【摘 要】
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智能汽车作为缓解当前交通压力的重要方式,凭借事故率低,能源消耗少,驾驶舒适性高等优点,逐渐成为高校与企业的研究热点。随着智能汽车研发推进,其应用场景日益复杂,安全舒适性需求不断增加,且受限于早期车载传感器种类单一,模型参数化方案缺少模仿人类驾驶潜力,早期智能驾驶研发主要追求辅助驾驶功能实现,缺乏模仿人类驾驶的项目研究,故为完善“人-车-路”协调统一的智能交通系统,仍需不断引入新的技术手段。近期量产
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智能汽车作为缓解当前交通压力的重要方式,凭借事故率低,能源消耗少,驾驶舒适性高等优点,逐渐成为高校与企业的研究热点。随着智能汽车研发推进,其应用场景日益复杂,安全舒适性需求不断增加,且受限于早期车载传感器种类单一,模型参数化方案缺少模仿人类驾驶潜力,早期智能驾驶研发主要追求辅助驾驶功能实现,缺乏模仿人类驾驶的项目研究,故为完善“人-车-路”协调统一的智能交通系统,仍需不断引入新的技术手段。近期量产的L3级智能汽车装载的传感器种类丰富,激光雷达,摄像头等工具足以提供与人类驾驶员同质的视觉信息采集能力,且机器学习技术使汽车模仿驾驶员思考成为可能,故本文在此背景下,基于驾驶员的预瞄行为进行智能汽车纵向速度规划研究,以求模仿人类驾驶员驾驶过程中的纵向速度特征。本文研究内容分为驾驶员预瞄行为研究和速度规划方法研究两方面。前者主要研究驾驶员前视行为对车辆纵向速度变化的影响,以驾驶员视觉为“桥梁”,建立车辆前方交通环境与车辆速度变化的关系。此部分以驾驶员在环实验(DIL)为基础,总结了车辆前方道路动态可行域通过影响驾驶员预瞄点目标车速进而改变自车纵向速度的规律,为后续智能汽车速度规划研究打下基础。后者研究速度规划方法以模仿驾驶员驾驶习惯,设计了包括路径和速度跟踪的速度规划研究框架,此部分提出了基于凸优化和LSTM神经网络两种速度规划方法。其中凸优化方法强调预瞄点目标速度在约束函数中的作用,与仅考虑曲线连续性方法相比,本文速度曲线更加接近真实驾驶速度,进而验证预瞄点目标速度概念的合理性。此外,本文依据道路可行域,目标速度,自车状态等交通信息设计了基于LSTM神经网络的速度规划器,通过与PGVC模型,全速差跟车模型的多交通场景对比分析,本文LSTM速度规划方法表现出可自动调整跟车距离,交通场景适应性强等优点。本文研究结果可辅助智能驾驶系统开发,特别针对自适应巡航系统(ACC),为城市校园等人流密集环境,高速收费站多车道汇入环境,复杂路型环境下的巡航系统设计提供了新的解决思路。此外,本文提出的预瞄点目标速度概念可以帮助私人定制智能车辆,防止智能驾驶车辆晕车现象,提高用户接受度。
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