本文關(guān)鍵詞：基于駕駛員意圖的智能車輛路徑跟隨研究

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【摘要】：駕駛員人為因素是引發(fā)道路交通安全事故的最主要原因。因此,結(jié)合各種先進技術(shù)研發(fā)智能車輛,輔助駕駛員完成駕駛?cè)蝿?保障車輛行車安全成為目前的研究熱點之一。然而,圍繞智能車輛研發(fā)的先進駕駛輔助系統(tǒng),對道路交通環(huán)境進行態(tài)勢評估之時,往往忽略了駕駛員本身的駕駛意圖,出現(xiàn)頻繁誤報的狀況。根據(jù)這一現(xiàn)象,本文提出了基于駕駛員意圖的人機協(xié)同控制策略,引導智能車輛跟隨目標路徑。論文主要完成了如下工作:(1)搭建駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺。在虛擬道路場景下,駕駛員操作方向盤、油門踏板、制動踏板等機構(gòu),執(zhí)行相應的駕駛意圖。駕駛員操作量由角度傳感器、加速踏板傳感器測量得到,經(jīng)數(shù)據(jù)采集卡PCI-6251實時傳遞給實時終端VI,然后將時序數(shù)據(jù)共享給主機VI并保存,最終建立駕駛員換道意圖數(shù)據(jù)庫,為離線訓練換道意圖模型提供數(shù)據(jù)支持。(2)建立結(jié)合隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)與支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的混合模型。對駕駛員換道意圖辨識方法進行歸納總結(jié),分析了HMM、SVM各自的優(yōu)缺點,提出了具有時序與分類特性的HMMSVM混合模型。根據(jù)離線訓練得到的五種換道意圖模型參數(shù),在仿真平臺上對駕駛員換道意圖進行在線辨識。仿真結(jié)果表明:相比單獨的HMM或SVM,該混合模型能夠更準確地辨識駕駛員的換道意圖,辨識率高達98%,且耗時僅需0.006S,具有較好的實時性。(3)制定協(xié)同控制策略。根據(jù)試驗需求,基于具有橫擺和側(cè)向運動的車輛二自由度模型,根據(jù)預瞄理論推導出預測模型的狀態(tài)空間方程,以車輛的側(cè)向位置偏差、實際路徑和目標路徑間的航向角偏差作為優(yōu)化指標,計算出最優(yōu)的模型預測控制(Model Predictive Control,MPC)方向盤轉(zhuǎn)角輸入,并根據(jù)代價函數(shù)及駕駛員意圖對比值,確定協(xié)同系數(shù),得出結(jié)合駕駛員輸入和MPC輸入的方向盤轉(zhuǎn)角協(xié)同輸入量。仿真結(jié)果表明:基于駕駛員意圖的人機協(xié)同控制策略指引智能車輛跟隨目標路徑取得了較好的跟隨效果。
【關(guān)鍵詞】：駕駛意圖 混合模型 協(xié)同控制 路徑跟隨
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題的研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢13-17
• 1.2.1 駕駛員意圖辨識研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 路徑跟隨控制研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 本課題研究內(nèi)容17-18
• 第2章 駕駛員換道意圖數(shù)據(jù)采集與處理18-28
• 2.1 換道行為分析18-19
• 2.2 試驗方案設計19-20
• 2.2.1 試驗目的19
• 2.2.2 試驗總體方案19-20
• 2.3 駕駛員在環(huán)仿真試驗平臺簡介20-24
• 2.3.1 實際駕駛操作系統(tǒng)20
• 2.3.2 數(shù)據(jù)采集硬件系統(tǒng)20-21
• 2.3.3 數(shù)據(jù)采集軟件系統(tǒng)21-24
• 2.3.4 駕駛員在環(huán)仿真系統(tǒng)24
• 2.4 試驗過程24-26
• 2.4.1 時間窗的確定24-25
• 2.4.2 試驗事項25-26
• 2.5 數(shù)據(jù)處理26-27
• 2.5.1 異常數(shù)據(jù)剔除26
• 2.5.2 樣本集的篩選26-27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第3章 駕駛員換道意圖辨識模型的建立及仿真28-42
• 3.1 駕駛員換道意圖辨識流程28-29
• 3.2 構(gòu)建HMM-SVM混合模型29-37
• 3.2.1 HMM基本概念29-30
• 3.2.2 HMM學習30-31
• 3.2.3 HMM評估31-32
• 3.2.4 SVM基本思想32
• 3.2.5 SVM分類32-36
• 3.2.6 SVM多分類36-37
• 3.2.7 HMM-SVM基本思想37
• 3.3 駕駛員換道意圖仿真試驗與結(jié)果分析37-41
• 3.3.1 樣本測試37-38
• 3.3.2 實時性評估38-39
• 3.3.3 在線辨識39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第4章 智能車輛路徑跟隨控制策略研究與仿真42-57
• 4.1 路徑跟隨系統(tǒng)簡介42
• 4.2 車輛動力學模型42-45
• 4.3 模型預測控制45-49
• 4.3.1 預測模型45-47
• 4.3.2 優(yōu)化函數(shù)47-49
• 4.4 協(xié)同控制策略49-51
• 4.4.1 代價函數(shù)49
• 4.4.2 意圖對比49-50
• 4.4.3 協(xié)同控制50-51
• 4.5 仿真結(jié)果分析51-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 總結(jié)與展望57-59
• 參考文獻59-63
• 致謝63-64
• 附錄A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文目錄64

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本文編號：1122195