检索结果-南通市图书馆

作者：徐福来吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶汽车已经成为了汽车工业发展的重要方向之一,近年来,自动驾驶相关技术快速成长。高阶自动驾驶系统应当像熟练的人类驾驶员一样,能够安全、高质量地完成驾驶任务。如何评估驾驶性能,即人类驾驶员或自动驾驶系统完成驾驶任务的好... 详细信息

自动驾驶汽车已经成为了汽车工业发展的重要方向之一,近年来,自动驾驶相关技术快速成长。高阶自动驾驶系统应当像熟练的人类驾驶员一样,能够安全、高质量地完成驾驶任务。如何评估驾驶性能,即人类驾驶员或自动驾驶系统完成驾驶任务的好坏程度,是各大汽车厂商和研究机构尝试攻克的重点问题。驾驶性能的评估方法对自动驾驶系统全流程的开发,包括决策规划算法优化、自动驾驶整体评价等方面都具有重要意义。通过文献调研发现,当前基于驾驶历程的驾驶性能的研究较少,现有的研究大多仅使用少数物理量直接表征驾驶性能。驾驶任务的执行过程涉及车辆位置、方向、速度等多方面因素,导致上述方法在准确评估驾驶性能方面存在困难。针对该问题,本课题提出从驾驶跟随性和运动舒适性两方面,通过驾驶员完成某一个驾驶任务的驾驶历程,分析驾驶性能评价指标,进行评估方法研究。研究包括以下内容:第一,探索了驾驶性能的驾驶跟随性的关键因素。本文从移位跟随性能和速度跟随性能两方面对驾驶跟随性展开研究,其中移位跟随性能包括位置跟随性能和方向跟随性能,分别表征驾驶员对目标轨迹的跟随能力和对行驶方向的跟随能力。针对结构化道路上车辆行驶的约束进行了分析,提出了移位跟随特征指标和速度跟随特征指标。第二,探索了驾驶性能的运动舒适性的关键因素。本文阐述了运动舒适性的内涵,通过分析运动舒适性的评价机理,提出速度变化特性是运动舒适性的主要评估要素,初步提出了运动舒适性的特征指标。本研究结合NGSIM自然行驶数据集,筛选出沿道行驶轨迹,计算驾驶性能特征指标并进行相关性分析,对初步选取的运动舒适性特征指标进行了优化。本文根据NGSIM沿道行驶数据进行了K-means聚类分析,发现可以根据运动舒适性特征指标将行驶轨迹分为优秀、良好、一般三种,对运动舒适性特征指标进行了验证。第三,研究了基于随机森林的驾驶性能评估方法。以本文分析得到的驾驶性能特征指标为输入,以驾驶性能的优秀、良好、一般的分类结果作为输出,建立了基于随机森林的驾驶性能评估模型。通过超参数选取,限制决策树过度生长,避免了随机森林模型的过拟合倾向。本研究计算了不同驾驶性能特征指标对不同驾驶性能评估结果的贡献率,分析了驾驶性能特征贡献趋势。本研究依托VTD和ASCL驾驶模拟器搭建了仿真试验平台,制定了试验流程,对40名不同驾驶经验的驾驶员进行了驾驶模拟器试验,通过驾驶经验将参与试验的驾驶员分为生疏组、典型组、熟练组,并相应标记驾驶历程。获得的试验数据集被应用于本文建立的基于随机森林的驾驶性能评估方法。结果发现,根据本文的驾驶性能评估方法,可以实现对不同驾驶性能的准确评估,验证了驾驶性能评估方法的有效性。

关键词：驾驶性能驾驶技能驾驶员模型驾驶模拟器试验

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考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制

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中国公路学报 2019年第6期32卷 226-239,247页

作者：黄晶蓟仲勋彭晓燕胡林湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室湖南长沙410082 长沙理工大学工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室湖南长沙410114

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采... 详细信息

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据.采用主成分分析法和K均值(K-means)聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优(LQR)反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明:所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。

关键词：汽车工程换道控制模型驾驶模拟器试验换道风格线性二次型最优控制换道轨迹规划

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考虑驾驶员风格的车辆换道轨迹规划及跟踪控制研究

考虑驾驶员风格的车辆换道轨迹规划及跟踪控制研究

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作者：蓟仲勋湖南大学

学位级别：硕士

随着科学技术和经济的飞速发展,汽车在给人们生活带来便利的同时,也带来了交通拥堵、道路交通事故等一系列问题。在此背景下,汽车主动安全技术被视为当前解决这些问题的有效手段。然而传统的基于车辆运动学和动力学开发的汽车主动安全... 详细信息

随着科学技术和经济的飞速发展,汽车在给人们生活带来便利的同时,也带来了交通拥堵、道路交通事故等一系列问题。在此背景下,汽车主动安全技术被视为当前解决这些问题的有效手段。然而传统的基于车辆运动学和动力学开发的汽车主动安全系统已经无法满足人们个性化的驾驶需求,因此本文从驾驶员风格的角度出发来对车辆换道的轨迹规划及跟踪控制进行了以下研究:(1)基于问卷调查分析和驾驶模拟器试验展开了对驾驶员风格的研究。首先结合国内外对驾驶员风格以及车辆换道的研究,设计了驾驶员风格量表,并通过网络问卷调查的形式采集了212份数据。采用主成分分析和K-means聚类分析将驾驶员风格分为了激进型、普通型和谨慎型。然后进行驾驶模拟器试验采集了三种换道工况下不同风格驾驶员的换道行为数据,为后续换道轨迹规划的研究奠定了基础。(2)规划了考虑驾驶员风格的换道轨迹。首先对椭圆车辆模型进行了改进,以描述不同风格驾驶员的行车安全区域,并据此构建了换道最小安全距离模型。然后结合车辆几何位置约束和驾驶舒适性约束以及不同风格驾驶员的平均换道时间,以换道距离最短为目标,实现了适应不同驾驶员风格的换道轨迹规划。(3)基于线性二次型最优控制理论设计了考虑驾驶员风格的横向和纵向控制器。以最小化换道过程中车辆实际轨迹与期望轨迹状态量之间的误差为目标,通过控制车辆前轮转角和纵向加速度分别实现了对期望轨迹和速度的跟踪。通过调节横向控制器的控制权重矩阵来使得控制器适应不同的驾驶员风格。基于PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,设计的轨迹跟踪控制器具有较小的跟踪误差,并且能够保证换道过程中的安全性和驾驶舒适性。

关键词：驾驶员风格驾驶模拟器试验换道轨迹规划线性二次型最优控制换道轨迹跟踪

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基于驾驶人驾驶习性的个性化自适应巡航控制系统研究

基于驾驶人驾驶习性的个性化自适应巡航控制系统研究

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作者：刘志鹏吉林大学

学位级别：硕士

自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)具备定速巡航与安全跟车的功能,可有效缓解驾驶疲劳、降低交通事故、并改善交通流量,是先进驾驶辅助系统(ADAS)中相对成熟且应用较为广泛的技术之一。但是目前的ACC系统设计模式较为单... 详细信息

自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)具备定速巡航与安全跟车的功能,可有效缓解驾驶疲劳、降低交通事故、并改善交通流量,是先进驾驶辅助系统(ADAS)中相对成熟且应用较为广泛的技术之一。但是目前的ACC系统设计模式较为单一,对所有驾驶人“一视同仁”,忽略了驾驶人的个性化需求及其对系统的干涉和影响。在实际跟车过程中,不同类型驾驶人的驾驶行为具有显著差异。激进型驾驶人往往跟随目标较为迅速,且跟车间距保持较小;保守型驾驶人倾向于采取较为平缓的加速和制动操作,同时保持较大的跟车间距。间距策略较大、控制策略较平稳的ACC系统会使激进型驾驶人心情烦躁,而间距策略较小、控制策略响应迅速的ACC系统又会使保守型驾驶人心情紧张,这些不习惯和不舒适都会降低驾驶人对ACC系统的满意度和接受度。因此,明晰驾驶人个性行为特征,实现ACC个性化控制是未来ACC系统的重要研究方向,也是未来智能汽车的关键共性技术。本文依托国家自然基金等项目,开展了基于驾驶人驾驶习性的个性化自适应巡航控制系统研究,设计并搭建了驾驶人驾驶行为特征数据采集系统,分别进行了驾驶模拟器试验和实车道路试验,对驾驶人驾驶行为特征数据进行采集;通过因子分析、聚类分析、主观评价等方法对驾驶数据进行分析和筛选,并建立三层BP神经网络模型对驾驶数据进行了离线辨识和在线辨识;在驾驶习性特征分析和辨识的基础上,设计个性化自适应巡航系统;最后,选取典型试验工况分别进行了离线仿真验证、驾驶模拟器试验验证,和实车试验验证。本文的主要研究内容包括:(1)驾驶人驾驶行为特征数据采集驾驶人驾驶行为特征数据采集系统包括硬件在环驾驶模拟器和实车驾驶数据采集系统两部分。利用所搭建的系统进行ACC典型工况驾驶行为数据采集试验,其中驾驶模拟器主要用于进行70km/h以上的高速驾驶行为数据采集试验;实车驾驶数据采集系统主要用于进行70km/h以下的城市道路驾驶行为数据采集试验。(2)驾驶人驾驶习性分析与辨识利用因子分析法对驾驶行为数据进行分析和筛选,提取可描述驾驶行为的特征数据,作为驾驶人驾驶习性辨识模型的输入数据;通过聚类分析为试验人员贴上激进、一般、保守等驾驶习性“标签”,在此基础上,建立3层BP神经网络对驾驶行为进行离线训练和辨识,将训练好的模型模块化,建立有效工况下的驾驶人驾驶习性在线辨识策略。(3)个性化自适应巡航系统控制策略研究分析不同类型驾驶人在ACC典型工况(巡航、接近前车、稳定跟随、换道驶离)下的行为数据,找出反应不同类型驾驶人驾驶习性的特征参数:跟车时距、各阶段切换时机、速度跟随历程、距离跟随历程以及加速度历程。根据驾驶人驾驶习性在线辨识结果在线调节个性行为特征参数,进而实现个性化控制。(4)系统测试与分析搭建MATLAB/Simulink和Pano Sim联合仿真平台,在ACC典型工况下对个性化ACC系统进行仿真测试;利用驾驶模拟器,对驾驶人驾驶习性辨识策略和个性化ACC系统进行测试和验证;在实车驾驶数据采集系统上进行驾驶人驾驶习性在线辨识实车测试验证。试验结果表明驾驶人驾驶习性在线辨识策略具有较高的精度,且能保证实时性,设计的个性化ACC系统在保证安全性和跟踪性的前提下,能较好地适应不同类型驾驶人,提高驾驶人的舒适度和满意度。

关键词：车辆工程个性化自适应巡航控制系统驾驶人习性神经网络驾驶模拟器试验实车试验

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