approach for Transport Automation and Vehicle Intelligence[J]. Fei-Yue Wang,Nan-Ning Zheng,Dongpu Cao,Clara Marina Martinez,Li Li,Teng Liu.  IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
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[8]平行机器人与平行无人系统:框架、结构、过程、平台及其应用[J]. 白天翔,王帅,沈震,曹东璞,郑南宁,王飞跃.  自动化学报. 2017(02)
[9]基于驾驶员类型分析的智能车辆交叉口行为决策[J]. 宋威龙,熊光明,王诗源,陈慧岩.  北京理工大学学报. 2016(09)
[10]汽车ACC系统纵向控制六模式切换策略仿真研究[J]. 王楠,刘卫国,张君媛,童宝锋.  交通信息与安全. 2014(04)

硕士论文
[1]增基于模拟器的先进驾驶辅助系统的验证和评价方法研究[D]. 闫彬.吉林大学 2017
[2]复杂动态城市环境下无人驾驶车辆仿生换道决策模型研究[D]. 田赓.北京理工大学 2016



本文编号：3610960