声明
第一章 绪 论
1.1 选题依据和背景
1.2研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 人类驾驶员弯道行为特性
1.3.2无人驾驶汽车轨迹规划
1.3.3 驾驶员模型
1.4课题来源
1.5 论文主要研究内容
第二章 人类驾驶员城市弯道驾驶数据采集
2.1 人类驾驶员弯道驾驶数据采集
2.1.1 试验道路
2.1.2 试验车辆和采集设备
2.1.3 试验驾驶员
2.1.4试验过程
2.2 数据处理
2.2.1虚拟地标
2.2.2 侧向偏移量
2.2.3 视距
2.2.4虚拟地标处的状态量
2.3 车速分析
2.3.1 车速计算
2.3.2新手驾驶员车速
2.3.3熟练驾驶员车速
2.4 侧向偏移量分析
2.4.1 新手驾驶员侧向偏移量
2.4.2车辆类型对熟练驾驶员侧向偏移量的影响
2.4.3车速对熟练驾驶员侧向偏移量的影响
2.4.4内外车道对熟练驾驶员侧向偏移量的影响
2.4.5道路曲率对熟练驾驶员侧向偏移量的影响
2.5 本章小结
第三章 基于轨迹平稳性的弯道轨迹规划
3.1 轨迹相似度分析
3.1.1轨迹相似度计算方法
3.1.2动态时间规整算法
3.1.3调整余弦相似度
3.1.4熟练驾驶员与新手驾驶员对比
3.1.5熟练驾驶员轨迹与RRT轨迹对比
3.2 仿人轨迹规划方法
3.2.1轨迹的平稳性
3.2.2侧向偏移量的递归关系
3.3 仿人轨迹规划模型
3.3.1广义回归神经网络基本结构
3.3.2k折交叉验证
3.3.3反向传播神经网络
3.3.4带外部输入的自回归滑动平均模型
3.3.5性能指标
3.4 预测结果与模型验证
3.4.1 GRNN预测结果
3.4.2三种模型预测结果对比
3.5 本章小结
第四章 数据驱动的仿人弯道轨迹规划方法
4.1 数据驱动建模方法
4.1.1端到端学习在无人驾驶中的应用
4.1.2增强学习
4.1.3 模仿学习
4.2 内外车道上的侧向偏移量
4.2.1 熟练驾驶员侧向偏移量
4.2.2内外车道上侧向偏移量的联系
4.3 长短期记忆神经网络
4.3.1LSTM神经网络结构
4.4 预测结果与模型验证
4.4.1 验证集预测性能
4.4.2测试集预测性能
4.5 本章小结
第五章 无人驾驶汽车仿人驾驶员模型
5.1 基于预瞄的驾驶员模型
5.1.1 单点预瞄驾驶员模型
5.1.2两点预瞄驾驶员模型
5.1.3多点预瞄驾驶员模型
5.2 预瞄驾驶员模型仿真
5.2.1 仿真模型搭建
5.2.2预瞄模型中的参数选择
5.2.3数据处理
5.3 熟练驾驶员与预瞄模型对比
5.3.1 相似度对比
5.3.2预瞄驾驶员模型的缺点
5.4 仿人驾驶员模型建立
5.4.1 循环神经网络
5.4.2数据结构
5.4.3网络参数设置
5.4.4模型验证与测试
5.5 本章小结
第六章 基于仿人转向操控特征的梯形转角模型与跟踪控制
6.1弯道行驶车速和方向盘转角数据分析
6.1.1 Frenet坐标系
6.1.2车速数据分析
6.1.3方向盘转角数据分析
6.2 梯形转角模型
6.2.1方向盘转角特征点
6.2.2方向盘转角特征距离
6.2.3梯形转角模型建立与验证
6.3 方向盘转角跟踪
6.3.1非线性车辆模型
6.3.2电动助力转向系统模型
6.3.3 转角跟踪控制仿真
6.4 基于EPS的转角跟踪控制试验
6.4.1试验车及测试设备
6.4.2 试验流程
6.4.3试验结果
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 全文总结
7.2 主要创新点
7.3 研究展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间取得的科研成果
江苏大学;
