自動駕駛汽車是促進(jìn)智能交通系統(tǒng)發(fā)展的重要工具,能夠有效減少因人為錯誤引發(fā)的交通事故,具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。作為自動駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)之一,軌跡規(guī)劃系統(tǒng)需要對自動駕駛汽車當(dāng)前所處駕駛場景進(jìn)行準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評估,并基于風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果規(guī)劃出車輛的軌跡,從而保證自動駕駛汽車與其他交通車輛進(jìn)行安全且合理的交互。這要求在每個規(guī)劃周期內(nèi)準(zhǔn)確預(yù)測駕駛場景中其他交通車輛的未來運(yùn)動軌跡。但在真實(shí)的城市交通場景中,車輛的運(yùn)動軌跡不僅受到道路結(jié)構(gòu)、交通標(biāo)識、交通規(guī)則等先驗(yàn)知識的約束,還取決于場景中其他動態(tài)交通參與者以及駕駛員主觀駕駛意圖等不確定性后驗(yàn)知識。但現(xiàn)有軌跡預(yù)測方法,由于沒有充分結(jié)合駕駛場景中的先驗(yàn)和后驗(yàn)知識,只適用于特定的駕駛場景,無法滿足上述需求。另外,現(xiàn)有的軌跡規(guī)劃方法忽略了駕駛場景中交通車輛與自動駕駛汽車的交互作用,簡單的碰撞檢測不能準(zhǔn)確地反映規(guī)劃狀態(tài)的安全性,容易導(dǎo)致規(guī)劃結(jié)果不安全、不合理和不智能。針對當(dāng)前研究中存在的問題,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于交互性預(yù)測的軌跡規(guī)劃系統(tǒng),研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:(1)針對復(fù)雜多變的駕駛場景難以有效表達(dá)以及因輸入維度過高引起的組合爆炸問題,本文提出了基于本...

【文章頁數(shù)】：135 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．４自動駕駛汽車一般架構(gòu)??軌跡規(guī)劃的相關(guān)研究最早可追溯自移動機(jī)器人的發(fā)展與應(yīng)用，其通過路徑規(guī)??

?第１章???不同處理階段，其中環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行是自動駕駛系統(tǒng)中最重要的??組成部分［４２＿４３１，如圖１．４所示，ＤａｖｉｄＧｏｎｚ幻ｅｚ等人基于以往研宄總結(jié)了自動駕??駛系統(tǒng)的一般架構(gòu)１４￣，軌跡規(guī)劃算法作為自動駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)和技術(shù)核心，其作??用是在遵守車輛動力....

圖２．１實(shí)車實(shí)驗(yàn)平臺??

?第２章???■?２?ＨＤＬ－６４Ｅ??■?Ａｌｉｋ?－卜??，ＢＥＯ?｜?４?ＳＩＣＫ??２??３?ｊ?ＶＬＰ－１６??（ｂ）激光雷達(dá)疊加視野??圖２．１實(shí)車實(shí)驗(yàn)平臺??“智能先鋒ＩＩＩ”號自動駕駛汽車的傳感器配置如表２．１所示，６４線激光雷達(dá)??（ＨＤＬ－６４Ｅ）作為主傳感器....

圖２．２?“智能先鋒ＩＨ”號自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)圖??“智能先鋒ＩＩＩ”號自動駕駛汽車軟件系統(tǒng)基于Ｌｉｎｕｘ（Ｕｂｕｎｔｕ?１８．０４ＬＴＳ）系??統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)功能模塊的開發(fā)與調(diào)試，系統(tǒng)整體通信架構(gòu)采用了?Ｒ〇Ｓ（Ｒ〇ｂｏｔ??

融合結(jié)果??任務(wù)路網(wǎng)決策規(guī)劃?Ｊ基于本體論的駕駛｜橫、縱向｜由駕駛知識驅(qū)動基于｜???＾?ｆ場景建模與評估例古￥果『ＬＳＴＭ的他車軌跡預(yù)測??語義拓?fù)涞貓D－?＂―－￣ｚｒ?????全澀徑Ｉ?ＭＭ?—，交互??駕駛先驗(yàn)知識Ｐ—＊?｜基于ＭＰＣ的＾部軌＿＿車道級｜基于＾識推理｜??—....

圖２．３髙精度地圖構(gòu)建??

ＩＩＩ”號自動駕駛汽車??構(gòu)建了高精度地圖，與一般的數(shù)字化地圖相比，高精度地圖的數(shù)據(jù)精度能夠精確??到厘米級，并且能夠包含除了道路拓?fù)湫畔⒁酝獾母呔S度道路環(huán)境信息（例如交??通標(biāo)識、交通信號燈、道路標(biāo)線類型等），高精度地圖將駕駛場景中大量的有助??于自動駕駛汽車行駛的知識存儲為結(jié)....

本文編號：4014754