針對(duì)傳統(tǒng)算法在車輛自主決策安全性驗(yàn)證中置信水平較低、驗(yàn)證結(jié)果不完備的問(wèn)題,本文基于形式化的可達(dá)性方法分析車輛自主決策行為狀態(tài)的可行性,并給出車輛自主決策的行為狀態(tài)完備性集合。采用有向凸多面體算法對(duì)自主車輛非線性混合系統(tǒng)進(jìn)行保守線性化處理,再利用迭代原理和Zonotope近似方法計(jì)算可達(dá)集。本文得到以下三個(gè)在不同道路環(huán)境下自主車輛安全性驗(yàn)證結(jié)果:一、城市狹窄道路多自主車輛避讓的仿真實(shí)驗(yàn)表明,在采用A*算法的路徑規(guī)劃后得到各自主車輛的參考軌跡,在初始狀態(tài)集和傳感器噪聲邊界條件下,在簡(jiǎn)單估計(jì)跟蹤器控制下,多輛自主車輛的位置可達(dá)集給出了高置信水平的安全保證,并且在分析各自主車輛可達(dá)集與不安全集交集后計(jì)算了各自主車輛在此過(guò)程中的不安全系數(shù)。二、變道避碰的仿真實(shí)驗(yàn)表明,采用優(yōu)化遺傳算法的路徑規(guī)劃后得到各自主車輛的參考軌跡,在初始狀態(tài)集和傳感器噪聲邊界條件下,在橫、縱向軌跡跟蹤器控制下,自主車輛位置可達(dá)集和速度可達(dá)集給出了高置信水平的安全保證,證明變道避碰環(huán)境下,自主車輛能夠安全、合規(guī)的完成自主駕駛。三、多自主車輛超車避碰的仿真實(shí)驗(yàn)表明,在采用A*算法的路徑規(guī)劃后得到各自主車輛的參考軌跡,在初始狀態(tài)... 

【文章來(lái)源】：山東理工大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題來(lái)源
    1.2 研究背景及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 自主車輛國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.2 系統(tǒng)仿真技術(shù)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.3.3 系統(tǒng)形式化驗(yàn)證國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)
    1.5 技術(shù)路線
第二章 可達(dá)集及其計(jì)算方法
    2.1 混成系統(tǒng)
        2.1.1 混成自動(dòng)機(jī)
        2.1.2 混合系統(tǒng)
    2.2 可達(dá)集定義
    2.3 可達(dá)集的分類
    2.4 可達(dá)集的計(jì)算
        2.4.1 保守系統(tǒng)線性化
        2.4.2 線性系統(tǒng)可達(dá)集計(jì)算
    2.5 可達(dá)集的表達(dá)
    2.6 本章小結(jié)
第三章 簡(jiǎn)單環(huán)境下多車避讓可達(dá)集建模
    3.1 環(huán)境設(shè)置與路徑規(guī)劃
        3.1.1 環(huán)境設(shè)置
        3.1.2 路徑規(guī)劃
    3.2 自主車輛軌跡跟蹤控制器建模
        3.2.1 自主車輛速度控制器
        3.2.2 橫向控制器
        3.2.3 橫向控制律
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 一般環(huán)境下多車避讓可達(dá)集建模
    4.1 場(chǎng)景設(shè)置與路徑規(guī)劃
        4.1.1 場(chǎng)景設(shè)置
        4.1.2 路徑規(guī)劃
    4.2 車輛動(dòng)態(tài)模型
    4.3 軌跡跟蹤控制器模型
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 復(fù)雜環(huán)境下多車避讓可達(dá)集建模
    5.1 環(huán)境設(shè)置
    5.2 車輛模型
    5.3 路徑跟蹤器
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間主要科研成果及獎(jiǎng)勵(lì)
致謝



本文編號(hào)：3165042