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基于搜索的车辆安全稳定性测试研究
| 论文题名： | 基于搜索的车辆安全稳定性测试研究 |
| 关键词： | 多目标优化;汽车产品线;高级辅助驾驶系统;避障行为;故障评估 |
| 摘要： | 随着科学技术的飞速发展，汽车的功能也越来越丰富，自动驾驶技术得到了越来越多的社会关注。但与此同时，汽车行驶的安全稳定性问题也日益突出，交通事故一直是社会关注的问题，因此减少交通事故的发生成为了汽车制造业亟需解决的问题。以尽可能的避免交通事故的发生为导向的汽车安全技术成为了当今研究的重点，其中高级驾驶辅助系统(ADAS)的研究便是汽车安全领域的焦点之一。由于设计车辆产品的复杂性及其运行环境的固有不确定性，确保其先进的高级驾驶辅助系统(ADAS)的安全稳定性变得至关重要。特别是，对车辆设计的微小改变，例如由于生产错误或组件退化，可能导致车辆失效从而出现灾难性后果，例如碰撞事故。本文围绕配备ADAS的汽车行驶安全开展研究，主要研究包括如下两部分： 第一，针对评价汽车安全性能和参数选择的多样化，本文提出了一种基于搜索的通过设计汽车产品线的多目标优化方法，根据所提出的多目标优化问题建立车辆物理参数选取模型、车辆物理参数配置差异模型、车辆避障效果模型。通过该方法可以对不同参数配置的车辆进行安全稳定性测试，来寻找汽车设计中一组可配置参数的最小配置变化，以使碰撞概率最大化，从而导致汽车安全稳定性发生逆转变化。 第二，本文分别设计了静态避障和动态避障测试场景，并运用多目标优化算法NSGA-II、NSGA-III、SPEA2以及随机搜索算法进行比对。在汽车驾驶模拟器CARLA上进行了实验，以评估方法的有效性。结果表明，本文所提出的方法使用多目标优化算法显著优于随机搜索算法，且在多目标算法的表现中NSGA-II优于NSGA-III和SPEA2。此外，在对NSGA-II搜索出的结果进行详细分析的基础上，本文确定了一些参数，这些参数值的细微变化导致车辆发生碰撞，并说明了在一次搜索中研究多个参数的配置及其相互作用对引起碰撞的影响的重要性。 |
| 作者： | 印凯欧 |
| 专业： | 软件工程 |
| 导师： | 岳涛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京航空航天大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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