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基于自然駕駛數(shù)據(jù)的汽車智能駕駛系統(tǒng)測試與評價方法研究

發(fā)布時間:2021-12-16 20:47
  在過去的幾十年里,汽車智能駕駛技術(shù)取得了顯著的進步。國內(nèi)外專家學者以及相關(guān)機構(gòu)研究開發(fā)了許多智能駕駛的系統(tǒng),賦予現(xiàn)代車輛多項功能,使其更加聰慧和安全。而智能駕駛系統(tǒng)的開發(fā)和驗證是相輔相成的,在其正式使用前都需要經(jīng)過重重測試,需要對其諸多性能給出定量評價。目前針對智能駕駛系統(tǒng)測試與評價的研究都存在著測試場景單一,測試方法多數(shù)采用國際通用標準測試方法,與我國實際道路情況不完全相符等問題。本文基于中國道路采集的自然駕駛數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)驅(qū)動聚類分析構(gòu)建中國典型虛擬測試場景,并利用馬爾科夫蒙特卡洛模擬的數(shù)據(jù)歸納學習法建立測試場景中前車隨機預(yù)測模型,從安全性、舒適性和經(jīng)濟性三方面構(gòu)建智能駕駛系統(tǒng)評價模型,最后基于層次分析與模糊綜合評價相結(jié)合的方法對智能駕駛系統(tǒng)進行綜合評價。本文主要研究內(nèi)容分為如下幾個方面:(1)構(gòu)建基于自然駕駛數(shù)據(jù)驅(qū)動的汽車智能駕駛系統(tǒng)綜合測試場景。采集了中國道路交通環(huán)境下汽車的自然駕駛數(shù)據(jù),篩選出自然駕駛數(shù)據(jù)中危險工況數(shù)據(jù)片段,基于此提取出汽車智能駕駛系統(tǒng)綜合測試的場景特征要素,并利用聚類分析法得到三類典型虛擬測試場景,從而為汽車智能駕駛系統(tǒng)虛擬測試的構(gòu)建了場景基礎(chǔ),解決了國內(nèi)尚... 

【文章來源】:廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:91 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于自然駕駛數(shù)據(jù)的汽車智能駕駛系統(tǒng)測試與評價方法研究


圖1.1?Adaptive評價方法m??..

基于自然駕駛數(shù)據(jù)的汽車智能駕駛系統(tǒng)測試與評價方法研究


圖1.2單車事故場景^??

基于自然駕駛數(shù)據(jù)的汽車智能駕駛系統(tǒng)測試與評價方法研究


圖1.3多車事故場景W??在國內(nèi),中國事故深入研宄(China?In-Depth?Accident?Study,CIDAS)?[52]自??

【參考文獻】:
期刊論文
[1]車輛起步工況駕駛性品質(zhì)評價方法研究[J]. 黃偉,劉海江,李敏,童榮輝,周雷.  汽車工程. 2018(11)
[2]汽車緊急制動安全與舒適性控制仿真研究[J]. 劉樹偉,周武奎,郝亮.  現(xiàn)代制造工程. 2018(10)
[3]基于層次分析法的AEB評價指標優(yōu)化[J]. 何海燕,王斌,葉晨樺,張曉蕾.  上海汽車. 2018(09)
[4]基于中國危險工況的行人交通沖突典型場景提取與分析[J]. 蘇江平,陳君毅,王宏雁,陳偉,王鯤.  交通與運輸(學術(shù)版). 2017(01)
[5]智能網(wǎng)聯(lián)汽車(ICV)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 李克強,戴一凡,李升波,邊明遠.  汽車安全與節(jié)能學報. 2017(01)
[6]基于邏輯回歸的二輪車-汽車碰撞事故深度分析[J]. 胡林,方勝勇,黃晶,陳強.  汽車工程. 2016(11)
[7]基于自然駕駛數(shù)據(jù)的避撞預(yù)警對跟車行為影響[J]. 王雪松,朱美新,邢祎倫.  同濟大學學報(自然科學版). 2016(07)
[8]智能車輛運動控制研究綜述[J]. 郭景華,李克強,羅禹貢.  汽車安全與節(jié)能學報. 2016(02)
[9]基于自然駕駛工況的駕駛員變道意圖探測方法研究[J]. 周鵬飛,朱西產(chǎn),劉興亮,馬志雄,王大志,劉軍勇.  上海汽車. 2016(06)
[10]基于自然駕駛數(shù)據(jù)的駕駛員變道特征分析[J]. 王雪松,李艷.  交通信息與安全. 2016(01)

碩士論文
[1]自主緊急制動系統(tǒng)測試評價方法研究[D]. 張慧.河北工業(yè)大學 2017
[2]基于交通沖突的互通立交合流區(qū)交通安全評價方法[D]. 明小松.東南大學 2017
[3]AEBS城市道路工況測試及評價方法研究[D]. 陳超.西華大學 2016
[4]基于MCMC的運動目標跟蹤研究[D]. 張光浩.北京理工大學 2015
[5]乘用車起訖點間多路徑時變運行工況建模方法[D]. 成敬敏.吉林大學 2013
[6]面向混合動力汽車能量管理策略的汽車運行工況多尺度預(yù)測方法[D]. 張巖.吉林大學 2013
[7]基于某款車的乘坐舒適性研究[D]. 賈萬明.重慶理工大學 2013



本文編號:3538795

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