【摘要】：近年來,隨著全球經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展,汽車數(shù)量急劇增長,與此同時,交通事故的發(fā)生率也隨之增加。交通事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,人的因素在引發(fā)交通事故的因素中占重要地位。如果駕駛員在駕駛決策過程中,能準確感知周圍車輛的實時信息,如車輛位置、速度、行駛方向等,就能在第一時間內(nèi)做出正確的判斷和操作,以避免交通事故的發(fā)生。然而駕駛員在短時駕駛決策中,信息處理能力是非常有限的,無法同時獲取人、車、路、環(huán)境等多源信息,以致有時不能準確、快速地判斷車輛所處的環(huán)境而引發(fā)交通事故。因此,智能感知車輛環(huán)境信息并處理這些信息,幫助駕駛員判斷當前環(huán)境下的最優(yōu)駕駛行為,即給駕駛員提供輔助駕駛決策,對確保準確、快速的駕駛決策和道路交通安全至關重要。目前針對車輛環(huán)境感知和駕駛行為決策的研究層出不窮,但是如何保證準確全面的獲取車輛信息以及如何降低駕駛行為的決策的時間仍然是富有挑戰(zhàn)性的研究方向。針對以往駕駛行為決策算法數(shù)據(jù)獲取存在誤差和時延的問題,本文在前期研究基于WAVE協(xié)議的車聯(lián)網(wǎng)組播通信的基礎上,實現(xiàn)了車與車(V2V)應用層面的數(shù)據(jù)快速交互,保證了數(shù)據(jù)的全面性和準確性。在基于WAVE協(xié)議實現(xiàn)了 V2V快速可靠的數(shù)據(jù)交換后,設計了以多車預警和結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡的Q學習決策為一體的智能決策系統(tǒng),對數(shù)據(jù)交換的信息進行處理。該智能決策系統(tǒng)在Repast J仿真環(huán)境中進行測試,結(jié)果表明本系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)車與車之間快速可靠的通信;且數(shù)據(jù)獲取時間和決策算法的時間都較短,總時延只有0.5s,能為駕駛員提供實時的最優(yōu)駕駛行為決策,以輔助駕駛員安全駕駛。
[Abstract]:In recent years, with the sustained and rapid development of the global economy, the number of cars has increased sharply, and the incidence of traffic accidents has also increased. Statistics of traffic accidents show that human factors play an important role in causing traffic accidents. If the driver can accurately perceive the real time information of the surrounding vehicle, such as the position, speed and direction of driving, the driver can make correct judgment and operation in the first time, so as to avoid the traffic accident. However, in short time driving decision, the information processing ability of driver is very limited, and he can not get the multi-source information of person, vehicle, road, environment at the same time, so that he can not judge the environment of the vehicle accurately and quickly and cause the traffic accident sometimes. Therefore, intelligently perceiving the vehicle environment information and processing the information to help the driver to judge the optimal driving behavior in the current environment, that is, to provide the driver with auxiliary driving decision, to ensure the accuracy, Fast driving decisions and road safety are crucial. At present, there are many researches on vehicle environment perception and driving behavior decision, but how to obtain vehicle information accurately and comprehensively and how to reduce the decision time of driving behavior is still a challenging research direction. Aiming at the problem of error and delay in data acquisition of previous driving behavior decision algorithms, this paper realizes the fast data interaction between vehicle and vehicle (V2V) application level on the basis of the previous research on vehicle network multicast communication based on WAVE protocol. It ensures the comprehensiveness and accuracy of the data. After realizing V2V fast and reliable data exchange based on WAVE protocol, an intelligent decision system based on multi-vehicle early warning and Q-learning decision combined with neural network is designed to process the information of data exchange. The intelligent decision system is tested in Repast J simulation environment. The results show that the system can realize fast and reliable communication between vehicles. The time of data acquisition and decision algorithm is short, the total delay is only 0.5 s, which can provide the driver with real-time optimal driving behavior decision to assist the driver to drive safely.
【學位授予單位】：天津工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U463.6

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