【摘要】：隨著城市汽車化速度的加快,城市的交通擁擠、交通事故和交通污染等問題日益加劇。無論是發(fā)達國家還是發(fā)展中國家都受到這些交通問題的困擾。我國作為快速發(fā)展的發(fā)展中國家,此問題更是特別突出。追尾碰撞事故在城市交通事故中占據(jù)絕大部分,并且造成了嚴重的經(jīng)濟損失。因此,為了解決追尾碰撞事故問題,本文對復雜噪聲環(huán)境下ITS(Intelligent Transportation System)防碰撞技術做了大量理論推導和實驗研究,并提出了防碰撞方案。本文的ITS防碰撞方案由信號去噪、信號檢測、動力學模型以及判決模型四個部分組成。本文方案所使用的信號為通用車載雷達信號,并且該信號會通過信號去噪進行預處理;去噪后的雷達信號將被輸入檢測器中進行信號檢測,得到檢測概率并且判斷前方是否有車出現(xiàn);同時動力學模型根據(jù)前后車的行駛狀態(tài)計算安全距離;最后,判決模型將以上結果作為輸入并設置相關門限進行判決,得到后車是否應該剎車的結果。本文完成的主要工作如下:第一,本文實現(xiàn)了基于概率密度函數(shù)的區(qū)域閾值EMD去噪算法,并且將其與小波去噪和其他基于EMD的去噪算法進行性能對比。實驗證明前者去噪性能好于其他算法。第二,本文根據(jù)信號相關性的不同提出了時間相關性檢測模型、空間相關性檢測模型以及時空相關性檢測模型。通過相同參數(shù)下的仿真實驗證明基于GLRT的檢測模型性能較好,特別是基于頻域GLRT的檢測模型性能表現(xiàn)最好。第三,本文結合動力學模型和判決模型提出了復雜噪聲環(huán)境下的ITS防碰撞方案。和其他防碰撞方案相比本文方案具有優(yōu)良性能的去噪算法和信號檢測器,使得其在環(huán)境噪聲較大的情況下仍然可以準確的檢測到前方的車輛。其次,本文提出的動力學模型和判決模型結合了機動車的行駛過程,判決結果具有合理性和可靠性。最后,本文假設的防碰撞仿真實驗場景充分考慮了交通中的真實場景,因此本文實驗結果更具有真實性。通過仿真實驗證明,本文提出的復雜噪聲環(huán)境下的ITS防碰撞方案切實可行,并且能提高駕駛過程的安全性。
[Abstract]:With the acceleration of urban automobile, traffic congestion, traffic accidents and traffic pollution are becoming more and more serious. Both developed and developing countries are beset by these transport problems. China as a developing country with rapid development, this problem is especially prominent. Rear-end collision accidents occupy most of urban traffic accidents and cause serious economic losses. Therefore, in order to solve the problem of rear-end collision accident, this paper has done a lot of theoretical derivation and experimental research on anti-collision technology of ITS (Intelligent Transportation System) in complex noise environment, and put forward anti-collision scheme. The anti-collision scheme of ITS is composed of signal denoising, signal detection, dynamic model and decision model. The signal used in this scheme is a general vehicle radar signal, and the signal will be pre-processed by signal denoising; the de-noised radar signal will be input into the detector for signal detection. At the same time, the dynamic model calculates the safe distance according to the driving state of the vehicle. Finally, the decision model takes the above results as input and sets the relevant threshold to judge. Get the result of whether the rear car should brake. The main work of this paper is as follows: first, this paper implements a region threshold EMD denoising algorithm based on probability density function, and compares its performance with wavelet denoising and other EMD based denoising algorithms. Experiments show that the former is better than other algorithms. Secondly, time correlation detection model, spatial correlation detection model and spatio-temporal correlation detection model are proposed according to different signal correlation. The simulation results under the same parameters show that the performance of the detection model based on GLRT is better, especially the performance of the detection model based on frequency domain GLRT is the best. Thirdly, combining the dynamic model and the decision model, this paper proposes a collision prevention scheme for ITS in complex noise environment. Compared with other anti-collision schemes, the proposed scheme has excellent performance in denoising algorithm and signal detector, which makes it possible to detect the vehicle in front of the vehicle accurately under the circumstance of high ambient noise. Secondly, the dynamic model and the decision model are combined with the driving process of the vehicle, and the result is reasonable and reliable. Finally, the hypothetical anti-collision simulation scene takes full account of the real scene in traffic, so the experimental results in this paper are more authentic. The simulation results show that the proposed anti-collision scheme of ITS in complex noise environment is feasible and can improve the safety of driving process.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U495

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本文編號：2178453