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考虑行人运动不确定性的智能车避撞策略研究
| 论文题名： | 考虑行人运动不确定性的智能车避撞策略研究 |
| 关键词： | 智能车;行人不确定性;人车交互;纵横向运动控制;路径规划 |
| 摘要： | 近年来，智能驾驶作为降低交通事故伤亡率的主要解决方案，越来越成为国内外学者的研究热点。在智能驾驶的研究中，行人作为人-车-路闭环中的一环，其为典型的弱势道路使用者，属于一个独立的智能体且具有自主决策和执行的能力。行人运动的不确定性使智能驾驶的避撞策略设计难度增加。针对上述问题，本文主要考虑行人过马路场景，提出考虑行人运动不确定性的智能车避撞策略，主要围绕基于行人未来运动预测模型的智能车决策规划和运动控制两部分内容展开研究。本文的主要研究内容具体如下： （1）建立考虑常规前轮阿克曼转向的车辆非完整约束的运动学模型，基于CarSim和Matlab/Simulink平台联合仿真验证模型的有效性。在此基础上，提出一种融合空间序列和时间序列的候选轨迹规划方法，基于五次多项式曲线拟合方法进行路径规划，提出一种引入可变安全速度的梯形减速度规划方法进行纵向速度规划，通过路径规划和运动规划相结合的方法，得到一组考虑时空序列的避撞车辆候选轨迹。 （2）考虑行人过马路不确定行为决策的特点，将行人的运动描述为无干扰下的马尔科夫运动和车辆对行人的影响产生的运动的叠加，建立行人未来不确定性运动的预测模型，基于非支配排序遗传算法和行人运动预测结果，考虑不同驾驶风格对候选轨迹进行多目标评估，基于Matlab/Simulink建立常规工况和紧急工况等六个仿真场景，对提出的决策规划结果进行性能分析，并将其与紧急制动系统的仿真结果进行对比。 （3）建立车辆非线性耦合动力学模型，考虑行人过马路避撞场景对于智能车运动控制精度和实时性要求，分析智能车运动过程中的横纵向耦合特性，综合集成式控制和分散式控制的优势，提出基于模型预测控制方法的单向解耦补偿运动控制策略，建立预测模型并进行了模型的预处理，设计滚动优化的目标函数和约束条件。通过六种仿真场景对所提出的跟踪控制策略进行仿真分析，并与现有集成式控制和分散式控制进行对比。 |
| 作者： | 冯健 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 王春燕 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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