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基于数字孪生的智能驾驶控制算法建模与仿真
| 论文题名： | 基于数字孪生的智能驾驶控制算法建模与仿真 |
| 关键词： | 自动驾驶;自适应巡航控制;数字孪生;综合量化评价 |
| 摘要： | 自动驾驶已逐步进入商业化应用阶段，在此之前，高级辅助驾驶系统（ADAS）仍然扮演着至关重要的角色。自适应巡航控制（ACC）系统是ADAS的重要组成部分，主要在高速跟车行驶过程中实现部分自动驾驶功能。在ACC系统部署前，需要进行大量仿真测试工作，以保证其安全性与可靠性。传统的仿真测试方法存在着车辆动力学模型不准确、场景维护成本高、仿真效率低等问题。采用数字孪生的仿真测试方法，可以在满足车辆动力学模型和仿真环境精度要求的前提下，降低仿真测试成本，提高仿真效率。本文以ACC驾驶场景作为切入点，研究车辆纵向跟车控制模型与仿真测试方法，主要内容如下： 为了解决高速路上车辆跟车行驶过程中相邻车道车辆突然并道对主车带来的安全隐患，本文通过构建LSTM的意图识别模型分析旁车的并道意图，并提出了一种考虑换道意图的跟车模型IDM+。所建立的模型可提前2s预测并道行为的类型，对并道行为预测的准确率分别达到94.47%，相比于基于SVM的模型准确率提高了4.28%；IDM+模型使跟车过程更加平稳，可提高车辆的舒适性与安全性。在IDM+的基础上，本文搭建了一套以IDM+作为上层控制器的ACC系统。 为验证ACC系统有效性，本文搭建了一套基于数字孪生的硬件在环仿真测试平台。在仿真测试结果的基础上，本文选取层次分析法构建了一套ACC系统综合评价指标体系，结合模糊综合评价方法对ACC系统开展综合评价。 实验结果表明：在仿真测试阶段，本文所搭建的ACC系统能够在前车切入、前车切出、前车紧急制动等典型跟车驾驶工况场景中完成仿真任务。在综合量化评价中，本文所提的ACC系统综合评分为73.935分，优于CarSim内置ACC系统，且在安全性、智能性和舒适性三方面所取得的评价得分均高于CarSim内置ACC系统，并与仿真测试的结果相符。这表明本文提出的ACC系统在提高驾驶安全性、减少驾驶员负担、提高驾驶体验等方面具有良好的应用前景，同时也验证了基于数字孪生的硬件在环仿真测试平台在ACC系统测试中的有效性和可靠性。 |
| 作者： | 胡哲铭 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 赖粤 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广东工业大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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