导读:本文包含了自主车辆论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能交通,主动避碰,速度障碍,模型预测控制
自主车辆论文文献综述
吴文静,陈润超,马芳武,贾洪飞[1]（2019）在《车辆对行人速度障碍自主避碰的驾驶方法》一文中研究指出针对过街行人与智能车辆之间运动协调中的安全避碰问题,设计一种CVIS环境下的基于行人避碰的车辆驾驶控制器.结合速度障碍法的基本原理提出车辆对过街行人的避碰规则,在此基础上搭建模型预测控制框架,提出车辆对行人的自主避碰算法.综合考虑车辆驾驶的操作约束,以最小化车速变化及满足驾驶员操作舒服性要求为控制目标,在车辆对行人避碰的前提下优化车辆的驾驶策略.分别设置车辆直行避碰与允许换道避碰两种控制场景,在MATLAB环境下对车辆驾驶控制效果进行仿真实验.结果表明:车辆对不同情况的过街行人,能够通过加速或减速进行避碰;通过与七次多项式换道轨迹进行对比,自主避碰驾驶的安全性更高.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年09期）
闫尧,李春书,唐风敏[2]（2019）在《基于五次多项式模型的自主车辆换道轨迹规划》一文中研究指出针对自主车辆换道时对换道轨迹平稳性和效率性的要求,设计了一种基于五次多项式模型的换道轨迹规划方法。建立车辆的五次多项式换道轨迹模型,并为其增加调节参数。以换道轨迹的平均曲率最小和长度最短为目标设计目标函数,同时考虑换道过程中的舒适性和平稳性,以车辆的横向速度、横向加速度和横摆角速度为约束条件,最后采用序列二次规划算法对参数进行优化求解。对换道轨迹进行跟踪仿真试验,仿真结果证明,轨迹规划的结果满足实际状况下的车辆换道要求,验证了换道轨迹的合理性。(本文来源于《机械设计》期刊2019年08期）
魏超,江建文,陈宗海[3]（2019）在《面向车辆自主定位的激光雷达特征点选取方法性能分析》一文中研究指出车辆的自主定位是智能汽车不可或缺的功能,用于自主定位和姿态估计的激光SLAM算法有赖于良好的特征点提取算法和场景模型。本文主要介绍了现有两种点云定位和配准算法:Lidar Odometry and Mapping(Loam)算法和ImplicitMoving LeastSquares(IMLS)算法,并分析了两种算法的异同,以及拼接两种算法的可行性。然后文章根据分析结果提出了新方法——将IMLS算法中的特征点选取算法迁移至Loam框架中,并在KITTI的数据集上做验证。结果显示平均位姿估计误差为0.74%,证明了本文方法的有效性。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
韩燕玲,李湛,余春松,夏冲,梅艳玲[4]（2019）在《自主研发CI-4 10W-40柴油机油在重载物流车辆上的行车试验》一文中研究指出本文在搭载国Ⅳ潍柴发动机、锡柴发动机的重载物流车队上采用东风嘉实多油品有限公司自主研发的CI-4 10W-40柴油机油进行了40 000 km行车试验。行车试验结果表明,与以国际添加剂公司复合剂技术调配的参比油相比,自主研发柴油机油的运动黏度、总碱值、水分、正戊烷不溶物、金属元素含量等指标均保持在正常范围内,与参比油质量相当,可满足客户的实际使用需要。(本文来源于《石油商技》期刊2019年04期）
奉柳,沈鹏,杨旭,刘秉政,曹凯[5]（2019）在《车辆自主决策安全性验证方法》一文中研究指出针对传统算法在车辆自主决策安全性验证中置信水平较低、验证结果不完备的问题,基于形式化的可达性方法分析车辆自主决策行为状态的可行性,并给出车辆自主决策的行为状态完备性集合。采用有向凸多面体算法对自主车辆非线性混合系统进行保守线性化处理,再利用迭代原理和Zonotope近似方法计算可达集。变道避碰的仿真实验表明,在初始状态集和传感器噪声边界条件下,自主车辆位置可达集和速度可达集给出了高置信水平的安全保证。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年21期）
李娅,雷蕾[6]（2019）在《基于激光传感器的车辆安全距离自主预警系统设计》一文中研究指出由于传统系统存在不能实时采集车辆之间的距离、机动车驾驶安全系数较低的问题,为了提高机动车驾驶安全,设计了一种基于激光传感器的车辆安全距离自主预警系统。根据不同驾驶者的驾驶特征,设计了系统的硬件部分。将激光传感器中的数据图像处理芯片作为系统的核心处理器,设计了相应的速度采集模块、语音报警模块,利用CCS对系统进行编程。系统的软件部分以ARM芯片作为核心单元,对天气状况以及道路状况进行实时采集。利用GPS获取驾驶车辆的位置信息,通过GPRS将车辆位置信息发送至系统服务中心。利用系统的服务中心对数据进行分析及处理,并将车辆所对应的相关道路信息发送至车载主控制器。系统中的主控制器对采集模块采集到相关信息进行综合处理,通过处理结果对车辆的安全状况进行判断,针对不同的情况发出不同的预警信息。实验结果表明,所设计系统能够有效减少交通事故的发生,更大程度地提高了驾驶员的安全。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年07期）
朱政泽,周海鹰,付勇智,周奎,王思山[7]（2019）在《基于延迟补偿的网联式自主驾驶车辆协同控制》一文中研究指出针对智能交通领域多车协同驾驶中存在的通信信息乱序、丢包问题,研究网联式自主驾驶车辆协同控制技术,建立基于零阶保持(Zero Order Hold,ZOH)信息处理机制的自主驾驶车队控制模型,通过非线性系统状态估计算法进行延迟补偿,使得车队控制模型在复杂汽车行驶环境下保持有效。通过构建由多辆实车组成的网联式自主驾驶车队,在封闭道路环境下进行协同驾驶编队测试,结合网络传输及传感器数据进行模型仿真,验证了模型在实车编队环境下的稳定性、有效性和实用性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年07期）
胡均平,曾武杨,李勇成[8]（2019）在《基于MPC下车辆自主避障算法》一文中研究指出车辆在复杂路况下避障会出现稳定性与避免障碍物的行为冲突,提出了一种基于MPC的车辆避障控制算法。首先对车辆进行动力学建模,并加入轮胎非线性模型,再对其进行离散系统线性化。将路径跟踪、车辆稳定性和避免障碍物集成在一起,通过设定其优先级来协调行为冲突。最后通过MATLAB仿真验证算法性能,并利用CarSim/MATLAB联合仿真了该算法应对复杂路况的可行性。仿真结果表明:该控制算法在避障过程中能够协调好稳定性与避障的行为冲突,能够较为准确地表示出车辆的避障路径,为开发无人驾驶和优化智能车辆系统提供了重要依据。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年07期）
贾会群[9]（2019）在《无人驾驶车辆自主导航关键技术研究》一文中研究指出无人驾驶车辆是计算机科学、模式识别以及智能控制技术发展的产物,在城市交通、安保以及军事巡逻等方面具有广阔的应用前景。为了缓解城市交通压力,减少城市交通事故,用于城市交通和安保领域的无人驾驶车辆是目前的研究热点。城市交通领域和安保领域中的无人驾驶车辆,应具有独立自主执行任务的能力,因此,无人驾驶车辆在城市道路环境下的独立自主导航是自主导航技术的重要发展方向。无人驾驶车辆的自主导航的本质是指在没有人为干预的情况下车辆自主安全到达指定目的地,其主要涉及的研究方向包括环境感知、路径规划、决策控制和定位导航等,其中环境感知和路径规划是最基本、最关键的问题,因此本文重点对这两个方向开展研究。环境感知是指无人驾驶车辆利用多种探测设备(如相机、激光、雷达等),感知车辆外部的环境。环境感知中以相机等视觉传感器探测实现自主导航的无人驾驶车辆称为基于视觉导航的无人驾驶车辆。相比基于激光雷达等探测设备,视觉感知设备不仅价格低廉,且还具有为无人驾驶车辆提供丰富的外部环境信息的能力,有利于无人驾驶车辆感知外部环境,因此基于视觉导航的无人驾驶车辆是目前的研究热点。应用于城市环境下的无人驾驶车辆,基于视觉的环境感知的主要任务是检测和识别出周围的城市道路环境,包括车道线检测识别,路面标志检测识别和道路障碍检测。由于城市道路复杂的交通环境和不可控的自然环境的影响,导致检测识别算法在检测识别目标时,出现目标检测识别率不高,算法实时性差等问题。路径规划是指无人驾驶车辆根据环境感知得到的信息,规划出一条从任务起点运行到终点的合理路线。目前路径规划算法存在搜索精度低、特定情况下的搜索停滞等问题,导致路径规划精度低和实时性差。针对上述问题,本文以视觉导航为主线,在现有研究的基础上,对车道线检测算法、路面标志检测识别算法和道路障碍车辆检测算法以及路径规划算法开展研究,为无人驾驶车辆的自主导航提供有效的解决途径。论文的主要工作及创新之处包括:(1)车道线检测。详细分析了基于模型的车道线检测算法,包括直线模型、抛物线模型和叁次曲线模型。针对目前算法的不足,提出了上凸曲线模型的车道线检测算法,算法首先使用上凸曲线模型对左右车道线进行检测,然后采用最小二乘法对检测结果进行拟合重构,实现高精度车道线检测,改善了目前算法应用范围窄,检测能力不足,鲁棒性差的问题。(2)箭头标志检测识别。主要研究了基于生物视觉感知模型和基于判别型表观模型的路面箭头标志检测识别算法,通过分析两种模型的优缺点,提出了两种模型相结合的结合模型。该方法通过利用两种模型各自的优势,互相弥补不足。所提算法提高了复杂环境下箭头标志的检测识别的速度和准确率。(3)车辆检测。主要对基于可变形部件模型(Deformable Part Model,DPM)的车辆检测算法进行了分析总结,针对经典的DPM检测算法存在小目标车辆漏检问题,本文用尺度可变的金字塔模型去代替经典的DPM算法中固定尺度的金字塔模型,提出了基于自适应金字塔模型改进的DPM车辆检测算法。为了提高自适应金字塔模型的建造速度,使用快速金字塔估算理论进行自适应金字塔的建造。改进算法降低了小目标车辆的漏检率,提高道路车辆的检测能力。(4)路径规划。为了解决复杂道路环境下,无人驾驶车辆路径规划精度低的问题,重点对基于群体智能算法的路径规划,包括鸡群、蚁群、粒子群等智能算法进行了分析研究。并提出了一种改进的粒子群算法,通过对经典的粒子群算法的参数进行改进,同时增加了多种更新策略,改善了目前粒子群算法搜索精度低、搜索停滞等缺点,提高了无人驾驶车辆路径规划的精度。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)》期刊2019-06-01）
陈建华[10]（2019）在《面向自主地面车辆的立体视觉里程计定位技术研究》一文中研究指出自主地面车辆的发展受到政策、经济、社会、技术等多方面的驱动,已经成为世界各国未来汽车发展的重要战略方向。自主地面车辆在运动过程中的自主定位能力具有非常重要的意义,它关系到自主地面车辆后续自主决策、路径规划等重要任务的实现。立体视觉里程计是室外环境下车辆自主定位的有效选择,同时又能与其他传感器形成重要互补,因此车载立体视觉里程计正逐渐成为自主地面车辆自主定位领域的研究热点,对自主地面车辆的研究与发展具有重要意义。本文针对自主地面车辆的自身特性与所处环境的特点,对车载立体视觉里程计算法进行了深入研究。通过研究立体视觉里程计的工作原理与数学模型等基础理论,以基于特征点法的立体视觉里程计系统框架为基础,合理选取本文立体视觉里程计系统的主要模块,并对主要模块进行建模与改进,得到了本文立体视觉里程计系统的基本模型。此外,对该基本模型进行仿真测试与分析,为后续立体视觉里程计算法的研究与改进奠定了基础。考虑到自主地面车辆通常行驶在较为复杂的动态场景中,而视觉里程计问题一般都是基于静态场景假设进行研究。本文提出了一种面向动态场景的数据关联算法,首先以图像语义分割为基础,通过SegNet得到的先验语义信息对动态场景中的动态物体进行剔除;然后以特征点的几何特性为基础,通过改进的RANSAC和Delaunay叁角剖分对动态场景中的误匹配进行剔除;最后结合图像语义信息与特征点的几何特性,对立体视觉里程计的数据关联模块进行改进,并通过仿真实验验证了算法的有效性。上述算法能够鲁棒地应对动态场景,并且能够有效地剔除动态场景中的误匹配。考虑到相机受到安装平台的约束影响,而视觉里程计问题一般都是直接估计相机的无约束6自由度运动。本文提出了一种面向自主地面车辆的位姿估计算法,首先利用车辆运动学约束推导了特征点法的位姿估计模型,并通过位姿分步估计与位姿外层细化进行求解;然后以直接法的位姿估计模型为基础,并结合先验语义信息提取路面部分的像素进行求解;最后将两种位姿估计模型进行融合,对立体视觉里程计的位姿估计模块进行改进,并通过仿真实验验证了算法的有效性。上述算法能够鲁棒地应对特征缺失的场景,并且使得车辆的位姿估计结果更加符合实际情况。考虑到立体视觉里程计系统在工作过程中存在的误差,本文针对立体视觉的深度误差和立体视觉里程计系统的位姿误差,对立体视觉里程计系统的局部优化模块进行改进。首先,以深度滤波器为基础,通过逆深度参数化的技巧,对特征点的深度值进行优化;然后,以光束法平差与位姿图等图优化方法为基础,引入滑动窗口策略,对立体视觉里程计系统的位姿估计结果进行优化。此外,本文分别对上述改进进行了单独的测试,验证了所采用算法与策略的有效性,并通过公开数据集实验验证了改进后的局部优化模块能够有效提高立体视觉里程计系统的精度。综合上述立体视觉里程计系统的基本模型和改进后的主要模块,得到了本文最终的车载立体视觉里程计系统,包括算法框架、硬件配置、软件环境,并通过公开数据集和实车离线数据对本文算法的有效性进行了详细的实验与分析。实验结果表明,本文的车载立体视觉里程计算法能够有效地应对复杂动态场景,并且其位姿估计结果能够较好地符合车辆实际的运动特性,在鲁棒性与精度方面均优于目前主流的视觉里程计算法,从而解决了当传统定位技术失效时自主地面车辆的自主定位问题,为自主地面车辆实现自主定位奠定了基础。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
自主车辆论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对自主车辆换道时对换道轨迹平稳性和效率性的要求,设计了一种基于五次多项式模型的换道轨迹规划方法。建立车辆的五次多项式换道轨迹模型,并为其增加调节参数。以换道轨迹的平均曲率最小和长度最短为目标设计目标函数,同时考虑换道过程中的舒适性和平稳性,以车辆的横向速度、横向加速度和横摆角速度为约束条件,最后采用序列二次规划算法对参数进行优化求解。对换道轨迹进行跟踪仿真试验,仿真结果证明,轨迹规划的结果满足实际状况下的车辆换道要求,验证了换道轨迹的合理性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自主车辆论文参考文献
[1].吴文静,陈润超,马芳武,贾洪飞.车辆对行人速度障碍自主避碰的驾驶方法[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[2].闫尧,李春书,唐风敏.基于五次多项式模型的自主车辆换道轨迹规划[J].机械设计.2019
[3].魏超,江建文,陈宗海.面向车辆自主定位的激光雷达特征点选取方法性能分析[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[4].韩燕玲,李湛,余春松,夏冲,梅艳玲.自主研发CI-410W-40柴油机油在重载物流车辆上的行车试验[J].石油商技.2019
[5].奉柳,沈鹏,杨旭,刘秉政,曹凯.车辆自主决策安全性验证方法[J].科学技术与工程.2019
[6].李娅,雷蕾.基于激光传感器的车辆安全距离自主预警系统设计[J].激光杂志.2019
[7].朱政泽,周海鹰,付勇智,周奎,王思山.基于延迟补偿的网联式自主驾驶车辆协同控制[J].系统仿真学报.2019
[8].胡均平,曾武杨,李勇成.基于MPC下车辆自主避障算法[J].传感器与微系统.2019
[9].贾会群.无人驾驶车辆自主导航关键技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所).2019
[10].陈建华.面向自主地面车辆的立体视觉里程计定位技术研究[D].吉林大学.2019