本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下無(wú)人駕駛車輛仿生換道決策模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)人駕駛車輛在信息時(shí)代最主要的特點(diǎn)是駕駛行為擬人化、認(rèn)知決策智能化,其發(fā)展方向是在真實(shí)道路交通環(huán)境下替代駕駛員高效節(jié)能、安全可靠地完成駕駛?cè)蝿?wù)。以駕駛員特性為核心,跟馳、換道等微觀模型為載體,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)理論對(duì)駕駛員行為決策進(jìn)行建模,建立符合人類駕駛習(xí)慣的駕駛決策模型,是無(wú)人駕駛車輛以及智能輔助駕駛系統(tǒng)開發(fā)和實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)無(wú)人駕駛車輛真實(shí)城市道路自主行駛具有十分重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。城區(qū)環(huán)境中,交通要素復(fù)雜多變,其狀態(tài)難以預(yù)測(cè)。大量動(dòng)態(tài)性、不確定信息為無(wú)人駕駛車輛的駕駛行為決策帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。本文針對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)城市環(huán)境無(wú)人駕駛車輛的換道決策,綜合考慮周邊車輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的影響,利用Google Sketchup和PreScan/Matlab搭建城市道路模型和車輛動(dòng)力學(xué)模型,構(gòu)建典型城市道路環(huán)境下的駕駛仿真平臺(tái),進(jìn)行虛擬仿真和真實(shí)環(huán)境下實(shí)驗(yàn);獲取經(jīng)驗(yàn)駕駛員車輛換道決策過(guò)程中車輛加速度、本車速度以及周邊車輛的相對(duì)位置、速度等基本運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),分析影響駕駛員決策的因素,基于粗糙集提取經(jīng)驗(yàn)駕駛員換道行為決策規(guī)則;深入研究經(jīng)驗(yàn)駕駛員認(rèn)知決策過(guò)程,建立經(jīng)驗(yàn)駕駛知識(shí)庫(kù),對(duì)駕駛員的換道決策進(jìn)行知識(shí)獲取與表達(dá),制訂基于安全閾值的速度選擇策略,基于間隙可接受理論,結(jié)合換道決策規(guī)則,依據(jù)換道動(dòng)機(jī)的顯著性差異,構(gòu)建自由換道決策模型,同時(shí)結(jié)合間隙判定條件,根據(jù)協(xié)同行為判定準(zhǔn)則以及駕駛員匯入規(guī)則,研究分析強(qiáng)制換道特征表征明顯的城市典型路段匯入行為,搭建匯入決策流程圖以及決策模型,有效判定安全換道間隙,明確復(fù)雜動(dòng)態(tài)城市環(huán)境下的仿生認(rèn)知決策機(jī)理,實(shí)現(xiàn)車輛準(zhǔn)確換道決策;最后通過(guò)虛擬仿真和真實(shí)環(huán)境,驗(yàn)證城市道路環(huán)境正常交通流狀況下,仿生換道決策模型的可靠性和有效性。研究結(jié)果可為進(jìn)一步研究復(fù)雜環(huán)境下無(wú)人駕駛車輛的仿生決策提供基礎(chǔ),同時(shí)也可為無(wú)人駕駛車輛真實(shí)城市環(huán)境道路行駛提供理論支撐。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人駕駛車輛 換道行為 行為決策 仿生 駕駛規(guī)則 粗糙集
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U495;U463.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 本論文研究的目的和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.3 論文主要內(nèi)容及框架結(jié)構(gòu)18-21
• 1.3.1 主要內(nèi)容18-19
• 1.3.2 論文框架19-21
• 第2章 相關(guān)理論與仿真平臺(tái)21-29
• 2.1 粗糙集21-24
• 2.1.1 粗糙集理論的產(chǎn)生和發(fā)展21-22
• 2.1.2 粗糙集理論基本概念22-23
• 2.1.3 知識(shí)表達(dá)與決策23-24
• 2.2 仿真模擬平臺(tái)24-27
• 2.2.1 仿真平臺(tái)簡(jiǎn)介24-25
• 2.2.2 虛擬場(chǎng)景搭建及模型建立25-27
• 2.3 實(shí)驗(yàn)駕駛員特征分析27-28
• 2.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第3章 基于粗糙集的換道決策規(guī)則提取29-38
• 3.1 換道行為特性29-30
• 3.2 駕駛員的仿真換道行為數(shù)據(jù)獲取30-31
• 3.3 換道行為的決策規(guī)則提取31-37
• 3.3.1 換道意圖產(chǎn)生階段的駕駛員決策規(guī)則提取31-33
• 3.3.2 車輛換道執(zhí)行階段的駕駛員決策規(guī)則提取33-35
• 3.3.3 車輛超車換道行為的駕駛員決策規(guī)則提取35-37
• 3.4 小結(jié)37-38
• 第4章 仿生換道決策模型的構(gòu)建38-51
• 4.1 基于安全閾值的駕駛員速度選擇策略38-43
• 4.1.1 駕駛員縱向控制行為的特性以及影響因素39-40
• 4.1.2 基于安全閾值的駕駛員速度選擇策略構(gòu)建40-42
• 4.1.3 基于安全閾值的駕駛員速度選擇策略驗(yàn)證42-43
• 4.2 基于間隙可接受理論的自由換道決策模型43-45
• 4.2.1 換道決策的基本條件43
• 4.2.2 自由換道決策模型43-45
• 4.3 強(qiáng)制換道（匯入）決策模型的構(gòu)建45-50
• 4.3.1 匯入類別分析47-48
• 4.3.2 最小匯入車道長(zhǎng)度48
• 4.3.3 匯入決策模型48-50
• 4.4 小結(jié)50-51
• 第5章 仿生換道決策模型的驗(yàn)證51-62
• 5.1 車輛自由換道決策模型的驗(yàn)證51-54
• 5.1.1 車輛換道模型的仿真驗(yàn)證51-52
• 5.1.2 車輛換道模型的實(shí)車驗(yàn)證52-54
• 5.2 車輛強(qiáng)制換道（匯入）決策模型的驗(yàn)證54-61
• 5.2.1 匯入過(guò)程的視頻采集54
• 5.2.2 車輛匯入行為的數(shù)據(jù)處理54-56
• 5.2.3 基于視頻分析的匯入模型驗(yàn)證56-59
• 5.2.4 基于虛擬仿真平臺(tái)的匯入模型驗(yàn)證59-61
• 5.3 小結(jié)61-62
• 第6章 結(jié)論與展望62-65
• 6.1 結(jié)論62-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單69-70
• 致謝70

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本文編號(hào)：384473