基于机器视觉的智能车辆自主换道轨迹规划研究

发布时间：2023-02-19 15:39

　　随着多传感器信息融合、现代控制理论、人工智能以及大规模集成电路等先进技术的飞速发展,以提升车辆自主行驶能力和行驶安全性为目的的汽车智能化已成为车辆工程领域中的研究热点。通过对动态复杂环境下智能车辆环境感知、换道决策以及换道轨迹规划深入研究,可以充分挖掘智能车辆“类人”特性,提高车辆智能化程度和安全性。本文结合国家自然科学基金项目(51278514)和国家重点研发计划项目“智能电动汽车的感知、决策与控制关键基础问题研究”(2016YFB0100905)对复杂道路场景下车道线和前方车辆检测方法、换道决策以及换道轨迹规划进行研究。本文的研究内容主要包括:(1)基于机器视觉的道路图像处理及车道线、前方车辆检测研究。在摄像机成像模型的基础上,应用数字图像处理相关知识进行道路图像预处理,针对边缘检测过程中出现弱边缘漏检现象,提出基于梯度幅值和边缘方向的边缘点检测算法,在此基础上结合车道线几何特征约束,采用双向扫描道路图像像素点的方法完成车道线特征点筛选和提取,并运用最小二乘法实现车道特征点拟合;基于车辆尾部图像HOG特征和支持向量机训练前方车辆识别模型,采用可变窗口扫描道路图像完成前方车辆检测。(...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 环境感知研究现状
        1.2.2 自主换道研究现状
    1.3 本文主要研究内容及结构安排
第二章 车道线及前方车辆检测算法研究
    2.1 摄像机参数标定及单目测距
        2.1.1 摄像机成像模型建立
        2.1.2 摄像机参数标定
        2.1.3 单目测距模型建立
    2.2 基于改进Canny算法的道路图像边缘检测
        2.2.1 图像灰度化
        2.2.2 感兴趣区域选取
        2.2.3 改进Canny边缘检测算法研究
        2.2.4 基于改进Canny算法的道路图像边缘检测
    2.3 基于最小二乘法的车道线检测
        2.3.1 车道标线特征点提取
        2.3.2 车道线最小二乘法拟合
    2.4 基于方向梯度直方图特征和支持向量机的前方车辆检测
        2.4.1 图像方向梯度直方图特征提取
        2.4.2 基于支持向量机的目标识别
        2.4.3 基于方向梯度直方图特征和支持向量机的前方车辆检测
    2.5 本章小结
第三章 基于数据挖掘的车辆换道决策研究
    3.1 车辆换道行为特性分析
        3.1.1 换道行为产生诱因
        3.1.2 换道场景划分
        3.1.3 换道决策模型框架
    3.2 基于NGSIM数据集的换道规则提取
        3.2.1 数据集预处理
        3.2.2 车辆换道轨迹提取
        3.2.3 换道决策场景重建
    3.3 基于贝叶斯理论的换道决策模型
        3.3.1 贝叶斯决策理论
        3.3.2 基于贝叶斯理论的换道决策模型
        3.3.3 换道决策模型仿真研究
    3.4 本章小结
第四章 基于多性能目标协同优化的车辆换道轨迹规划
    4.1 理想换道过程特性分析
    4.2 考虑交通干扰的换道轨迹规划
        4.2.1 考虑交通车辆的换道安全域建立
        4.2.2 考虑交通干扰的换道轨迹规划
    4.3 基于多性能目标协同优化的换道轨迹规划
        4.3.1 换道轨迹多性能目标协同优化策略
        4.3.2 换道轨迹多目标评价函数建立
        4.3.3 基于多目标协同优化的换道轨迹仿真
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
在学期间发表的论文和取得的学术成果



本文编号：3746490