智能汽车城区复杂交通情景的驾驶行为决策方法研究

发布时间：2023-01-30 11:29

　　智能汽车是未来汽车工业发展的重要方向之一。经过多年的发展,自适应巡航系统、车道保持系统、车道偏离预警等一级驾驶自动化系统已经成熟;近年来,传统汽车厂商推出一些商用的高级驾驶辅助系统,已经能达到二级自动化等级,但是其功能仍主要是简单交通情景的巡航驾驶,对交通法规处理涉及较少。一些企业和机构也开发出更高等级的无人驾驶样车进行测试,从一些路测结果和分析报告来看,其仍不能完备地处理交通法规,特别是有其他交通参与物存在的复杂交通环境下。当前智能汽车还不能很完备地解决交通法规的适应问题。复杂交通情景下智能汽车不仅需要处理行人、机动车等交通参与物要素还要处理交通线、交通标志、交通信号灯等交通法规要素。智能汽车行驶过程中不仅需要合理避让交通参与物还应遵守交通规则。早期由移动机器人发展而来的智能汽车多采用动态规划方案生成预期路径,这种方法多将交通法规信息作为约束条件与交通参与物一起进行非线性优化,会导致求解过程不易收敛,难以保证获得全局最优路径。此后,分层结构的智能车将决策过程分为行为决策和运动规划,其仍将交通法规作为限定在研究交通参与物的避让中一起处理,缺少对交通法规的系统处理。近几年,基于人工智能决... 

【文章页数】：153 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
前言
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题的提出
    1.2 课题相关研究现状
        1.2.1 智能汽车发展现状
        1.2.2 智能汽车决策控制系统研究现状
        1.2.3 基于机理的决策控制模型
        1.2.4 基于人工智能的决策控制算法
        1.2.5 智能汽车行为决策研究现状
    1.3 本文主要研究内容与章节安排
第2章 基于多目标优选的最优驾驶行为决策方法研究
    2.1 引言
    2.2 交通法规和交通参与物解耦的智能汽车决策架构
        2.2.1 全局规划模块
        2.2.2 综合认知
        2.2.3 驾驶行为决策
        2.2.4 运动预瞄
        2.2.5 汽车控制
        2.2.6 动态驾驶环境
    2.3 基于多目标优选的最优驾驶行为决策
        2.3.1 基于交通法规的候选驾驶行为集创建
        2.3.2 基于车道占有特性的碰撞风险评价
        2.3.3 基于车道局部统计特性的通行效率评价
        2.3.4 宏观路径跟随性评价
        2.3.5 行驶负担评价
        2.3.6 连续量和逻辑量综合的多目标优选方法
    2.4 典型工况分析
        2.4.1 交叉路口转弯前等候换道
        2.4.2 前方车辆行驶缓慢
        2.4.3 前方车辆行驶较快
        2.4.4 变换车道过程
        2.4.5 前方车辆压线行驶
    2.5 本章小结
第3章 考虑法规和安全约束的运动规划与控制研究
    3.1 引言
    3.2 基于多段线拼接的推荐路径规划
        3.2.1 交叉路口转弯路径规划
        3.2.2 换道路径规划
    3.3 考虑交通法规和行驶安全的推荐车速规划
    3.4 基于方向与速度综合决策的运动预瞄模型
        3.4.1 基于运动学模型的预期运动状态预测
        3.4.2 安全性判断
        3.4.3 预瞄加速度综合评价
    3.5 汽车加速度前馈与反馈复合的控制模型
        3.5.1 基于侧向动力学特性辨识的前馈模块
    3.6 仿真试验验证
        3.6.1 连续弯道场景
        3.6.2 右转通过交叉路口场景
        3.6.3 直行通过红绿灯
    3.7 本章小结
第4章 智能汽车动态驾驶环境建模方法研究
    4.1 引言
    4.2 动态驾驶环境架构
        4.2.1 综合认知
        4.2.2 高精度电子地图
        4.2.3 V2X通信
    4.3 动态驾驶环境模型结构
    4.4 基于区域划分的道路结构化要素
        4.4.1 地面区域
        4.4.2 交通区域
        4.4.3 参考线坐标系
    4.5 交通信号模型
    4.6 交通参与物
    4.7 静止障碍物
    4.8 典型场景建模示例
        4.8.1 路段内场景
        4.8.2 交叉路口场景
        4.8.3 匝道场景
    4.9 本章小结
第5章 驾驶模拟器中复杂交通场景下仿真验证
    5.1 引言
    5.2 基于驾驶模拟器智能汽车仿真验证平台
        5.2.1 虚拟传感器模型
    5.3 微观交通仿真与驾驶模拟器集成的复杂交通场景生成
        5.3.1 驾驶模拟器复杂交通场景生成架构
        5.3.2 模拟器车辆附近车辆截取
        5.3.3 交通车辆高度及俯仰角度补偿
        5.3.4 基于卡尔曼滤波的交通车辆数据补点
        5.3.5 驾驶模拟器与微观交通仿真软件集成
    5.4 典型工况试验结果及分析
        5.4.1 交叉路口左转工况
        5.4.2 接近排队的交叉路口
        5.4.3 超越前方行驶缓慢车辆
        5.4.4 交叉路口转弯前等待换道
        5.4.5 复杂交通场景
    5.5 本章小结
第6章 全文总结和研究展望
    6.1 全文总结
    6.2 研究展望
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研工作
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车道驾驶态势的拓扑构建与路径规划[J]. 祖似杰,张攀,罗跃军.  地理空间信息. 2018(05)
[2]基于三维激光雷达的动态障碍实时检测与跟踪[J]. 杨飞,朱株,龚小谨,刘济林.  浙江大学学报(工学版). 2012(09)
[3]地面无人驾驶技术现状及应用[J]. 戴斌,聂一鸣,孙振平,安向京.  汽车与安全. 2012(03)
[4]清华智能车技术研究[J]. 何克忠.  中国新技术新产品. 2012(02)
[5]多车道高速公路强制换道模型研究[J]. 孙智勇.  交通建设与管理. 2011(10)
[6]汽车驾驶员车道内行车特点分析[J]. 林广宇,魏朗.  公路交通科技. 2010(10)
[7]基于模糊控制的微观车辆换道模型的研究及仿真[J]. 林旸,蒋珉,柴干.  计算机技术与发展. 2009(11)
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博士论文
[1]智能汽车交通车辆的综合认知及其虚拟测试方法研究[D]. 洪峰.吉林大学 2018
[2]汽车性能模拟器逼真度关键问题研究[D]. 段春光.吉林大学 2017
[3]智能汽车综合纵向控制的统一驾驶员模型研究[D]. 崔文锋.吉林大学 2017
[4]智能汽车方向与速度综合决策的混合机理与规则建模研究[D]. 张立增.吉林大学 2017
[5]城区不确定环境下无人驾驶车辆行为决策方法研究[D]. 耿新力.中国科学技术大学 2017
[6]基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究[D]. 杜明博.中国科学技术大学 2016
[7]汽车易驾驶性评价的随机驾驶员模型方法[D]. 白艳.吉林大学 2012
[8]汽车驾驶员控制行为统一决策模型的研究[D]. 张立存.吉林大学 2007
[9]自主驾驶汽车智能控制系统[D]. 孙振平.国防科学技术大学 2004

硕士论文
[1]城市路段转向换道模型研究[D]. 马雪兰.合肥工业大学 2017
[2]面向汽车智能化仿真的交通模拟[D]. 吴梦勋.吉林大学 2015
[3]基于三维激光雷达的实时目标检测[D]. 程健.浙江大学 2014
[4]基于激光雷达的无人车三维环境建模技术研究[D]. 王铭.国防科学技术大学 2013
[5]基于增强学习的无人车辆智能决策方法研究[D]. 郑睿.国防科学技术大学 2013
[6]基于驾驶模拟器的交通流仿真设计与实现[D]. 谢华.武汉理工大学 2006



本文编号：3733023