智能汽車是當(dāng)前汽車領(lǐng)域的前沿研究熱點。由于技術(shù)限制,完全的自動駕駛技術(shù)短時間內(nèi)較難實現(xiàn),具備手動駕駛模式和自動駕駛模式的多模式車輛是當(dāng)前和今后一段時間內(nèi)智能汽車的基本特征。當(dāng)科研人員關(guān)注把重點放在實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)時,有關(guān)極限工況下智能汽車駕駛安全性驗證和多模式駕駛帶來的人機交互以及駕駛員的情景意識和注意力、認(rèn)知負(fù)荷、行為特征等研究越來越受到關(guān)注。本課題基于虛擬現(xiàn)實和模擬駕駛技術(shù),結(jié)合智能汽車路徑跟蹤控制策略,構(gòu)建智能汽車多模式駕駛仿真平臺,為極限工況下智能汽車駕駛安全性驗證、人-車輛-環(huán)境系統(tǒng)交互、以及多模式駕駛的駕駛員心理和行為特征等研究提供平臺。建立了多模式駕駛的車輛動力學(xué)模型。通過對車輛縱向受力分析,聯(lián)合車輛縱向受力平衡方程式和傳動系統(tǒng)動力學(xué)建立車輛縱向動力學(xué)模型;基于一定的假設(shè)與簡化條件,建立了以二自由度車輛動力學(xué)模型為基礎(chǔ)的車輛橫向動力學(xué)模型;分析了車輛前輪轉(zhuǎn)角與方向盤轉(zhuǎn)角之間的函數(shù)關(guān)系,建立了行駛方向控制模型;設(shè)計了車輛動力學(xué)模型在虛擬行駛場景中的應(yīng)用方案,把動力學(xué)模型和虛擬行駛場景結(jié)合了起來。設(shè)計了智能汽車路徑跟蹤控制策略和運動控制系統(tǒng)方案。針對智能汽車多模式駕駛仿真平臺... 

【文章來源】：揚州大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１谷歌無人駕駛原型車?

谷歌公司的無人車可以運用谷歌地圖對車輛進行導(dǎo)向，在自主行駛條件下，無人車己??行駛了近兩千公里。２０１１年，美國內(nèi)華達州通過允許自動駕駛汽車上路的法律后，谷歌成??為世界上第一個獲得自動駕駛汽車授權(quán)的公司。圖１－１為谷歌推出的首款無人駕駛原型車??“豆莢車”。??圖１－１谷歌無人駕駛原型車?圖１－２奧迪無人駕駛概念車Ａｕｄｉ?Ａｉｃｏｎ??歐洲各國在智能車輛技術(shù)研宄方面也做了很多研宄工作，技術(shù)水平處于世界前列，很??多技術(shù)對世界智能車研究產(chǎn)生了深遠影響。１９８７年至１９９５年歐洲啟動了?ＰＲＯＭＥＴＨＥＵＳ??計劃，這是歐洲智能車領(lǐng)域最大的研發(fā)項目，計劃旨在實現(xiàn)具有最高效率和空前安全性的??歐洲交通工具方案［１１］。恩斯特？迪克曼斯（ＥｍｓｔＤｉｃｋｍａｎｎｓ）是二十世紀(jì)八十年代自動駕??駛汽車的先驅(qū)，１９９４年他主持研制ＶａＭＰ，通過依靠兩個相機，可以實時進行１〇〇米范圍??內(nèi)３２０＊２４０像素的圖像處理，識別道路標(biāo)記和車道內(nèi)的相對位置和在場的其他車輛。在巴??黎附近的試駕時，在模擬交通情況下時速高達１３０公里／小時（８１英里／小時），甚至可以對??能否安全變更車道進行了判斷。１９９５年，恩斯特？迪克曼斯的團隊重新設(shè)計了?Ｓ級奔馳自??主駕駛車輛，完成了從德國慕尼黑到丹麥歐登塞行程１１６０多英里路程，最高時速１７５公里??／小時（１１２英里／小時）

駛輔助控制器，全面精準(zhǔn)的計算出車輛周邊的駕駛環(huán)境，引導(dǎo)車輛自動駕駛。值得一提的??是，該車輛在自動駕駛過程中，最高車速可達到１３０公里／ｈ，并可以實現(xiàn)自動剎車、加速，??以及預(yù)測性變更車道。圖１－２為奧迪無人駕駛概念車Ａｕｄｉ?Ａｉｃｃｍ。??相比之下，國內(nèi)在自主駕駛方面研究的起步稍晚。從八十年代末開始，國防科技大學(xué)??先后研制出基于視覺的ＣＩＴＡＶＴ系列智能車輛［１＞１４］。其中，在ＣＩＴＡＶＴ－?Ｉ、ＣＩＴＡＶＴ－ＩＩ型??無人駕駛小車的研制過程中對無人駕駛汽車的原理進行了研究；ＣＩＴＡＶＴ－ＩＩＩ型的研究以實??現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化道路下遙控和自主駕駛為目的；ＣＩＴＡＶＴ－ＩＶ型自主駕駛車基于ＢＪ２０２０ＳＧ吉??普車改裝而成，該車型以研究結(jié)構(gòu)化道路環(huán)境下的自駕駛技術(shù)為目標(biāo)，空載條件下速度最??高為１１０ｋｍ／ｈ，車輛具有人工駕駛、遙控駕駛、非結(jié)構(gòu)化道路上的低速自主駕駛和結(jié)構(gòu)化??道路上的自主駕駛四種工作模式。??清華大學(xué)在國防科工委和國家“８６３計劃”的資助下從１９８８年開始研究開發(fā)ＴＨＭＲ??系列智能車［１５４６］。ＴＨＭＲ－Ｖ智能車能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的車道線自動跟蹤，準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化環(huán)??境下的道路跟蹤，復(fù)雜環(huán)境下的道路避障、道路停障以及視覺臨場感遙控駕駛等功能，最??高車速達１５０ｋｍ／ｈ。ＴＨＭＲ－Ｖ智能車采用了基于擴充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)的道路理解技術(shù)，大幅度降??低了道路圖像處理和車道線識別的計算量

【參考文獻】：
期刊論文
[1]變結(jié)構(gòu)控制的抖振問題研究[J]. 張鵬,張金鵬.  航空兵器. 2013(02)
[2]基于預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型的大曲率轉(zhuǎn)向控制方法[J]. 沈峘,凌銳,李舜酩.  中國機械工程. 2012(17)
[3]基于期望橫擺角速度的視覺導(dǎo)航智能車輛橫向控制[J]. 王家恩,陳無畏,王檀彬,汪明磊,肖靈芝.  機械工程學(xué)報. 2012(04)
[4]智能車輛路徑跟蹤橫向控制方法的研究[J]. 趙熙俊,陳慧巖.  汽車工程. 2011(05)
[5]基于自適應(yīng)和神經(jīng)動力學(xué)的輪式移動機器人路徑跟蹤控制(英文)[J]. 曹政才,趙應(yīng)濤,吳啟迪.  控制理論與應(yīng)用. 2010(12)
[6]汽車駕駛模擬系統(tǒng)的研究與進展[J]. 王力軍,荊旭,滕貽健,焦學(xué)健,柴山.  農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程. 2009(05)
[7]基于運動預(yù)測的路徑跟蹤最優(yōu)控制研究[J]. 武星,樓佩煌.  控制與決策. 2009(04)
[8]一種假設(shè)驗證框架下的實時道路車輛檢測方法[J]. 孫沖,程洪,鄭南寧.  模式識別與人工智能. 2006(06)
[9]改進的有限時間最優(yōu)預(yù)瞄橫向控制器設(shè)計[J]. 馬瑩,李克強,高峰,郭磊,連小珉.  汽車工程. 2006(05)
[10]CITAVT-IV——視覺導(dǎo)航的自主車[J]. 孫振平,安向京,賀漢根.  機器人. 2002(02)

博士論文
[1]智能汽車自主循跡控制策略研究[D]. 張琨.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]城市環(huán)境下無人駕駛車輛運動控制方法的研究[D]. 趙盼.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2012
[3]自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D]. 孫振平.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004

碩士論文
[1]汽車駕駛模擬系統(tǒng)研究與動感實現(xiàn)[D]. 黃琳秦.西南交通大學(xué) 2018
[2]車載全風(fēng)擋平視顯示交互仿真平臺開發(fā)[D]. 劉群.揚州大學(xué) 2018
[3]基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的四自由度駕駛模擬器的開發(fā)[D]. 顧根.江蘇科技大學(xué) 2017
[4]基于動力學(xué)模型的智能車輛橫、縱向及綜合控制策略研究[D]. 雷敏.重慶交通大學(xué) 2017
[5]基于聯(lián)合仿真的智能車輛路徑跟蹤控制研究[D]. 李兵.大連理工大學(xué) 2014
[6]一種無人駕駛車輛路徑跟蹤控制方式研究[D]. 龔毅.南京理工大學(xué) 2014
[7]基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的汽車虛擬駕駛系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 荊旭.山東理工大學(xué) 2007
[8]自動駕駛模擬器視景生成技術(shù)研究[D]. 王偉.武漢理工大學(xué) 2005
[9]基于虛擬現(xiàn)實的汽車駕駛模擬器建模技術(shù)研究[D]. 周慎.武漢理工大學(xué) 2005
[10]視覺導(dǎo)航中基于圖像的路邊識別算法研究[D]. 張曉峰.南京理工大學(xué) 2004



本文編號：3236401