本文關(guān)鍵詞：無信號燈十字交叉口協(xié)作車輛控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無人駕駛車輛技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，但完全應用于現(xiàn)實生活還有很長一段距離。尤其在混合交通場景中，多個無人駕駛車輛之間、無人駕駛車輛與有人駕駛車輛之間如何交互還是一個亟待解決的問題。本文研究無信號燈十字交叉路口環(huán)境下的多車協(xié)作控制，在考慮車輛動力學特性的基礎(chǔ)上，針對無人駕駛車輛與有人駕駛車輛及多無人駕駛車輛之間的協(xié)作與控制問題展開研究。 無人駕駛車輛與有人駕駛車輛之間進行交互時，首先通過無線通信獲取有人駕駛車輛的狀態(tài)信息，并建立交叉口車輛行為預測的有限狀態(tài)機模型，對交叉口有人駕駛車輛的行為進行預測。構(gòu)建應用于無人駕駛車輛的混合狀態(tài)系統(tǒng)，結(jié)合無人駕駛車輛交叉口安全條件運行規(guī)則，實現(xiàn)對無人駕駛車輛離散狀態(tài)的分析及車輛控制。最后運用PreScan和Simulink/Stateflow實現(xiàn)交叉口聯(lián)合仿真。仿真結(jié)果表明，該方法可以使無人駕駛車輛與有人駕駛車輛進行交互協(xié)作，并安全地通過路口。 多無人駕駛車輛通過路口時，基于分層控制理念，搭建了路口控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)分為宏觀路口控制器、車輛頂層控制器以及車輛底層控制器。其中宏觀路口控制器通過無線通信的方式獲取進入路口的各個無人駕駛車輛的狀態(tài)信息，并根據(jù)各個車輛的速度和位置等信息預測車輛在路口潛在的沖突，計算出各個車輛避免沖突的目標速度，而車輛頂層和底層控制器則控制車輛跟蹤目標速度。通過PreScan和Simulink搭建仿真實驗，實驗結(jié)果表明，，基于沖突預測的路口協(xié)作算法在保證安全的前提下提高了路口通行效率。 為了采用真實的無人駕駛車輛驗證多車路口協(xié)作算法，基于東風猛士平臺設(shè)計無人駕駛車輛的縱向控制系統(tǒng)，其中包括電控液壓制動系統(tǒng)、電控油門系統(tǒng)、車速的采集以及綜合速度的控制，實現(xiàn)無人駕駛車輛的縱向控制。通過該無人駕駛車輛和一輛有人駕駛車輛搭建無信號燈多車路口協(xié)作研究實車實驗平臺，該平臺中的車輛采用GPS和慣導進行組合定位，采用ZigBee模塊進行無人駕駛車輛和有人駕駛車輛之間的通信。實車實驗驗證了路口協(xié)作算法在實際無信號燈路口環(huán)境中的可行性，提高了無人駕駛車輛的行駛安全性。
【關(guān)鍵詞】：無人駕駛車輛 無信號燈路口 多車協(xié)作 有限狀態(tài)機 混合狀態(tài)系統(tǒng)
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U491.23;U463.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 無人駕駛車輛路口協(xié)作研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 實驗平臺11-14
• 1.2.2 通信機制14
• 1.2.3 車輛定位14-15
• 1.2.4 協(xié)作算法15-16
• 1.2.5 評價指標16-17
• 1.3 論文的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)17-19
• 第2章 PreScan 仿真平臺及其相關(guān)結(jié)構(gòu)分析19-26
• 2.1 PreScan 車輛仿真軟件簡介19-23
• 2.2 仿真系統(tǒng)的 V 模型設(shè)計23
• 2.3 車輛縱向動力學分析23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 無人駕駛車輛與有人駕駛車輛之間的路口交互26-38
• 3.1 有限狀態(tài)機26-28
• 3.1.1 有限狀態(tài)機的相關(guān)概念26-27
• 3.1.2 有限狀態(tài)機的數(shù)學模型27
• 3.1.3 有限狀態(tài)機的分類27-28
• 3.2 應用于無人駕駛車輛的有限狀態(tài)機和混合狀態(tài)系統(tǒng)28-31
• 3.2.1 混合狀態(tài)系統(tǒng)28-29
• 3.2.2 離散狀態(tài)系統(tǒng)（無人駕駛車輛狀態(tài)分析）29-31
• 3.2.3 連續(xù)狀態(tài)系統(tǒng)（無人駕駛車輛的控制）31
• 3.3 有人駕駛車輛的行為估計與預測31-33
• 3.4 仿真實驗33-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第4章 多輛無人駕駛車輛之間的路口協(xié)作38-47
• 4.1 系統(tǒng)方案設(shè)計38-39
• 4.2 系統(tǒng)分層控制器39-43
• 4.2.1 車輛頂層控制器39
• 4.2.2 車輛底層控制器39-41
• 4.2.3 路口協(xié)作控制器41-43
• 4.3 仿真實驗43-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 東風猛士縱向控制系統(tǒng)設(shè)計47-61
• 5.1 東風猛士無人駕駛車輛簡介47
• 5.2 制動系統(tǒng)控制47-53
• 5.2.1 東風猛士制動系統(tǒng)原理47-48
• 5.2.2 電控液壓制動系統(tǒng)設(shè)計48-52
• 5.2.3 制動系統(tǒng)控制 ECU52-53
• 5.3 油門系統(tǒng)控制53-56
• 5.3.1 東風猛士油門系統(tǒng)原理53-54
• 5.3.2 電控油門系統(tǒng)設(shè)計54-55
• 5.3.3 油門系統(tǒng)控制 ECU55-56
• 5.4 速度采集56-57
• 5.5 縱向系統(tǒng)綜合控制57-59
• 5.6 本章小結(jié)59-61
• 第6章 無信號燈多車路口協(xié)作實驗61-72
• 6.1 基于慣導和 GPS 的組合定位方式61-62
• 6.2 基于 ZigBee 模塊的 V2V 通信62-64
• 6.3 多車路口協(xié)作實驗及結(jié)果64-71
• 6.3.1 系統(tǒng)硬件平臺介紹64-65
• 6.3.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流及軟件65-68
• 6.3.3 實驗場景及其結(jié)果68-71
• 6.4 本章小結(jié)71-72
• 結(jié)論與展望72-75
• 研究成果總結(jié)72-73
• 本文創(chuàng)新點73
• 未來研究工作展望73-75
• 參考文獻75-81
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單81-82
• 致謝82

【參考文獻】

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本文編號：255234