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基于马尔科夫过程的自动驾驶汽车决策规划研究

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基于马尔科夫过程的自动驾驶汽车决策规划研究

作者：张峻峰重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,自动驾驶汽车技术已经成为了人工智能领域的研究热点。本文针对换道场景中周围车辆不确定的未来行为给自动驾驶汽车带来的安全隐患问题,以降低交通事故率和提高车辆智能化水平为目的,分别从周围车辆驾驶意图识别、周围车辆轨迹... 详细信息

近年来,自动驾驶汽车技术已经成为了人工智能领域的研究热点。本文针对换道场景中周围车辆不确定的未来行为给自动驾驶汽车带来的安全隐患问题,以降低交通事故率和提高车辆智能化水平为目的,分别从周围车辆驾驶意图识别、周围车辆轨迹预测、自动驾驶汽车行为决策和自动驾驶汽车轨迹规划四个方面展开研究,主要研究内容如下:(1)建立基于MDP的周围车辆驾驶意图识别模型。从NGSIM数据集中提取所需的车辆轨迹数据,使用加权移动平均滤波器去除数据中的噪声;以三车道为应用场景,将车辆驾驶意图分为左换道、右换道和直行;结合场景搭建驾驶意图识别模型,使用处理后的车辆轨迹数据集训练该模型中的参数;最后通过仿真实验验证了该模型的可行性。(2)建立基于POMDP的车辆轨迹预测模型。以三车道为应用场景,搭建轨迹预测模型;为了实现降低碰撞风险,准确预测周围车辆运动轨迹,使用周围车辆驾驶意图识别结果来训练轨迹预测模型中的部分参数;最后通过仿真实验验证了该轨迹预测模型的准确性。(3)建立基于有限状态机的自动驾驶汽车变道行为决策模型。车辆行为决策分为跟驰驾驶、减速驾驶、左变道和右变道四种;计算自车与他车碰撞阈值相关参数TTC,根据在不同车况做出正确的驾驶行为决策;并建立仿真场景来验证该换道行为决策方法的可行性。(4)建立基于五阶贝塞尔曲线的换道轨迹规划模型。建立车辆位置从笛卡尔坐标系与曲线坐标系的相互转换关系;在曲线坐标系下规划出多条备选轨迹,设计目标函数从备选轨迹中选出一条最优轨迹作为自动驾驶汽车的局部规划轨迹;基于低速无人物流小车进行实车实验验证该轨迹规划算法的可行性。

关键词：自动驾驶汽车驾驶意图识别轨迹预测决策规划

基于多传感器融合的自动驾驶3D目标检测和车道线分割研究

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基于多传感器融合的自动驾驶3D目标检测和车道线分割研究

作者：金祖亮重庆交通大学

学位级别：硕士

为了提高自动驾驶环境感知的安全性和可靠性,更多类型和数量的传感器被应用于自动驾驶感知技术中。由于不同种类传感器的特性差异,这些传感器能够互相补充,从而增强系统的感知性能。本文从多传感器数据融合关键技术出发,通过将相机和激... 详细信息

为了提高自动驾驶环境感知的安全性和可靠性,更多类型和数量的传感器被应用于自动驾驶感知技术中。由于不同种类传感器的特性差异,这些传感器能够互相补充,从而增强系统的感知性能。本文从多传感器数据融合关键技术出发,通过将相机和激光雷达传感器所获取的信息进行融合,以提高3D目标检测和车道线分割的准确性和冗余性,从而增强自动驾驶汽车在不同光照和天气条件下的感知能力。本文主要研究内容如下:(1)针对基于激光雷达的3D目标检测,提出一种基于线束动态下采样方法以生成伪低线束点云,以训练一个基于低线束激光雷达的不需要额外数据标注的点云模型。在此基础上,提出了一种基于指数加权池化及稀疏骨干网络的点云编码器,用于更好地生成鸟瞰图(Bird’s Eye View,BEV)特征。最后采用基于中心(centerbased)的检测头完成3D目标检测任务,并通过消融实验和实车实验证明所提出算法的优异性。(2)针对纯视觉3D目标检测,提出通过对图像离散深度估计和上下文向量预测将多相机透视图特征转换到BEV空间,并使用和点云分支相同的检测头完成3D目标检测。在此基础上,在骨干网络中引入可变形卷积,并在Neck网络中使用多轴注意力以提升模型特征提取能力。最后通过测试集测试和实车实验中验证算法的可行性。(3)针对多传感器特征级融合目标检测,提出在BEV空间融合图像和点云数据中的BEV特征。为了提高图像分支的BEV特征图质量,通过引入激光雷达数据生成伪深度图,用于优化BEV特征图生成。在此基础上,采用动态注意力结构来实现不同传感器通道的特征融合,同时抑制不重要特征信息。消融实验证明了伪深度图和动态注意力结构对模型性能的影响,实车实验也证明了多传感器融合对单一传感器检测结果的提升效果。(4)针对多传感器融合的3D车道线检测,提出使用目标检测相同的BEV融合方法。为了减少BEV分割的计算量,通过不断上采样的分割头解码BEV特征图以生成BEV下的3D车道线。对比实验证明了BEV特征融合的方法能有效提升模型的分割性能,实车实验也证明了算法的可行性。

关键词：多传感器融合指数加权池化 BEV 特征级融合注意力

基于非线性动力学模型的无人驾驶汽车横向控制算法研究

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基于非线性动力学模型的无人驾驶汽车横向控制算法研究

作者：王开峰重庆交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着传感器技术、计算机数据处理能力和5G通信技术等方面的突破,无人驾驶技术正在迈入蓬勃发展的时期,无人驾驶技术的出现为解决交通问题提供了一种新的途径。无人驾驶运动控制算法的优劣直接关系到无人驾驶车辆行驶的安全性与... 详细信息

近年来,随着传感器技术、计算机数据处理能力和5G通信技术等方面的突破,无人驾驶技术正在迈入蓬勃发展的时期,无人驾驶技术的出现为解决交通问题提供了一种新的途径。无人驾驶运动控制算法的优劣直接关系到无人驾驶车辆行驶的安全性与可靠性,一直以来都是无人驾驶技术的核心研究方向。本文将针对车辆的路径跟踪横向控制过程开展研究,在建立的车辆非线性动力学模型基础上,基于主流控制方法对横向控制器进行设计,并通过实验对比不同算法间的优劣,探究进一步提高控制器性能的方法。主要内容如下:(1)基于被控对象的动力学特性,构建轮胎非线性动力学模型、车辆运动学模型以及车辆二自由度动力学模型,并基于实车试验数据对线性化后的轮胎模型相关参数进行辨识。(2)基于建立的车辆动力学模型,分别通过线性模型预测控制算法(Linear Model Predictive Control,LMPC)以及非线性模型预测控制算法(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC),对车辆横向控制器进行设计;针对NMPC算法中轮胎的非线性问题,通过遗传算法来对非线性轮胎模型的关键参数进行辨识;搭建Car Sim/Simulink联合仿真试验平台,并基于仿真平台对两种控制器进行对比试验分析。(3)基于自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)算法设计车辆横向控制器,并通过仿真试验与前文的两种模型预测控制算法进行比较分析。探究传统模型控制方法中车辆模型参数的变化对控制器控制效果的影响,以及模型控制方法与经典无模型控制方法的优缺点。(4)提出基于预期轨迹以及边界约束的虚拟安全行驶场域生成方法,并通过微分同胚映射理论生成虚拟势场;基于虚拟势场约束对传统NMPC横向控制器进行改进,最后通过仿真以及实车试验对虚拟场域约束控制器的有效性进行验证。

关键词：无人驾驶非线性模型虚拟势场 NMPC

基于驾驶员NMS特征的人机共驾HVSC模型及控制策略研究

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基于驾驶员NMS特征的人机共驾HVSC模型及控制策略研究

作者：吴化腾重庆交通大学

学位级别：硕士

L5级别的完全自动驾驶短时间内难以实现,人机协同驾驶即人机共驾成为不可替代的过渡方案。协同驾驶中驾驶员行为特性在人车路闭环中的作用不可忽视,因此针对驾驶员行为特性进行分析,建立合理、符合驾驶员实际操作特性的人机共驾系统动... 详细信息

L5级别的完全自动驾驶短时间内难以实现,人机协同驾驶即人机共驾成为不可替代的过渡方案。协同驾驶中驾驶员行为特性在人车路闭环中的作用不可忽视,因此针对驾驶员行为特性进行分析,建立合理、符合驾驶员实际操作特性的人机共驾系统动力学模型,对于车辆研发、测试、分析和验证具有重要意义。同时本文针对驾驶员误操作问题及接管辅助问题进行深入研究,并基于驾驶员的神经肌肉系统(Neuromuscular system,NMS)特征设计H控制器和保性能控制器,主要内容如下:(1)基于驾驶员NMS特征,推导包含手臂和小腿-足部的驾驶员转向-跟随统一人机共驾动力学模型。根据人-车-路位置关系,基于建立的驾驶员肌肉动力学传递函数,结合模型预测控制器(Model predictive controller,MPC)和车辆二自由度模型构建表征驾驶人NMS特征参数的转向-跟随统一人机共驾动力学模型。(2)对建立的人机共驾模型进行降维简化,简化模型中的微小量和反馈作用不明显的状态量,基于实车实验数据采用(Adaptive genetic algorithm,AGA)算法对降维后的模型参数进行辨识,并将实车实验结果与模型输出结果进行对比以验证降维模型的精确性,最后使用李雅普诺夫定理证明降维模型的稳定性。(3)自动驾驶系统能够胜任驾驶任务时,针对驾驶员对周围环境的误判或对自动系统不信任而出现的误操作问题,建立转向系统模型,考虑驾驶员的NMS特征,将期望横摆角速度和方向盘转角作为输入设计H控制器,并通过车道保持实验和换道实验验证控制器的有效性和鲁棒性。(4)针对人机共驾环境下自动驾驶系统无法胜任的场景,需要驾驶员及时接管问题。本文考虑驾驶员NMS特征建立驾驶员横向手臂模型,同时考虑驾驶员NMS参数摄动问题,以期望的方向盘转角作为输入,设计保性能控制器,使驾驶员存在NMS参数摄动的情况下仍能追踪期望的轨迹,并通过仿真实验和实车实验验证提出策略的有效性。

关键词：人机共驾驾驶员模型 NMS 模型降维参数辨识