近年來,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,智能車領(lǐng)域的研究也得到了廣泛的關(guān)注。在智能車領(lǐng)域的研究中,不僅有硬件系統(tǒng)前沿技術(shù)的發(fā)展,而且車輛智能駕駛軟件系統(tǒng)上的技術(shù)突破也起到至關(guān)重要的作用。整個智能駕駛軟件系統(tǒng)包括環(huán)境感知、決策規(guī)劃及控制等模塊。在決策規(guī)劃模塊中,實現(xiàn)智能車的動態(tài)避障功能極其重要,在人-路-車的智能交通系統(tǒng)中,要實現(xiàn)智能車的安全行駛,必須保證智能車能實時的避開動態(tài)或靜態(tài)的障礙物,然而目前為止智能車輛動態(tài)避障系統(tǒng)主要采用的是基于規(guī)則和傳統(tǒng)的規(guī)劃決策方法,在檢測到障礙物的基礎(chǔ)上,設(shè)定規(guī)則和實現(xiàn)規(guī)劃算法讓智能車輛避開障礙物,然而設(shè)計規(guī)則過程中很難滿足所有的限制條件同時缺乏適應(yīng)能力。另外,智能車所在不同的道路駕駛環(huán)境復(fù)雜多變,除智能車外的其他車輛及行人等交通參與者的行為也存在較大的多變性,因此本文以智能車輛行人動態(tài)避讓為重點研究,開展了行人軌跡預(yù)測的深度學(xué)習(xí)（Deep Learning,DL）方法研究和智能車輛動態(tài)避障的深度增強學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning,DRL）方法研究。人類駕駛員在積累豐富經(jīng)驗后,能在感知、預(yù)測等方面做出合理的決策判斷,但是人類會受... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【圖文】：

論文的整體結(jié)構(gòu)

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文圖3.6車輛模型的組成部分車輛底盤(Chassis)檔位變化邏輯(ShiftLogic)手動擋與自動擋的選擇(AutomaticandManualShift)該模型采用的是簡單的自行車模型[115]。下面將詳細(xì)介紹下該車輛模型，如圖3.7所示，模型的運動學(xué)非線性連續(xù)時間方程如下：圖3.7車輛的自行車模型˙x=vcos(β+ψ),(3.8)第38頁

國防科技大學(xué)研究生院碩士學(xué)位論文圖3.6車輛模型的組成部分車輛底盤(Chassis)檔位變化邏輯(ShiftLogic)手動擋與自動擋的選擇(AutomaticandManualShift)該模型采用的是簡單的自行車模型[115]。下面將詳細(xì)介紹下該車輛模型，如圖3.7所示，模型的運動學(xué)非線性連續(xù)時間方程如下：圖3.7車輛的自行車模型˙x=vcos(β+ψ),(3.8)第38頁

【參考文獻(xiàn)】：
博士論文
[1]基于近似動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)化控制方法及在自主駕駛車輛中的應(yīng)用[D]. 連傳強.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2016
[2]高速公路自主駕駛汽車視覺感知算法研究[D]. 聶一鳴.國防科學(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



本文編號：3135885