基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持辅助系统研究

发布时间：2022-04-22 22:19

　　随着汽车工业的高速发展,LKAS作为汽车主动安全技术的一种越来越受到人们的关注。本文研究了基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持辅助系统,并对车道偏离预警等相关算法进行了研究,设计了基于遗传算法优化的BP神经网络车道保持预测控制器,同时完成了包含车道偏离预警在内的仿真试验研究。论文首先采用了基于两点的驾驶员方向控制模型,通过近视点来估算车辆质心与车道中心线的横向偏移,远视点用来估算道路的曲率,并建立了车辆与道路相对位置模型。同时本文选用EPS作为车道保持主动控制的执行机构,搭建了EPS的仿真模型。考虑到频繁报警可能会引起驾驶员的不适,建立了驾驶员操作状态判断模型,保证驾驶员操作为最高优先级。对于车道偏离预警决策,在TLC算法的基础上,通过研究不同驾驶员的驾驶习惯,将驾驶员类型进行分类。根据驾驶员类型设计报警阈值,基于车辆偏离车速设计最早预警边界线,最终设计了基于不同驾驶员类型的动态预警边界决策算法。为实现车辆在主动控制模式与协调控制模式的自由切换,研究了基于EPS的协调控制策略及主动控制策略。最后设计了基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持预测控制器,并比较了附加动量、自适应学习率、动... 

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 车道保持辅助系统概述
        1.2.1 车道偏离预警系统概述
        1.2.2 车道保持辅助系统概述
    1.3 车道保持辅助系统控制算法国内外研究现状
        1.3.1 车道偏离预警算法国内外研究现状
        1.3.2 车道保持控制算法国内外研究现状
    1.4 本文主要研究内容
第二章 车道保持辅助系统建模
    2.1 整车动力学模型
    2.2 基于两点的驾驶员方向控制模型
        2.2.1 驾驶员方向控制模型常见结构
        2.2.2 两点驾驶员模型搭建
    2.3 车辆与道路相对位置模型
    2.4 电动助力转向模型
    2.5 本章小结
第三章 车道保持辅助系统设计
    3.1 车道保持辅助系统总体架构
        3.1.1 车道保持辅助系统功能要求
        3.1.2 车道保持辅助系统总体框架
    3.2 驾驶员操作状态判断
    3.3 车道保持辅助系统偏离预警算法研究
        3.3.1 车道偏离预警算法概述
        3.3.2 TLC算法
        3.3.3 基于不同驾驶员类型的动态预警边界决策算法
    3.4 车道保持辅助系统主动控制策略
        3.4.1 基于EPS的协调控制策略
        3.4.2 基于EPS的车道保持主动控制策略
    3.5 本章小结
第四章 基于遗传算法优化BP神经网络的车道保持控制器研究
    4.1 BP神经网络原理
        4.1.1 BP神经网络结构
        4.1.2 BP神经网络的学习算法
    4.2 BP神经网络结构参数的选取
        4.2.1 隐含层层数及各层节点数的确定
        4.2.2 激活函数的确定
    4.3 传统BP神经网络改进算法
        4.3.1 标准BP神经网络的缺陷
        4.3.2 传统BP神经网络的改进方法
    4.4 基于遗传算法改进BP神经网络
        4.4.1 遗传算法基本理论
        4.4.2 基于遗传算法优化BP神经网络预测控制器
    4.5 遗传算法与传统BP神经网络改进算法比较
    4.6 本章小结
第五章 基于Simulink与Carsim的联合仿真试验验证
    5.1 车道保持辅助系统仿真试验平台搭建
        5.1.1 系统的输入输出设计
        5.1.2 联合仿真控制模型
    5.2 车道保持辅助系统偏离预警仿真试验
        5.2.1 动态预警边界决策算法与传统TLC预警算法对比
        5.2.2 直线道路偏离预警工况
        5.2.3 曲线道路偏离预警工况
    5.3 车道保持辅助系统主动控制仿真试验
        5.3.1 不同车道保持控制器控制性能比较
        5.3.2 直线道路工况
        5.3.3 曲线道路工况
    5.4 混合工况
    5.5 本章小结
总结与展望
参考文献
附录
攻读学位期间取得的研究成果
致谢



本文编号：3646797