智能车可行驶区域建模及驾驶辅助信息显示技术研究

发布时间：2024-06-29 12:57

　　智能驾驶车辆通过模拟真实驾驶员对行驶路况的洞察能力,利用环境感知系统及信息融合技术(以下简称“环感技术”)实现了对周围环境的语义级理解,同时为拟人化的车辆行为决策过程提供了更为全面的信息支持。本文依托于国家科技部项目“电动自动驾驶汽车关键技术研究与示范运行”子课题“复杂道路环境协同感知与目标跟踪技术”,针对智能车环感技术中的核心问题,提出了智能车可行驶区域建模的概念,其中通过结合先验知识与车载传感器获取的行驶状态信息,建立了当前车辆周围环境的紧凑表达模型,加深了智能车对所处环境的理解力,同时增强了智能车行驶的安全性。本文的主要内容如下:(1)道路车辆的预测与行为识别算法研究为了预测并识别道路环境中其他车辆的行驶意图,首先,本文利用无损卡尔曼滤波和车辆二次运动模型,进行车辆运动状态的跟踪与预测;进而,在隐马尔可夫模型的基础上建立了车辆的行为识别模型,实现了对车辆未来行为意图的预测与概率估计;最终,利用NGSIM(Next Generation Simulation,“下一代仿真”)交通数据集进行了模型的离线训练与功能测试。(2)动态概率驾驶地图的生成与更新算法为了使智能车的可行驶区域可视...

【文章页数】：105 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1道路环境车辆信息读取等级

图1.1道路环境车辆信息读取等级及驾驶辅助概述车辅助决策类型级别如图1.2所示，驶辅助和自动驾驶系统进行了融合另一端是完全的自动驾驶，这仍然于图1.2中预测驾驶辅助的范畴，借的紧凑表达，并对车辆的行驶状态进

图1.2智能车辅助决策类型级别

图1.1道路环境车辆信息读取等级可行驶区域建模及驾驶辅助概述前国际通用的智能车辅助决策类型级别如图1.2所示，其中一端是完全手动协同驾驶对预测驾驶辅助和自动驾驶系统进行了融合，允许驾驶员和车辆缝衔接，在图谱的另一端是完全的自动驾驶，这仍然是一个活跃的研究领研究的主要内容属....

图1.3动态概率驾驶地示意图

定推理的方法，具有直接表达不确定和不知道的能力。利用这种方法，单元的占用情况由置信质量进行表示，而不再是概率的形式，置信质量通常是历史和当前观测数据的加权和。T.-N.Nguyen[23]使用加权质量方法进行占用网格计算。J.Moras[24]通过融合激光雷达和地理参....

图1.4可行驶区域的生成方法及步骤综上所述，国内外研究机构及高校先后提出了多种车辆可行驶区域建模的方法

图1.4可行驶区域的生成方法及步骤，国内外研究机构及高校先后提出了多种车辆可行驶区域建城市智能辅助项目联合加州大学所提出的动态概率驾驶地图[出了基于道路车辆行为预测与行为识别算法实现动态驾驶地。本文使用环境的可行驶区域模型来进行顶层的推理和决策填充可行驶区域模型，而是使用可行....

本文编号：3997589