城市行驶环境中智能汽车的行为决策规划与运动控制

发布时间：2023-05-18 21:33

　　智能汽车(又称自动驾驶汽车),其核心技术包括环境感知、行为决策、运动规划与控制等方面。其中,行为决策系统、运动规划与控制系统作为无人驾驶汽车的“大脑”,决定了其在不同交通驾驶场景中行驶的合理性与安全性。然而,现有的文献中对于驾驶行为决策的研究还很少,同时在运动规划与控制方面,已有的方法存在实时性不高,效率差等问题。基于此,本文主要从智能汽车的驾驶行为决策模型建立、典型交通驾驶场景中的运动规划、智能汽车运动控制算法研究及整车测控等四方面展开研究。(1)智能汽车驾驶行为决策模型构建。从实际运用工程出发,分析智能汽车在城市交通驾驶场景中的行车任务以及进行行为决策时的难点,通过研究实际驾驶过程中影响驾驶行为的相关条件属性,选取多组训练样本数据,采用灰关联熵方法进行条件属性的量化排序,根据处理后的条件属性构建驾驶行为决策ID3决策树模型,依据决策树产生的推理式行车规则,智能汽车可以进行车道保持、跟驰前车、车道变换三种驾驶操作。(2)典型交通驾驶场景中智能汽车的运动规划。采用改进的行为动力学理论建立运动规划模型,在直道、十字路口、丁字路口、弯道以及环形交叉路口等不同典型交通驾驶场景下,建立智能汽车...

【文章页数】：82 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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1 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景和意义
    1.3 智能汽车关键技术及研究现状
        1.3.1 智能汽车驾驶行为决策研究现状
        1.3.2 智能汽车运动规划研究现状
        1.3.3 智能汽车运动控制研究现状
    1.4 本文主要研究内容及结构安排
    1.5 本章小结
2 智能汽车驾驶行为决策模型建模
    2.1 引言
    2.2 城市行驶环境中智能汽车驾驶行为决策难点分析
        2.2.1 城市行驶环境所面临的问题
        2.2.2 城市行驶环境中智能汽车的任务
        2.2.3 智能汽车驾驶行为决策的难点
    2.3 ID3决策树模型构建
        2.3.1 决策树的相关概念
        2.3.2 ID3决策树信息增益与信息熵计算
            2.3.2.1 信息增益计算
            2.3.2.2 信息熵计算
    2.4 智能汽车驾驶行为ID3决策树模型构建
        2.4.1 条件属性与决策属性选取
        2.4.2 决策树模型构建及行车规则提取
    2.5 本章小结
3 智能汽车运动规划与仿真分析
    3.1 引言
    3.2 智能汽车运动规划行为动力学模型
        3.2.1 不同交通驾驶场景下的局部目标点选取
        3.2.2 目标点吸引子模型
        3.2.3 障碍物排斥子模型
    3.3 城市行驶环境中环形交叉路口交通驾驶场景介绍
    3.4 典型交通驾驶场景运动规划分析与仿真
        3.4.1 直道驾驶场景
        3.4.2 十字交叉路口驾驶场景
        3.4.3 丁字交叉路口驾驶场景
        3.4.4 弯道驾驶场景
        3.4.5 环形交叉路口驾驶场景
    3.5 本章小结
4 智能汽车运动控制算法研究
    4.1 引言
    4.2 模糊滑模控制算法
        4.2.1 模糊滑模控制原理
        4.2.2 模糊滑模控制器设计
    4.3 智能汽车动力学模型分析
    4.4 智能汽车运动控制仿真分析
    4.5 本章小结
5 智能汽车整车实验与结果分析
    5.1 引言
    5.2 整车减速时间与车头时距实验分析
    5.3 交叉路口转弯实验分析
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
致谢
参考文献



本文编号：3819033