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针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题,在分析车辆运动特点的基础上,提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台,招募驾驶人进行实车跟驰道路试验,建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响,建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程,利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型,实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程,引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略,通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习,得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略,实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据,对控制策略进行测试。研究结果表明:该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系,在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑,跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测,能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。 相似文献
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基于自主研发的真实道路来流参数测量系统,对多地区、多场景真实道路行驶来流湍流强度进行了测试,发现车辆道路行驶时来流湍流强度远高于风洞水平,道路平均湍流强度为4%,沿海地区湍流强度最高可达20%,在跟车或超车时湍流强度可达 28%。在汽车风洞内模拟了道路行驶跟车、超车等试验场景,对测试车辆气流环境进行了采集分析。结果表明,跟车和超车时,后车来流湍流强度较高且伴随有速度损失,湍流强度及速度损失大小与前车尺寸和跟车距离有关,湍流强度分布范围为2%~33%,与道路实测相当,且速度损失最大为19%。进一步探究了前车放置角度、风洞风速对后车来流湍流强度的影响规律,建立对后车来流湍流强度定量调节的方法。完成了双车风噪测试,结果表明,风洞内高湍流强度环境车内风噪测试调制频谱结果与道路行驶测试结果相符,车内风噪频谱曲线差异主要集中在小于70 Hz的低频段。 相似文献
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当前不少前向碰撞预警系统以预警距离作为预警的特征量对驾驶人进行预警,因此,提高对跟车距离的预测准度能够直观有效提高该前向碰撞预警系统的预警能力。研究通过驾驶模拟器构建跟车场景,收集了41名驾驶员的跟车行为数据,按照3:1的比例将试验数据划分为训练集和测试集。将驾驶人的跟车距离与速度作为长短期记忆模型的输入,跟车距离作为模型的输出,对驾驶人的跟车距离进行了预测分析研究。结果表明,利用该数据集的模型能够很好的预测驾驶人的跟车行为,泛化性能较好,没有过度拟合现象。并且通过输入不同时间窗口长度的测试集发现,随着测试集长度的降低,预测结果的误差会更大。能够为提高前向碰撞预警系统的精准度提供理论支持,从而增加驾驶员对预警系统的接受度。 相似文献
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针对现有运动规划算法大多只考虑障碍车当前状态,本文中提出一种基于前车运动轨迹预测的高速车辆运动规划算法。首先,融合考虑驾驶意图与基于车辆运动模型的方法对前车轨迹进行预测;然后,采用贝塞尔曲线(Bezier)规划主车运动轨迹,结合避撞过程中与前车碰撞风险概率,高速避撞车辆速度变化特点以及车辆运动稳定性等因素建立目标函数,并考虑车辆动力学与运动学约束,使用序列二次规划(SQP)方法对Bezier曲线的控制点和主车运动目标点位置进行优化求解,得到最优避撞运动轨迹;最后,以前车直行和换道两种工况为例,对主车的避撞运动轨迹进行规划,分析不同工况下主车避撞过程中的运动状态变化以及与前车碰撞风险概率变化。结果表明,所提出的运动规划算法能够保证车辆的避撞安全性与运动稳定性。 相似文献
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考虑到跟驰车流中前车车型对智能汽车跟车行为的影响,采用长短期记忆 (Long Short Term Memory,LSTM)神经网络,基于 NGSIM 数据集,通过 One-Hot方法编码车型特征,并引入注意力机制 (Attention Mechanism) 生成输入特征的注意力权重,训练并建立了一种可根据前车车型产生不同跟驰行为的智能车辆跟驰模型 (Identifiable Vehicle Type Car-Following Model,IVT-CF)。在不同前车车型的跟车场景中仿真发现,IVT-CF 模型仿真车辆的速度和位移的均方误差 (Mean Square Error,MSE) 比不分车型的 LSTM 模型分别降低了 23.8%、31.7%,比 IDM 模型分别降低了 15.8%、18.7%,仿真精度更高。在混入大型车辆的车队跟驰场景仿真中发现,交通流速度和车头间距的收敛时间为 92 s,该模型能较快收敛,具有较好的稳定性和抗干扰能力。 相似文献
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建立了一种基于深度学习长短期记忆(LSTM)网络的智能车辆避撞模型.搭载虚拟测试驾驶(VTD)仿真软件的模拟驾驶器;针对跟车行驶、前车紧急制动这一危险工况,开展模拟驾驶实验;以相对距离、相对速度、前车减速度、碰撞时间、横向距离作为输入参数;通过未经训练的样本数据对模型迁移性进行验证,并与传统反向传播(BP)神经网络进行... 相似文献
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《汽车工程》2020,(7)
我国道路情况复杂多变,构建合适的测试场景对汽车智能驾驶系统测试和评价的有效性起着决定性作用。本文中从我国实际道路出发,从自然驾驶数据中提取具有中国特色的典型场景,筛选出自然驾驶数据中危险工况数据片段,基于此提取出汽车智能驾驶系统综合测试的场景特征要素,并利用聚类分析法得到3类典型危险场景。采用马尔可夫链理论表征前车人类驾驶员驾驶车辆的随机运动特性,将聚类得到各场景下的自车数据作为前车历史工况数据,归纳学习得出马氏链转移概率,并通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟预测未来时刻的状态,基于此得到危险场景中前车随机运动预测模型,通过对比原始工况数据验证预测模型的有效性,有效解决了由于采集设备精度低导致的前车数据不准、在测试场景中不能准确表征前车人类驾驶员驾驶车辆随机运动的问题。 相似文献
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针对现有端到端自动驾驶模型输入数据类型单一导致预测精确度低的问题,选取RGB图像、深度图像和车辆历史连续运动状态序列作为多模态输入,并利用语义信息构建一种基于时空卷积的多模态多任务(Multimodal Multitask of Spatial-temporal Convolution,MM-STConv)端到端自动驾驶行为决策模型,得到速度和转向多任务预测参量。首先,通过不同复杂度的卷积神经网络提取场景空间位置特征,构建空间特征提取子网络,准确解析场景目标空间特征及语义信息;其次,通过长短期记忆网络(LSTM)编码-解码结构捕捉场景时间上、下文特征,构建时间特征提取子网络,理解并记忆场景时间序列信息;最后,采用硬参数共享方式构建多任务预测子网络,输出速度和转向角的预测值,实现对车辆的行为预测。基于AirSim自动驾驶仿真平台采集虚拟场景数据,以98 200帧虚拟图像及对应的车辆速度和转向角标签作为训练集,历经10 000次训练周期、6 h训练时长后,利用真实驾驶场景数据集BDD100K进行模型的测试与验证工作。研究结果表明:MM-STConv模型的训练误差为0.130 5,预测精确度达到83.6%,在多种真实驾驶场景中预测效果较好;与现有其他主流模型相比,该模型综合场景空间信息与时间序列信息,在预测车辆速度和转向角方面具有明显的优势,可提升模型的预测精度、稳定性和泛化能力。 相似文献
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《汽车工程》2021,(7)
本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆网络的驾驶行为识别模型,实现对旁道车辆驾驶行为类别的有效识别。当识别出并线行为后,根据并线车辆运动状态对自适应巡航系统进行加速度控制,建立系统的预测控制模型,确定跟随性、舒适性和油耗这3项性能指标与约束条件,并引入理想点法对期望加速度进行求解,有效避免了人为选择权重因素的干扰。然后,将最优控制序列的第一个元素作用于系统,再重新评估系统状态信息以实现滚动优化。最后,建立MATLAB/Simulink仿真模型,进行定速巡航、跟车行驶和并线工况的对比仿真,并通过实车试验进行验证。结果表明:所提算法能更快响应旁车并线时跟车目标的变化,有效降低速度波动,避免了绝大部分的车辆紧急制动,同时,考虑并线驾驶特性的控制模型能有效提高乘车舒适性,降低安全风险。 相似文献
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为了解决随机采样算法在结构化道路无人驾驶应用中无法优化收敛的问题,采用渐进优化的采样算法框架设计符合驾驶需求的规划算法。针对渐进优化算法的耗时问题,首先选择不需要Steer(转向函数)的SST算法作为基础框架以规避求解边界值问题。其次,算法融入"Anytime"策略以提高优化解的利用率。再次,改进的闭环控制策略能减少车辆的实际轨迹与规划路径的误差。在设计的闭环策略中,应用4-D车辆运动模型以保证规划路径符合车辆的实际运动轨迹。为了保证驾驶的安全和舒适,设计了一个综合四重因素的代价函数,且根据不同的驾驶场景调整相应的权重参数。最后,利用真实的无人车在无人驾驶城市测试道路上进行测试,测试场景包括前方静态障碍物躲避、前方动态障碍物跟随以及超车和复合动静态障碍物。测试中,采用车辆的速度和转向数据代表算法的优化收敛特性和运动平稳性。研究结果表明:设计的算法能在时速30km·h-1下完成避障、跟车、超车等机动;无人车在跟驰决策下可保持30km·h-1的最高速度,在避障过程中可实现最高15km·h-1的速度,在跟车决策下可根据前车速度变换自身速度以保持合理的车距和运动平滑性。 相似文献
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车联网V2V环境下能实时获取自车和周围车辆的运动状态、驾驶工况和道路环境,为汽车自适应巡航控制系统提供更准确的信息。为消除自动驾驶汽车(AV)和人工驾驶汽车(MV)混合行驶工况下的车头时距干扰对汽车纵向巡航控制的影响,提出了一种基于车联网V2V的协同自适应控制方法。通过车联网V2V实时采集车辆跟驰过程中车辆基本安全信息(basic safety message,BSM),进而获得车辆相对运动状态和驾驶行为序列;应用线性最优二次型方法建立驾驶操纵序贯链优化目标函数,再对扰动作用下的汽车运动状态改变量进行短时预测;在此基础上,以混合车流车头时距的最优均衡状态为目标,构建了车辆跟驰间距的滚动优化模型和协同自适应控制方法。实验结果表明,在头车加/减速行驶工况下,改进后的车辆控制器能更快响应前车运动状态的变化量,并在保证车辆安全跟驰间距的情况下,降低了车头时距,提高了道路通行能力。 相似文献
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随着智能网联汽车技术的快速发展,跟车行驶控制能够有效实现车辆智能跟随及快速高效队列行驶。针对城市郊区道路条件下的智能网联汽车速度规划问题,以提高车辆的燃油经济性、舒适性及安全性为目的,基于跟车速度限幅和车辆动力系统信息,设计了基于初值优化的序列二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP),实时求解获取车辆跟车过程中的最优速度轨迹。首先,在车联网环境下,基于车车(Vehicle to Vehicle, V2V)通信及车辆与交通设施(Vehicle to Infrastructure, V2I)通信技术实时获取前方车辆的速度、加速度及位置等行驶信息并实时采集道路交通信息;然后,为减少车辆动态能耗损失和减小所需牵引力,并在规定的时间段内完成相应的行驶路程,利用采集到的前车行驶信息,采用基于初值优化的SQP算法对最优目标车速进行求解;此外,基于周边动态的道路交通场景,考虑边界约束条件,采用滚动时域的方法实现目标车辆速度在每个采样时刻的在线滚动优化,保证目标车辆节能安全地跟车行驶;最后,通过仿真验证了该算法的有效性和实时性。研究结果表明:基于初值优化... 相似文献