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24521字硕士毕业论文资源有限的中多自主车辆系统的分配优化与协同控制

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:24521字
论点:车辆,研究,系统
论文概述:

开发多自主车辆系统决策与控制实验平台,主要包括视觉系统、定位系统、无线通信系统、红外传感系统等。视觉系统采集路况信息,进行二值化处理,提取出黑线,完成路径识别;定位系统则

论文正文:

介绍
以智能交通系统为背景,阐述了多自主车辆系统安全控制与协作的研究意义,介绍了国内外相关研究进展。在此基础上,对多自主车辆系统研究中存在的问题进行了分析和总结。最后,给出了本文的主要内容和结构安排。
1.1问题的提出及研究意义
为了研究车辆的安全控制,研究人员将注意力转向智能交通系统的研究,并在车辆安全运行的前提下研究多自主车辆的协作与优化。然而,实际的模型和真实的环境不仅昂贵,而且不能保证安全性。建立实验室规模的多自主车辆实验平台,模拟实际车辆运行环境[2],展示实际交通条件下车辆运行的典型情况,进行多自主车辆系统的实时安全决策控制研究和任务规划优化算法开发。这不仅降低了成本,而且保证了实验过程的安全性。该算法可应用于实际模型和环境中,对促进[智能交通系统的发展具有一定的意义。智能交通系统的提出对改善交通环境具有积极意义。它是一门综合性学科,主要包括通信与信息技术[4项、控制技术[5项、传感器融合技术和计算机处理技术。智能交通系统研究的主要对象是智能车辆[6],它还包括车辆运行的交通环境。采用车载传感器,主要包括视觉系统、红外测距模块、速度采集模块、定位系统、里程表等。,车辆可以感知车辆的状态,获得道路状况、车辆位置和速度等基本信息,并以此作为车辆控制的基础,从而使车辆能够可靠地运行并确保系统的安全性。国内外学者已经在实验规模上构建了多智能车辆系统来研究车辆相关性能,如车辆避碰[7)、车辆动力学[8)、车辆转弯性能[9)等。近年来,关于车辆协作的研究很多。多智能车辆系统的研究主要集中在车辆避碰、超车和调度方面。它依靠先进的通信技术[10],定位技术和控制技术进行大规模的车辆合作,从而提高交通系统的交通效率和安全性。车辆安全控制和交叉路口协作是多自主车辆系统研究的重要组成部分。各国学者和研究机构都在这一领域开展了研究工作,这已成为智能交通领域的一个热门研究课题。在交通系统中,事故经常发生在路口和换车道期间。在十字路口,交通灯通常用来引导车辆,但这也增加了车辆通过的时间,降低了交通系统的效率。对于换车道的车辆,发生事故的可能性也很高。当前部车辆出现故障或行驶缓慢时,会阻碍后部车辆。此时,如果车辆被迫换车道超车,可能会发生碰撞事故。对于[的城市交通系统来说,道路条件通常更加复杂,并且有许多车辆在行驶,因此车辆安全非常重要。车辆合作的前提是车辆安全控制。实验室级多自主车辆系统的相关研究成果有利于智能交通的优化和发展。同时,它们还可以应用于多机器人竞赛等各种复杂的任务环境中,具有广泛的研究背景和很高的研究意义。
1.2国内外智能交通系统的研究现状
多自主车辆协作及相关技术已被各国学者和研究机构广泛研究。海外研究起步较早,取得了一定的研究成果。更典型的例子是美国在1998年(七)[12]提出了汽车和道路的综合系统;日本在2007年提出了智能道路项目,并亲自在高速公路上进行了演示。欧洲智能交通系统协会(European ITS Association)在2003年提出了电子安全计划,主要研究如何应用信息和通信技术来提高道路交通安全。除了包含自主车载安全装置,它还考虑到车辆合作,从而有效避免潜在危险,并开发车载安全系统的功能。许多发达国家已经对智能交通系统进行了研究。美国加州[的PATH项目旨在研究高速公路上车辆的排队控制。智能车辆在高速公路上以队列的形式运行,并已在实际环境中得到验证。该研究对提高交通系统的通行能力和车辆安全性具有重要意义。法国INRIA研究多车合作和智能车辆在[路口的优化。本项目基于苏铁智能车(CyCab intelligent vehicles),利用智能车之间以及车辆与道路之间的通信,完成路口智能车的协作,实现智能车行驶轨迹的监控。赛博卡项目后,欧盟研究人员还关注智能交通系统中多自主车辆的合作,并在确保安全的前提下进行局部优化。赛博卡斯-2项目的诞生是为了研究智能车辆系统在城市等复杂环境中的应用,主要研究车辆跟踪、交叉路口合作、车队管理等行为。德国的INTERSAFE项目主要研究车辆交叉口的防撞。与其他方向行驶的车辆的碰撞系数是通过车辆之间的通信和安装具有提示功能的装置来估计的,该装置将可靠的信息传输给驾驶员,并降低车辆在交叉口碰撞的可能性。日本政府还在2000年[15号启动了名为“演示2000”和“智能巡航21”的实验项目,其研究结论被用于制定未来的实际应用标准。在中国,对多智能车辆的研究起步较晚,但许多大学和科研机构也开展了对多自主车辆系统的相关研究,如清华大学开发的THMR-V,它可以完成复杂环境下车辆自动道路跟踪和避碰的合作[16]。上海交通大学在智能车辆合作方面做了大量的研究。开发了基于视觉和激光等传感器导航的赛博3智能车。主要开展了十字路口车辆合作和车队管理的研究,开发了十字路口仿真平台,可以对车辆安全性和交通效率进行评估。
第二章多自主车辆系统轨迹跟踪和交叉路口协作...................11
2.1导言……11
2.2多自主车辆系统建模……12
2.3自主车辆状态估计和轨迹跟踪...................14
第三章自主车辆的互换和超车……25
3.1导言……25
3.2自动车辆交换……26
3.3自动车辆超车……31
第四章资源有限环境下的多自主车辆任务规划..............................39
4.1导言……39
4.2静态任务分配算法……40
4.3基于市场竞价的任务分配..............................43
摘要
本文的主要研究工作总结如下:
(1)开发多自主车辆系统决策控制实验平台,主要包括视觉系统、定位系统、无线通信系统、红外传感系统等。视觉系统采集路况信息,进行二值化处理,提取黑线,完成路径识别;定位系统为车辆提供覆盖区域的实时定位。监视器接收超声波信号,并通过网络控制器将其传输到上位机。标签的位置坐标使用接收到的时间差来计算。视觉系统和定位系统为车辆导航提供了保障。此外,红外测距传感器和无线模块也用于确保通信。这些车载传感器的使用为以后的多车合作研究提供了技术支持。
(2)典型路况下多自主车辆交叉口协作研究。建立了环形多路口路况电子地图,给出了其目标轨迹点。基于混合系统模型和状态估计,完成了多路口路况的轨迹跟踪。针对可能发生碰撞事故的交叉口,提出了矩形冲突区的概念。它的范围与车速和车身长度有关。引入了势场函数。对于冲突区域附近的两辆自主车辆,在预警信号产生后分配加速或减速,使车辆能够安全通过冲突区域,完成路口多辆自主车辆的动态避碰。然而,碰撞警告线0F的选择和势场函数的作用范围0ρ直接影响交叉口避碰的成功率,当避碰延迟时可能发生碰撞。过大会使车辆过早调整速度,浪费时间,降低系统稳定性。
(3)研究多自主车辆典型的合作换道超车。当车辆遇到事故车辆或低速行驶车辆时,会发生换道进入相邻目标车道。为了保证换道过程中的安全,提出了最小安全换道距离MSS。MSS将由车速和车辆距离构成的平面分为换道安全区和非安全区。满足换道条件的车辆可以换道进入目标车道。对于不满足换道条件的车辆,可以调整车速,使得车辆的状态从不安全区域进入换道安全区域,以满足换道条件。变道车辆需要进行变道轨迹规划。换道轨迹采用五次多项式规划,保证了换道轨迹的平滑,避免了换道的粗糙,能够达到目标点。超车研究主要包括换道、超车和合并,并介绍了合并条件。车辆可以通过调整速度进入合并安全区,以满足合并条件。超车轨迹规划包括车道变换轨迹、超车轨迹和合并轨迹。
参考
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