无人机动平台道路障碍感知及防撞技术研究

摘要

随着交通行业的快速发展，交通事故率逐年攀登，车辆行驶的主动安全性逐渐受到人们的重视。本文研究的无人机动平台主动防撞系统利用障碍物检测技术来获取外界环境信息，将感知技术获得的障碍物信息传递给控制系统，控制系统根据综合信息来判断危险信号的程度，并在紧急防撞的情况下输出不同强度的制动减速度使无人机动平台能够主动避开危险，保证无人机动平台行驶的安全性和平稳性。
　　障碍物检测和防撞控制策略制定是无人机动平台主动防撞系统两项关键技术，本文首先讨论了无人机动平台主动防撞系统的总体构成，介绍了障碍物检测模块、微机处理模块和控制执行模块，并详尽阐述了各模块在防撞系统中实现的功能。通过对道路环境感知技术进行研究，采用了一种结构化道路上基于单目视觉的汽车前方可行区域内的障碍物检测方法，确定路面感兴趣区域和障碍物位置。其次为保证无人机动平台合适的行车安全距离，对汽车制动过程进行分析，并以前车的运行状态为参考目标，建立了动态安全距离模型。以安全距离模型为基础，建立了基于模糊控制的主动防撞制动控制系统模型，重点对无人机动平台主动防撞制动控制系统中的制动模糊控制器进行了设计，并通过仿真验证所制定控制策略的可靠性。仿真结果表明，在不同工况下基于安全距离和相对距离差值与车辆相对速度的模糊控制策略模型既满足了无人机动平台主动安全性能又不影响道路通行能力，为降低交通事故率提供了一定的依据。

目录

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摘要

1 绪论

1．1 课题研究背景与意义

1．2 无人机动平台国内外发展概况

1．3 环境感知技术研究现状

1．3．1 车道线检测技术研究

1．3．2 障碍物检测技术研究

1．4 防撞技术研究现状

1．5 论文研究的主要内容

2 无人机动平台主动防撞系统总体方案

2．1 主动防撞系统总体目标及性能要求

2．2 主动防撞系统总体结构

2．3 主动防撞系统关键技术

2．4 本章小结

3 障碍物检测技术研究

3．1 道路图像预处理

3．1．1 图像灰度化处理

3．1．2 图像平滑处理

3．1．3 图像分割

3．1．4 形态学图像处理

3．2 路面感兴趣区域确定

3．2．1 基于Hough变换的车道线检测算法

3．2．2 基于模糊聚类的边界跟踪检测算法

3．3 障碍物检测与定位

3．3．1 障碍物检测技术

3．3．2 二次帧间差分法的障碍物检测

3．3．3 障碍物定位

3．4 道路实验结果

3．5 本章小结

4 安全距离模型建立

4．1 安全距离分析

4．2 制动过程分析

4．3 基于制动过程分析的安全距离模型推导

4．4 本章小结

5 无人机动平台主动防撞制动控制系统建模

5．1 车辆动力学模型

5．2 滑移率模型

5．3 轮胎模型

5．4 制动系统模型

5．5 主动防撞制动控制系统整体模型

5．6 本章小结

6 无人机动平台主动防撞系统控制策略设计与仿真研究

6．1 模糊控制系统基本原理

6．2 防撞系统模糊控制器的设计

6．2．1 普通模糊控制器的设计

6．2．2 制动系统模糊控制器的设计

6．3 典型工况仿真分析

6．3．1 目标静止典型工况

6．3．2 目标运动典型工况

6．4 本章小结

7 总结与展望

7．1 论文总结

7．2 研究展望

致谢

参考文献

附录