基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。      

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。      

基于元胞自动机分析变道行为对交叉口交通流的影响

城市道路中车辆不能完成变道而被迫停止在导向车道线前等待变道的现象严重影响了道路畅通。通过建立车辆在不能完成变道被迫停止在导向车道线前等待变道和继续行驶两种情况下的交叉口元胞自动机模型,对比分析了车辆不能完成变道而停止在导向车道线前等待变道的情况对道路交通流产生的影响。结果显示:由于部分车辆不能完成正常变道,从而被迫停止在导向车道线前的行为会严重阻碍后方车辆的行驶,缩短车辆自由行驶时间,增大红灯期间车辆排队的延误。在车辆不能完成变道停留于导向车道线前的情况下,可以通过调节导向车道线长度缓解交通通行压力。     

高速公路隧道临近段车辆换道持续时间生存分析

为研究高速公路隧道临近段车辆换道行为,提高隧道路段行车安全水平,在广东省的3条高速公路隧道临近路段开展自然驾驶试验,采集换道车辆的行车轨迹以及周围行车环境等数据。基于采集到的车辆换道数据,采用生存分析的全参数估计方法,考虑不同驾驶人换道风险感知水平的异质性,构建随机参数加速失效时间(AFT)模型,分析隧道临近段行车环境、车辆运行状态等潜在因素对车辆换道持续时间的影响。研究结果表明：相较于固定参数AFT模型,随机参数AFT模型具有更好的拟合优度;至隧道进口的距离、起始车道前车的车速差、换道方向和至目标车道前车距离会对高速公路隧道临近段车辆换道持续时间产生显著影响;车辆换道位置距离隧 道进口越近,至目标车道前车的距离越近,换道持续时间越短;相较于换道车辆车速大于起始车道前车的情况,换道车辆处于非跟驰状态和车速小于起始车道前车时,换道持续时间分别增加 7%和20%。研究结果可为高速公路隧道临近段交通安全设施改善和微观驾驶行为模型构建提供理论依据和方法指导。     

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基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting,自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。     

基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析

基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting, 自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数.实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持.     

基于机器视觉的车辆偏航预警系统设计

设计了一种基于机器视觉的车辆偏航预警系统。首先对图像进行灰度化、均值滤波、边缘增强等预处理,采用Ostu算法检测可靠的车道边缘;然后运用Hough算法准确识别不同环境、不同道路下的车道线;在此基础上提出了一种基于车道线斜率的车道偏航预警模型,并进行了试验。结果表明:模型可实时检测车辆运行状态并进行预警,具有较高的准确率。     

运动车辆检测与跟踪方法

为提高城市智能交通综合管理能力,提出了基于视频分析的运动车辆检测与跟踪方法。在城市交通干道路面环境中,根据运动目标与道路背景统计特性的差异,基于贝叶斯概率准则,提出一个自适应背景更新算法,检测分离运动车辆目标前景,采用卡尔曼滤波器实现对视频序列中车辆目标的运动检测与实时跟踪,并对在重庆某交通干道的交通流视频进行检测。试验结果表明:该方法在常规视频分辨率下能实现实时处理视频,平均检测准确率为94%,具有较好的实时性与鲁棒性,能够实现城市交通环境中各类运动车辆的检测与跟踪。     

基于多目标优化的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆换道轨迹规划的拟人性和实时性,提出了安全、舒适、节能等多目标协同优化的换道轨迹规划算法,该轨迹规划方法的适应性取决于车辆换道时间、纵横向速度及加速度等关键变量的约束条件;基于车辆运动学和动力学理论,分析了动态未知环境下车辆换道安全区域,建立了六次多项式车辆理想换道轨迹模型,并运用遗传算法-BP神经网络理论对换道终止时刻及目标位置进行预测,得到了复杂场景下车辆换道轨迹簇;分析了基于可行解空间的车辆换道安全性、舒适性、经济性等性能评价函数,构建了多性能目标协同优化目标函数和约束条件,运用鲸鱼优化算法对换道轨迹簇进行优化,实现多性能目标协同的智能车辆换道轨迹最优规划;为进一步验证多目标优化轨迹规划算法的准确性,运用L3级智能车辆测试平台对结构化道路场景下多目标优化换道轨迹规划算法进行了试验验证。仿真和试验结果表明:提出的轨迹规划算法在满足各项约束的情况下可成功实现平稳、安全换道,并且与传统驾驶人换道相比,换道过程的安全性、舒适性及多目标综合性能分别提升了5.1%、3.3%和1.7%,有效提升了动态环境下智能车辆换道轨迹规划的拟人性。      

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

基于驾驶行为的车道变换模型研究及仿真

可靠合理的车道变换模型能提高微观交通仿真精度.为了研究车道变换行为意图起因及行为过程的规律,利用高空摄像法分析了城市干道基本路段驾驶人变道驾驶行为的特征,获取了变道车辆与其周围车辆距离、车速等的数值关系,提出期望车道的概念,总结了期望车道选择和车辆车道变换的基本规律,建立了基于驾驶行为的直线路段车道变换模型.最后编写V...     

基于元胞自动机的城市施工路段车辆变道行为研究

为了研究城市施工路段的车辆逐日变道行为,考虑施工路段车辆行驶特性,建立了微观元胞自动机模型;为了描述车辆逐日出行的变道位置改变,建立了宏观变道位置日变模型;结合微观模型与宏观模型进行数值模拟,分析了演化天数、每日仿真时间、车辆密度和可接受度等对两车道平均车速大小及波动、各位置变道概率、车辆时空演变及交通流相变等交通特征的影响。结果表明:随着车辆密度的增加,两车道的平均车速均降低,通行车道车速振荡幅度增加,车速变化频率加快;车辆变道位置随着演化天数而向前转移且趋于稳定;车辆密度提高时,通行车道交通流由自由相转化为堵塞相的现象增加;各位置变道概率对可接受度在(1,2)间变化时不敏感。     

基于车道线的前方车辆检测方法研究

为了提高前方车辆检测的实时性和鲁棒性,提出了基于车道线的前方车辆检测方法.首先,检测车道线确定感兴趣区域ROI(Region Of Interesting),然后在ROI内,利用车辆底部阴影的特征确定可能存在车辆的区域,再根据车辆的水平边缘特征和对称性精确定位,最后,通过卡尔曼滤波器跟踪检测到的目标.实验结果表明,该方法能够在多种交通环境中实时有效地检测前方车辆.     

计及安全性与舒适性的智能车辆换道轨迹规划研究

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。     

基于改进人工势场法的车辆路径规划与跟踪控制

针对采用传统人工势场法进行车辆路径规划时易造成局部极小值与目标不可达的问题,通过改变斥力函数并增加车道边界约束条件函数的方式改进传统人工势场法,进行车辆路径规划。采用模型预测控制(model predictive control, MPC)算法跟踪控制改进人工势场法生成的规划路径,采用软件CarSim与Simulink搭建联合仿真模型对路径跟踪效果进行仿真试验。结果表明：改进人工势场法路径规划合理有效;跟踪路径与规划路径的横向误差小于0.4 m。改进人工势场法和MPC算法应用于无人驾驶车辆的路径规划与跟踪控制具有可行性。     

基于运动学的换道安全间距研究

通过建立基于运动学理论的换道模型并分析主车与原车道前车及目标车辆前后车的速度、加（减）速度及安全距离,研究车辆换道行为的安全性。研究结果表明：车辆在进行换道过程中,换道时间由车道及车辆的宽度、驾驶速度、纵向加速度及驾驶员的特性有关系。研究结果可为车辆安全换道决策提供重要依据。     

基于运动矢量的车辆实时跟踪系统

建立了基于摄像机、图像采集卡及计算机的车辆跟踪硬件系统.研究了基于运动矢量的车辆跟踪算法.作者首先进行背景初始化,然后,利用背景差法和检测线法对通过目标交通场景的车辆进行检测,进而根据三步法计算车辆的运动矢量,并进行车辆位置的更新和遮挡处理,实现了车辆的实时跟踪.     

基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

车辆换道纵横向耦合控制

基于车辆纵横向动力学耦合模型,研究了自动化公路系统车辆换道纵横向耦合控制.假定换道过程中车辆横向加速度满足梯形约束,根据期望换道轨迹计算车辆换道时的期望横摆角和横摆角速度,依靠车载传感器获得车辆横摆角速度信息.采用有限时间滑模趋近律,设计了车辆换道纵横向耦合变结构控制规律.基于李雅普诺夫稳定性理论,对控制系统的稳定性进行了分析,得到了系统渐进稳定的充分条件.仿真结果表明:采用该控制规律,车辆在纵向速度变化的情况下能够良好地跟踪期望换道轨迹,跟踪误差小于0.06 m.     

基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器。设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小。尤其当车速较高时,改进后的算法轨迹误差更小,能保证车辆安全、稳定地行驶。