复杂动态城市环境下无人驾驶车辆仿生换道决策模型研究

发布时间：2017-05-21 18:24

  本文关键词：复杂动态城市环境下无人驾驶车辆仿生换道决策模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无人驾驶车辆在信息时代最主要的特点是驾驶行为拟人化、认知决策智能化,其发展方向是在真实道路交通环境下替代驾驶员高效节能、安全可靠地完成驾驶任务。以驾驶员特性为核心,跟驰、换道等微观模型为载体,运用机器学习理论对驾驶员行为决策进行建模,建立符合人类驾驶习惯的驾驶决策模型,是无人驾驶车辆以及智能辅助驾驶系统开发和实现的关键技术,对无人驾驶车辆真实城市道路自主行驶具有十分重要的理论价值和现实意义。城区环境中,交通要素复杂多变,其状态难以预测。大量动态性、不确定信息为无人驾驶车辆的驾驶行为决策带来巨大挑战。本文针对复杂动态城市环境无人驾驶车辆的换道决策,综合考虑周边车辆运动状态的影响,利用Google Sketchup和PreScan/Matlab搭建城市道路模型和车辆动力学模型,构建典型城市道路环境下的驾驶仿真平台,进行虚拟仿真和真实环境下实验;获取经验驾驶员车辆换道决策过程中车辆加速度、本车速度以及周边车辆的相对位置、速度等基本运动数据,分析影响驾驶员决策的因素,基于粗糙集提取经验驾驶员换道行为决策规则;深入研究经验驾驶员认知决策过程,建立经验驾驶知识库,对驾驶员的换道决策进行知识获取与表达,制订基于安全阈值的速度选择策略,基于间隙可接受理论,结合换道决策规则,依据换道动机的显著性差异,构建自由换道决策模型,同时结合间隙判定条件,根据协同行为判定准则以及驾驶员汇入规则,研究分析强制换道特征表征明显的城市典型路段汇入行为,搭建汇入决策流程图以及决策模型,有效判定安全换道间隙,明确复杂动态城市环境下的仿生认知决策机理,实现车辆准确换道决策;最后通过虚拟仿真和真实环境,验证城市道路环境正常交通流状况下,仿生换道决策模型的可靠性和有效性。研究结果可为进一步研究复杂环境下无人驾驶车辆的仿生决策提供基础,同时也可为无人驾驶车辆真实城市环境道路行驶提供理论支撑。
【关键词】：无人驾驶车辆 换道行为 行为决策 仿生 驾驶规则 粗糙集
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;U463.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 本论文研究的目的和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.3 论文主要内容及框架结构18-21
• 1.3.1 主要内容18-19
• 1.3.2 论文框架19-21
• 第2章 相关理论与仿真平台21-29
• 2.1 粗糙集21-24
• 2.1.1 粗糙集理论的产生和发展21-22
• 2.1.2 粗糙集理论基本概念22-23
• 2.1.3 知识表达与决策23-24
• 2.2 仿真模拟平台24-27
• 2.2.1 仿真平台简介24-25
• 2.2.2 虚拟场景搭建及模型建立25-27
• 2.3 实验驾驶员特征分析27-28
• 2.4 实验数据获取及预处理28
• 2.5 小结28-29
• 第3章 基于粗糙集的换道决策规则提取29-38
• 3.1 换道行为特性29-30
• 3.2 驾驶员的仿真换道行为数据获取30-31
• 3.3 换道行为的决策规则提取31-37
• 3.3.1 换道意图产生阶段的驾驶员决策规则提取31-33
• 3.3.2 车辆换道执行阶段的驾驶员决策规则提取33-35
• 3.3.3 车辆超车换道行为的驾驶员决策规则提取35-37
• 3.4 小结37-38
• 第4章 仿生换道决策模型的构建38-51
• 4.1 基于安全阈值的驾驶员速度选择策略38-43
• 4.1.1 驾驶员纵向控制行为的特性以及影响因素39-40
• 4.1.2 基于安全阈值的驾驶员速度选择策略构建40-42
• 4.1.3 基于安全阈值的驾驶员速度选择策略验证42-43
• 4.2 基于间隙可接受理论的自由换道决策模型43-45
• 4.2.1 换道决策的基本条件43
• 4.2.2 自由换道决策模型43-45
• 4.3 强制换道（汇入）决策模型的构建45-50
• 4.3.1 汇入类别分析47-48
• 4.3.2 最小汇入车道长度48
• 4.3.3 汇入决策模型48-50
• 4.4 小结50-51
• 第5章 仿生换道决策模型的验证51-62
• 5.1 车辆自由换道决策模型的验证51-54
• 5.1.1 车辆换道模型的仿真验证51-52
• 5.1.2 车辆换道模型的实车验证52-54
• 5.2 车辆强制换道（汇入）决策模型的验证54-61
• 5.2.1 汇入过程的视频采集54
• 5.2.2 车辆汇入行为的数据处理54-56
• 5.2.3 基于视频分析的汇入模型验证56-59
• 5.2.4 基于虚拟仿真平台的汇入模型验证59-61
• 5.3 小结61-62
• 第6章 结论与展望62-65
• 6.1 结论62-64
• 6.2 展望64-65
• 参考文献65-69
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单69-70
• 致谢70

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