智能汽车辅助驾驶技术的研究
发布时间：2022-02-09 14:23
随着人们物质生活水平的不断提高,汽车保有量也在大幅度增加。汽车在给人们带来方便的同时,也引发了一系列的交通事故,从而导致人员伤亡,带来重大的经济损失。而无人驾驶智能汽车不但能有效地避免疲劳驾驶以及突发事故处置不当带来的诸多交通事故,同时还可以为没有能力自行驾驶汽车的人员提供私人出行驾驶服务,从而提高他们的生活幸福指数。作为研究热点,目前国内外正在对智能汽车进行全方位的研究,本文仅从智能汽车辅助驾驶技术出发,选择其中智能汽车避障技术以及跟车技术进行分析研究。在智能汽车避障过程中,首先必须对障碍物信息进行采集。本文采用了传感器信息融合技术将超声波传感器与视觉传感器采集到的信息进行了融合,结合超声波与视觉两者的优势,实现信息采集的实时性和有效性,为障碍物识别及位置信息提供了准确的数据。在智能汽车避障控制算法中,本文基于智能汽车行驶过程中所遇到的障碍物密集程度的不同,采用改进的人工势场法与模糊控制算法相结合的方式设计出智能汽车避障控制算法。该算法通过MATLAB进行了初步仿真验证,验证结果显示,将两种避障控制算法相结合可以有效地弥补单一算法的不足,从而达到预期的避障行为要求。论文根据避障过程中...
【文章来源】：贵州大学贵州省211工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
谷歌无人汽车
图 1.2 百度无人驾驶汽车内各个高校也掀起了智能汽车研究的热潮，并取得了不的智能汽车 THMR-V，该款智能汽车的研究完成于 200达到了国际先进水平。武汉大学于 2010 年研究的智能汽当时参加国内赛事的智能汽车，其技术水准在当时可以时还有上海交通大学的 CyberC3，以及各大高校所研发破。在当下，智能汽车的研究在各个高校可为是百花齐图 1.3 清华智能车 THMR-V 图 1.4 上海交大 cyberc3 智
图 1.2 百度无人驾驶汽车外，在国内各个高校也掀起了智能汽车研究的热潮，并取得了不俗的成绩，学所研究的智能汽车 THMR-V，该款智能汽车的研究完成于 2003 年，各项当时已经达到了国际先进水平。武汉大学于 2010 年研究的智能汽车 smart-V汽车作为当时参加国内赛事的智能汽车，其技术水准在当时可以说是达到了水准。同时还有上海交通大学的 CyberC3，以及各大高校所研发的智能汽车质性的突破。在当下，智能汽车的研究在各个高校可为是百花齐放。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的机器人路径规划[J]. 朱珂昕,孙海洋,陈珍. 电子世界. 2017(07)
[2]附着系数对机动车检测结果的影响[J]. 王广成,刘娜娜. 中国计量. 2017(01)
[3]基于改进遗传算法的机器人动态路径规划[J]. 王雷,李明,唐敦兵,蔡劲草. 南京航空航天大学学报. 2016(06)
[4]智能汽车发展现状及前景展望[J]. 陈明哲. 黑龙江科技信息. 2016(31)
[5]无人驾驶汽车简介[J]. 王子正,程丽. 时代汽车. 2016(08)
[6]智能交通条件下车辆自主驾驶技术展望[J]. 贺汉根,孙振平,徐昕. 中国科学基金. 2016(02)
[7]超声波测距技术改进方法探讨与实现[J]. 杜莉,张建军. 北京工业职业技术学院学报. 2015(01)
[8]基于平均附着系数的路面识别方法研究[J]. 张晓龙,孙仁云,李锋,冯强. 中国测试. 2014(06)
[9]无人驾驶技术研究及展望[J]. 贾祝广,孙效玉,王斌,张维国. 矿业装备. 2014(05)
[10]基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障[J]. 王韬,刘金,马永起. 计算机与现代化. 2014(04)
博士论文
[1]无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法研究[D]. 武历颖.长安大学 2016
[2]基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究[D]. 张国权.兰州理工大学 2012
[3]汽车自适应巡航控制及相应宏观交通流模型研究[D]. 罗莉华.浙江大学 2011
硕士论文
[1]汽车ACC系统控制算法仿真研究[D]. 刘丁.昆明理工大学 2015
[2]基于多传感器的移动机器人避障策略的研究[D]. 吴慧玲.沈阳大学 2013
[3]多传感器信息融合技术研究[D]. 谢振南.广东工业大学 2013
[4]基于16位单片机MC9S12XS128的两轮自平衡智能车的系统研究与开发[D]. 丁磊.长安大学 2013
[5]智能汽车宏观路径规划方法研究[D]. 李科迪.吉林大学 2011
[6]基于多传感器的移动机器人避障[D]. 邹青华.浙江工业大学 2011
[7]基于移动机器人平台的一种避障算法研究[D]. 陈东.北京邮电大学 2010
[8]多传感器信息融合技术在智能机器人上的应用[D]. 王莉烨.沈阳理工大学 2009
[9]基于多传感器信息融合的移动机器人避障研究[D]. 吕漫丽.东北电力大学 2008
[10]基于多传感器信息融合的机器人避障和导航控制研究[D]. 范晓静.沈阳理工大学 2008
本文编号：3617168
【文章来源】：贵州大学贵州省211工程院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
谷歌无人汽车
图 1.2 百度无人驾驶汽车内各个高校也掀起了智能汽车研究的热潮，并取得了不的智能汽车 THMR-V，该款智能汽车的研究完成于 200达到了国际先进水平。武汉大学于 2010 年研究的智能汽当时参加国内赛事的智能汽车，其技术水准在当时可以时还有上海交通大学的 CyberC3，以及各大高校所研发破。在当下，智能汽车的研究在各个高校可为是百花齐图 1.3 清华智能车 THMR-V 图 1.4 上海交大 cyberc3 智
图 1.2 百度无人驾驶汽车外，在国内各个高校也掀起了智能汽车研究的热潮，并取得了不俗的成绩，学所研究的智能汽车 THMR-V，该款智能汽车的研究完成于 2003 年，各项当时已经达到了国际先进水平。武汉大学于 2010 年研究的智能汽车 smart-V汽车作为当时参加国内赛事的智能汽车，其技术水准在当时可以说是达到了水准。同时还有上海交通大学的 CyberC3，以及各大高校所研发的智能汽车质性的突破。在当下，智能汽车的研究在各个高校可为是百花齐放。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的机器人路径规划[J]. 朱珂昕,孙海洋,陈珍. 电子世界. 2017(07)
[2]附着系数对机动车检测结果的影响[J]. 王广成,刘娜娜. 中国计量. 2017(01)
[3]基于改进遗传算法的机器人动态路径规划[J]. 王雷,李明,唐敦兵,蔡劲草. 南京航空航天大学学报. 2016(06)
[4]智能汽车发展现状及前景展望[J]. 陈明哲. 黑龙江科技信息. 2016(31)
[5]无人驾驶汽车简介[J]. 王子正,程丽. 时代汽车. 2016(08)
[6]智能交通条件下车辆自主驾驶技术展望[J]. 贺汉根,孙振平,徐昕. 中国科学基金. 2016(02)
[7]超声波测距技术改进方法探讨与实现[J]. 杜莉,张建军. 北京工业职业技术学院学报. 2015(01)
[8]基于平均附着系数的路面识别方法研究[J]. 张晓龙,孙仁云,李锋,冯强. 中国测试. 2014(06)
[9]无人驾驶技术研究及展望[J]. 贾祝广,孙效玉,王斌,张维国. 矿业装备. 2014(05)
[10]基于VFH+算法的机器人实时地图创建与避障[J]. 王韬,刘金,马永起. 计算机与现代化. 2014(04)
博士论文
[1]无人驾驶汽车环境信息提取及运动决策方法研究[D]. 武历颖.长安大学 2016
[2]基于视觉导航的智能车辆目标检测关键技术研究[D]. 张国权.兰州理工大学 2012
[3]汽车自适应巡航控制及相应宏观交通流模型研究[D]. 罗莉华.浙江大学 2011
硕士论文
[1]汽车ACC系统控制算法仿真研究[D]. 刘丁.昆明理工大学 2015
[2]基于多传感器的移动机器人避障策略的研究[D]. 吴慧玲.沈阳大学 2013
[3]多传感器信息融合技术研究[D]. 谢振南.广东工业大学 2013
[4]基于16位单片机MC9S12XS128的两轮自平衡智能车的系统研究与开发[D]. 丁磊.长安大学 2013
[5]智能汽车宏观路径规划方法研究[D]. 李科迪.吉林大学 2011
[6]基于多传感器的移动机器人避障[D]. 邹青华.浙江工业大学 2011
[7]基于移动机器人平台的一种避障算法研究[D]. 陈东.北京邮电大学 2010
[8]多传感器信息融合技术在智能机器人上的应用[D]. 王莉烨.沈阳理工大学 2009
[9]基于多传感器信息融合的移动机器人避障研究[D]. 吕漫丽.东北电力大学 2008
[10]基于多传感器信息融合的机器人避障和导航控制研究[D]. 范晓静.沈阳理工大学 2008
本文编号：3617168
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