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考虑驾驶能力及驾驶习性的高速公路场景换道辅助系统研究

考虑驾驶能力及驾驶习性的高速公路场景换道辅助系统研究

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作者：杨中华吉林大学

学位级别：硕士

智能汽车换道辅助系统,作为智能辅助驾驶系统的代表之一,集成了换道时机预测与换道轨迹规划等多项功能。该系统在致力于增加行车安全率、降低交通事故发生率的同时,着眼于减轻驾驶员的疲劳感、优化道路通行效率。然而,当前市场上的换道... 详细信息

智能汽车换道辅助系统,作为智能辅助驾驶系统的代表之一,集成了换道时机预测与换道轨迹规划等多项功能。该系统在致力于增加行车安全率、降低交通事故发生率的同时,着眼于减轻驾驶员的疲劳感、优化道路通行效率。然而,当前市场上的换道辅助系统在设计层面略显单一,未能综合考虑不同驾驶员的驾驶能力和驾驶习性差异及其对系统的潜在影响与介入,进而削弱了用户对系统的体验感和满意度。在紧密交织的“人-车-路”闭环系统中,“人”因其独特的复杂性和难以预测性,成为了整个链条中最不确定的一环。鉴于此,深入探索驾驶员行为模式与规律,构建一套精准辨识驾驶员驾驶能力及驾驶习性的方案,显得尤为重要。在构建智能汽车换道辅助系统的过程中,必须充分考虑驾驶员特质。为实现这一目标,本文着力于考虑驾驶员驾驶习性的换道时机预测与考虑驾驶能力及驾驶习性的换道轨迹规划的研究,力求满足不同驾驶员的换道需求。本文主要研究内容及工作包括以下四部分:(1)驾驶能力及驾驶习性辨识本文选用NGSIM(Next Generation Simulation)数据集作为研究基础数据并采用高斯滤波算法对其数据进行预处理,并进一步提取出换道轨迹和跟车轨迹。在驾驶员驾驶能力辨识方面,本文通过建立横纵向风险率和风险度模型,实现从多个维度对驾驶员的行车表现进行评价,并采用CRITIC(Criteria Importance Through Intercriteria Correlation)算法对驾驶员的驾驶能力进行辨识。在驾驶习性辨识方面,本文使用核主成分分析法(Kernelized Principal Component Analysis,KPCA)对驾驶习性特征进行浓缩,并结合改进的人工蜂群算法和K-means聚类算法,将驾驶员的驾驶习性划分为谨慎型、普通型和激进型三种典型类别。(2)考虑驾驶习性的换道时机预测本文基于门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和自注意力机制(Self-Attention),构建考虑驾驶员驾驶习性的换道时机预测模型,进一步根据规则对NGSIM数据集进行标记。本文将数据集按照驾驶习性辨识结果划分为谨慎型、普通型和激进型数据集,以便于神经网络模型对不同驾驶习性的换道时机进行学习分析。最后,为了进一步优化预测模型的输出效果,本文设计了一种基于高斯滤波算法的后处理机制。最后经测试集验证,本文创建的考虑驾驶习性的换道时机预测模型可以提前3s对不同驾驶习性驾驶员的换道时机进行准确预测,平均预测中值误差小于0.25s。(3)考虑驾驶能力及驾驶习性的换道轨迹规划本文将复杂的换道轨迹规划解耦为路径规划和速度规划两大核心部分。在路径规划方面,本文首先建立换道路径边界模型,对换道路径规划的凸优化空间进行界定;然后考虑驾驶员驾驶习性以及换道时机预测结果,设计换道目标路径,同时考虑驾驶员驾驶习性设计优化代价函数以及考虑驾驶员驾驶能力设计优化约束条件;最后使用二次规划算法进行优化求解。在速度规划方面,本文首先采用动态规划算法,在S-T图中搜索出可行解,并使用椭圆碰撞模型确定速度规划的凸优化空间;同时考虑驾驶员驾驶习性设计优化代价函数以及考虑驾驶员驾驶能力设计优化约束条件。为确保考虑驾驶能力及驾驶习性的换道轨迹规划策略的有效性和准确性,本文最后设计了合理的测试工况,并在Matlab/Simulink-Car Sim仿真环境下进行验证。(4)驾驶员在环仿真验证本文在Matlab/Simulink-Car Sim-Pre Scan仿真环境下,搭建驾驶员在环仿真验证平台,通过设计合理的测试工况,分别对驾驶员驾驶能力及驾驶习性辨识策略、考虑驾驶习性的换道时机预测模型以及考虑驾驶能力及驾驶习性的换道轨迹规划策略进行测试验证。结果显示出本文创建的考虑驾驶能力与驾驶习性的高速公路场景换道辅助系统具备良好的准确性、适用性及可行性。

关键词：智能汽车换道辅助系统驾驶能力驾驶习性换道时机预测换道轨迹规划

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