共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。 相似文献
4.
行驶环境中交互车辆的运动行为会对驾驶人心理产生刺激,引起驾驶人心理状态的变化,进而影响其换道决策行为。为此提出了1种基于驾驶人心理风险场模型的个性化换道决策方法。基于单向3车道快速路交通场景,通过交互式多模型分析车辆的横向速度与横向位移,引入可变横向速度相关的转移概率矩阵,预测交互车辆的目标车道选择;建立驾驶人心理风险场模型,量化行驶环境与交互车辆的运动行为对驾驶人心理风险造成的影响;利用高仿真驾驶模拟器联合SUMO试验平台开展287人次的模拟驾驶试验,通过建立混合交通仿真场景采集驾驶人的换道数据,并选取平均碰撞时间与驾驶人心理风险因子2个特征参数,使用K-means算法进行驾驶风格聚类,将驾驶人分为保守型、正常型和激进型这3类,并进一步确定不同风格的驾驶人在换道初始时刻所能接受的心理风险阈值。在此基础上,实现车辆的个性化安全换道决策。驾驶模拟器试验验证结果表明:对应于保守型、正常型和激进型的驾驶人,实际最小换道决策时间分别为3.48,6.29,11.33 s,实际最大换道决策时间分别为4.65,7.45,12.52 s,理论换道决策时间分别为4.09,6.83,11.95 s,所建立... 相似文献
5.
整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括:多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明:自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。 相似文献
6.
因交通拥堵而造成的应急车辆救援延误导致悲剧事件频发。为了解应急车辆救援延误的情况并研究应对措施,以普通机动车驾驶者为对象进行问卷调查,针对驾驶者对应急车辆的认识和对应急车道的占用情况,驾驶者在驾驶过程中对应急车辆是否避让,以及避让方法进行调查。然后利用SPSS数据统计软件筛选出对驾驶者驾驶行为影响权重较大的特征变量,并基于Logistic模型建立了驾驶者特征与占用应急车道和避让应急车辆行为的模型。在此基础上提出相应的应对方案,利用Vissim仿真软件对解决方案进行仿真。结果显示:对有一定驾驶年龄并有本科以上学历的青壮年的驾驶行为对应急车辆延误有较大影响,且正确的避让方法能明显地减少应急车辆的行程时间。 相似文献
7.
8.
科学、合理、拟人化的换道控制是实现自动驾驶车辆安全高效行驶的重要保障,已有研究主要考虑相邻车道速度差、换道间隙等要素对车辆换道控制的影响,并未考虑车辆频繁加减速导致乘车体验差而催生换道意图这一重要现象。针对该问题,设计以抗干扰能力为基础的自动驾驶车辆自适应换道调控方法,其调控过程主要包括:采用智能驾驶人模型控制自动驾驶车辆纵向驾驶行为,以减速频次为指标度量自动驾驶车辆的抗干扰能力,并将抗干扰能力引入到自动驾驶车辆换道决策过程中,模拟自动驾驶车辆因频繁加减速导致乘车体验差而产生换道意图的现象,在此基础上,提出车辆换道控制模型。然后,以智慧高速为背景,利用Netlogo构建多种自动驾驶车辆运行场景,测试所构建的自适应换道调控方法。研究结果表明:智能驾驶人模型的选用能够合理体现自动驾驶车辆换道行为对交通流的运行影响;相比于低密度车流(≤30 veh),在中高密度车流情况下(≥40 veh),自动驾驶车辆维持原有车道运行的能力较弱、换道频率较高,且过高[80次·(5 min)-1]或过低[10次·(5 min)-1]的抗干扰能力临界值会导致自动驾驶车辆运行速度降低至10 km·h-1,因此可以根据不同车流密度条件对自动驾驶车辆的最大抗干扰能力进行设置和调整,从而保证自动驾驶车辆的运行效率,这也从侧面证明了所提自适应换道调控方法的科学性与合理性。研究结果对于提高自动驾驶车辆换道控制的合理自主性具有重要意义,该结果进一步完善了自动驾驶车辆换道模型库,能够为自动驾驶自适应换道调控提供理论和技术支撑。 相似文献
9.
以山区公路上设置的某一爬坡车道为试验对象,利用驾驶模拟试验对其交通特性及驾驶安全性进行仿真。根据设计图和现场环境构建了三维虚拟试验场景,通过VISSIM生成试验路段交通流;32名受试者在4种交通条件下进行了驾驶模拟试验;模拟过程中记录车辆的速度、轨迹、加速度、制动力等数据;通过VISSIM仿真试验确定了该爬坡车道的交通量阈值。分析结果表明,在常规交通流情况下,该爬坡车道可提高主路上的车速及其平稳性,同时可减少来自对向车道的冲突;但随着交通流量趋于饱和,其有效性逐渐减弱甚至产生负面影响。 相似文献
10.
11.
为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题,提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先,划分车道可行区域,利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界,并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次,以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟,包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场,行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分,然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次,建立主车动力学与运动学模型,障碍车运动学预测模型,把主车与障碍车无碰撞,主车行驶在车道内区域,趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标,综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件,构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划,求解获得前轮转角作为控制量。最后,利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明:该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题,控制车辆驶向目标位置,并且在避障过程中满足车辆的动力学约束,同时又不会与道路边界发生碰撞,保证了车辆的安全性和稳定性。 相似文献
12.
13.
连续的跟驰行为和换道行为是驾驶行为的主要构成部分,对交通拥挤和交通事故有着重要影响。通过无人机视频拍摄和图像处理方式,提取了曹安公路沿线的2个交叉路口间正常交通流状态下共600条多车高精度轨迹数据。首先,考虑车辆类型对驾驶行为产生直接的影响,分析了大车和小车的车辆轨迹特征变量分布的差异性,包括速度、加速度、碰撞时间倒数、车头时距等,在标记危险驾驶行为的过程中考虑车辆类型的影响。其次,针对不同的车辆类型,利用修正碰撞裕度对跟驰行为和换道行为进行风险性评估,将其划分为安全型和风险型。根据风险型行为发生的顺序以及持续时间,评估驾驶人的整体驾驶状态是否危险,作为危险驾驶行为识别的样本标记。分别利用离散小波变换和统计方法提取车辆轨迹的关键特征参数,为了提高模型识别效率,将关键特征参数进行排序,从而确定最优判别指标;最后,利用轻量梯度提升机(LGBM)算法对危险驾驶行为进行识别,并与随机森林、多层感知器、支持向量机等算法在精度上进行比较。研究结果表明:在上述研究条件下,LGBM算法对危险驾驶行为的理论识别率最高可达93.62%,可以实现基于机器学习算法的危险驾驶行为的高精度自动识别,该结果对于智能驾驶辅助系统的设计、道路交通安全决策的制定具有显著的意义。 相似文献
14.
针对无信号控制路段自动驾驶车辆和行人冲突判别建模,选择武汉市6处无信号控制路段作为调查地点,从而保证足够的车辆及行人数据量,采用视频采集技术获取交通流量以及行人与车辆的行为数据.利用决策树分析方法将决策分为两各层级,分别为行人过街决策和冲突判别,利用二元Logit模型建立面向自动驾驶车辆的路段人车冲突判别模型,对行人和自动驾驶车辆之间可能发生的冲突概率进行计算.建立的模型可以作为自动驾驶技术中的一部分,能够帮助自动驾驶汽车具备人类驾驶员与行人间的通行权沟通能力,使自动驾驶汽车控制系统更加智能且接近人类的判断能力. 相似文献
15.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
16.
为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口,在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上,提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型,利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图,以概率形式输出意图预测结果并实时更新,进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突;接着,在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型,生成一系列期望加速度;最后,基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景,对所提左转运动规划方法进行仿真验证,将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较,并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明:基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图;基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互;不同算法对比效果表明,所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。 相似文献
17.
18.
随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆获取的信息更加完善。为研究考虑前车安全速度效应条件下自动驾驶车辆对高速公路交通流的影响,以双车道元胞自动机模型为基础,建立考虑前车安全速度效应的跟驰规则和换道模型。利用MATLAB数值模拟高速公路异质交通流,分析考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆对道路交通流的影响,并分析车辆的拥堵情况和换道情况。研究表明,考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆可以显著提升道路通行能力,全自动驾驶车辆可达全人工驾驶车辆交通流的近似2倍;考虑前车安全速度效应的自动驾驶车辆的增加可以降低道路拥挤程度,全自动驾驶车辆比全人工驾驶车辆发生拥堵的临界密度提高了20 veh/km;自动驾驶车辆渗透率的增加会增加相应的换道次数,全自动驾驶车辆情况下,自动驾驶车辆基本不发生换道行为,同时智能网联车辆可以减小暴露碰撞安全性风险。 相似文献
19.
自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。 相似文献
20.
在自动驾驶车辆与人工驾驶车辆混行的复杂交通环境中,如何减小驾驶行为截然不同的2类车辆间的复杂相互作用对于车辆行驶安全性、乘坐舒适性和交通通行效率的影响,是当前自动驾驶决策与控制领域亟待解决的关键问题。提出了一个人机混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆之间的非合作博弈交互框架。首先,综合考虑车辆加速度线性递减的驾驶人纵向操纵特性、差异化配合程度和不同的延迟响应特性,建立人工驾驶车辆的纵向博弈策略。其次,考虑自动驾驶车辆与周围车辆的安全性约束,以及自动驾驶车辆在换道过程中的舒适性和通行效率目标,设计了自动驾驶车辆的纵向博弈策略。然后,基于主从博弈理论对不同混驾环境下人工驾驶车辆与自动驾驶车辆的博弈交互问题进行求解,得到最优的换道间隙和自动驾驶车辆的纵向速度轨迹,并采用模型预测控制方法规划出自动驾驶车辆的横向安全换道轨迹。最后,根据人工驾驶车辆不同配合度和延迟响应时间的差异,设计了多组人机混驾试验工况进行验证。试验结果表明:自动驾驶车辆能够快速准确识别人工驾驶车辆的配合度,选择出最优的目标换道间隙,并与间隙周围的自动驾驶车辆协作来汇入目标间隙。在换道过程中,自动驾驶车辆始终与周围车辆保持安全... 相似文献