本文關(guān)鍵詞：基于Multi-agents的自動(dòng)駕駛算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的發(fā)展吸引了國(guó)內(nèi)外研究智能體專(zhuān)家的廣泛關(guān)注,針對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的研究主要是對(duì)單個(gè)汽車(chē)的agent的交互研究較多。然而,對(duì)于多輛智能體汽車(chē)在ITS中出現(xiàn)交通擁堵的研究較少,故利用無(wú)人駕駛汽車(chē)的優(yōu)點(diǎn)解決特定的交通擁堵問(wèn)題,首先對(duì)汽車(chē)在ITS中行駛所處狀態(tài)可劃分為直線(xiàn)行駛和交叉口行駛,汽車(chē)agent間在交叉口的合作研究比較少。無(wú)人駕駛汽車(chē)技術(shù)實(shí)現(xiàn)一定程度上可以擺脫由傳統(tǒng)的交叉路口紅綠燈控制技術(shù),紅綠燈的控制會(huì)導(dǎo)致汽車(chē)剎車(chē)啟動(dòng)頻繁對(duì)車(chē)的性能造成損耗,同時(shí)也促使交通崗轉(zhuǎn)換時(shí)間不規(guī)律導(dǎo)致連環(huán)擁堵。故本文針對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的智能體為研究對(duì)象,通過(guò)汽車(chē)激光測(cè)距儀感知周?chē)?00m內(nèi)的車(chē)輛位置信息和速度信息。為了避免傳統(tǒng)交通路網(wǎng)上使用紅綠燈導(dǎo)致的交通擁堵問(wèn)題,本文采取汽車(chē)在公路上盡量不停車(chē)的原則,對(duì)交叉口的智能體汽車(chē)和直線(xiàn)行駛路的汽車(chē)間距進(jìn)行研究,詳細(xì)如下。1.基于路網(wǎng)交叉口涉及博弈問(wèn)題的研究給出汽車(chē)agent在交通路網(wǎng)交叉口中的博弈定義。給出博弈的參與者,策略或行動(dòng)集合以及收益的相關(guān)定義。2.基于汽車(chē)行駛的動(dòng)力系統(tǒng)模型汽車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)可分為橫向運(yùn)動(dòng)和縱向運(yùn)動(dòng)。對(duì)汽車(chē)agent的橫向運(yùn)動(dòng)已經(jīng)有相關(guān)學(xué)者的研究,可通過(guò)電壓的控制。而縱向運(yùn)動(dòng)主要是前后追蹤問(wèn)題,該問(wèn)題可以依據(jù)agent建立一個(gè)運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)方程,保證汽車(chē)間的安全距離和速度。3.基于交叉口多輛車(chē)的解決交通擁堵為了避免交叉口車(chē)輛發(fā)生碰撞,依據(jù)第一部分給出的博弈問(wèn)題模型對(duì)交叉口中任意方向和速度行駛的車(chē)輛進(jìn)行控制。實(shí)驗(yàn)仿真表明,本文的方法具有較好的適用性與可行性。
【關(guān)鍵詞】：博弈論 汽車(chē)agent matlab仿真 交叉口 傳感器
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U495;U463.6
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1. 緒論9-12
• 1.1 交通擁堵研究背景和意義9-10
• 1.2 本文研究工作及結(jié)構(gòu)安排10-12
• 2. 自動(dòng)駕駛汽車(chē)的控制算法基本理論知識(shí)12-28
• 2.1 智能體與多智能體系統(tǒng)12-16
• 2.1.1 多智能體相關(guān)知識(shí)12-14
• 2.1.2 多智能體系統(tǒng)的算法14-16
• 2.1.3 多智能體系統(tǒng)的規(guī)劃與協(xié)調(diào)的研究16
• 2.2 交通中涉及的知識(shí)16-28
• 2.2.1 運(yùn)動(dòng)學(xué)和坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換16-23
• 2.2.2 位置矢量，位移23-25
• 2.2.3 十字路口的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)25-28
• 3. 解決交通擁堵模型所需的博弈28-38
• 3.1 博弈論28-30
• 3.1.1 博弈論的三要素28-29
• 3.1.2 博弈的發(fā)展29-30
• 3.1.3 博弈的表現(xiàn)形式30
• 3.2 非合作與合作博弈30-33
• 3.2.1 非合作博弈與合作博弈概念31-32
• 3.2.2 合作博弈與非合作博弈的混合策略32-33
• 3.3 MAS中汽車(chē)的對(duì)策論33-38
• 3.3.1 兩汽車(chē)agent的對(duì)策33-36
• 3.3.2 兩個(gè)以上的汽車(chē)agent的對(duì)策36-38
• 4. 汽車(chē)行駛的動(dòng)力系統(tǒng)模型38-44
• 4.1 前后追蹤38-39
• 4.2 十字路口，兩輛車(chē)會(huì)車(chē)39-44
• 4.2.1 十字路口會(huì)車(chē)模型40-41
• 4.2.2 十字路口個(gè)體通過(guò)模型41-44
• 5. 基于交叉口MAS解決交通擁堵44-56
• 5.1 十字路口多輛車(chē)通過(guò)模型44-47
• 5.2 模型算法47-52
• 5.3 仿真實(shí)例52-56
• 6. 總結(jié)和展望56-58
• 6.1 優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)56-57
• 6.1.1 優(yōu)點(diǎn)56
• 6.1.2 缺點(diǎn)56-57
• 6.2 展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 附錄A 附錄內(nèi)容名稱(chēng)60-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況61-62
• 致謝62-63
• 作者簡(jiǎn)介63-64

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于Multi-agents的自動(dòng)駕駛算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：303221