基于相对位置信息的自主超车策略研究

发布时间：2023-04-14 21:16

　　近年来,随着传感器技术、信息处理技术与计算机技术的发展,智能交通系统也得到了飞速的发展,为社会带来了巨大的经济效益。人们在出行方面也越来越注重舒适性,自主车辆由于具有感知周围环境、自主导航的能力得到了大家的青睐。智能交通系统主要领域包括预防和减轻事故、安全问题、提高能源和基础设施利用效率,其中安全问题一直是人们所关注的热点问题之一。有数据表明,每年都会有120万人死于交通事故,如果不采取措施,预计到2020年,交通事故数量会持续增加,其中由于超车操作不当引起的交通事故碰撞约占4-10%。因此在众多驾驶过程中可能出现的操作中,超车由于其操作较复杂困难,成为了智能驾驶的难点之一。如果车辆在超车过程中可以获取周围车辆的驾驶状态,则会显著降低碰撞事故的发生。本文在未知被超越车辆的行车轨迹的前提下,以车载雷达为主要感知途径获得的相对位置信息对车辆进行驾驶特性分析,将其结果作为后车选择超车控制的重要依据,从而得到安全性较高的超车策略。具体的研究内容主要包括以下几个方面:本文利用通过雷达获得的距离、角度和速度等相对位置信息,对前车的异常驾驶行为进行检测,为后续超车模型打下基础。由于获得的相对位置信息...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 课题研究的目的与意义
    1.3 国内外研究现状及分析
        1.3.1 车辆状态信息感知研究现状
        1.3.2 驾驶特性分析研究现状
        1.3.3 自主超车研究现状
    1.4 本文主要内容
第2章 智能车辆自主超车模型
    2.1 引言
    2.2 自主超车模型
    2.3 模糊推理系统
    2.4 强化学习原理
    2.5 本章小结
第3章 基于车辆轨迹特征的驾驶特性分析
    3.1 引言
    3.2 适用于超车场景的异常驾驶行为检测算法
        3.2.1 被动方式
        3.2.2 主动方式
    3.3 仿真与分析
        3.3.1 被动方式的驾驶特性分析
        3.3.2 主动方式的驾驶特性分析
    3.4 本章小结
第4章 基于强化学习的自主超车策略
    4.1 引言
    4.2 基于Q学习的超车场景建模
    4.3 被动方式自主超车策略仿真与分析
        4.3.1 策略指标评价
        4.3.2 单车超越场景中的超车策略
        4.3.3 多车超越场景中的超车策略
    4.4 超车策略优化仿真与分析
        4.4.1 状态集和动作集优化
        4.4.2 被动方式与主动方式超车策略对比分析
        4.4.3 系统的鲁棒性分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3790838