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文檔簡(jiǎn)介
1、城市交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜巨系統(tǒng),交通擁堵等一系列問(wèn)題成為亟待解決的世界性難題。通過(guò)智能交通系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)科學(xué)的交通流管理和控制是解決該問(wèn)題的最有效、低成本的方法。而交通流建模與仿真是實(shí)現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的要點(diǎn)之一。已有的一些針對(duì)交通流建模與仿真的研究采用基于軟件仿真的研究方法,然而,軟件仿真存在真實(shí)性不足以及難以模擬人的駕駛行為等問(wèn)題;另一方面,真實(shí)環(huán)境的交通流實(shí)驗(yàn)往往面臨復(fù)雜、耗時(shí)、費(fèi)力等問(wèn)題,且難以實(shí)現(xiàn)多智能車(chē)同時(shí)進(jìn)行自主駕駛的交通流。因
2、此,本文提出基于多縮微智能車(chē)的智能交通系統(tǒng)仿真平臺(tái)進(jìn)行交通流硬件仿真,該平臺(tái)具有不受限于諸多外界因素的優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)等比例縮小典型交通場(chǎng)景與智能車(chē),可避免其他研究方法中存在的難題,但同時(shí)也衍生一系列其它問(wèn)題。
首先,針對(duì)縮微智能車(chē)在縮微交通場(chǎng)景中難以獲取全局定位信息的問(wèn)題,提出了分層拓?fù)涞貓D的定位導(dǎo)航方法,該方法采用第一層地圖描述全局范圍車(chē)道與路口的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),采用第二層地圖描述路口局部范圍車(chē)道與可行路線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了縮微交通環(huán)
3、境中車(chē)道級(jí)的定位與導(dǎo)航。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)特定路口存在特殊行駛路線的限制問(wèn)題,提出了基于分層拓?fù)涞貓D的全局路徑規(guī)劃方法,可獲得全局合法的最短路徑。
其次,針對(duì)縮微智能車(chē)硬件計(jì)算平臺(tái)受限但其功能需求覆蓋真實(shí)自主駕駛?cè)蝿?wù)的問(wèn)題,本文提出了基于選擇性注意的交通信號(hào)燈與交通標(biāo)志檢測(cè)方法,通過(guò)建立特征顯著圖縮小興趣區(qū)范圍優(yōu)化計(jì)算資源,提高了交通信號(hào)燈與交通標(biāo)志檢測(cè)的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車(chē)關(guān)于交通信號(hào)燈與交通標(biāo)志檢測(cè)的
4、實(shí)時(shí)性要求。在此基礎(chǔ)上,本文采用了基于改進(jìn)特征空間包的交通標(biāo)志識(shí)別方法,提高了縮微智能車(chē)交通標(biāo)志識(shí)別的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車(chē)的交通標(biāo)志識(shí)別要求。
再次,針對(duì)具有非完整性約束的車(chē)體欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的控制問(wèn)題,本文通過(guò)將基于羊群算法的兩輪差動(dòng)模型的控制架構(gòu)應(yīng)用到縮微智能車(chē)的自主駕駛控制中,實(shí)現(xiàn)了具有不同行駛?cè)蝿?wù)的縮微智能車(chē)控制系統(tǒng)架構(gòu)。實(shí)驗(yàn)證明,該控制系統(tǒng)架構(gòu)可滿足縮微智能車(chē)對(duì)于不同行駛?cè)蝿?wù)的需求。
最
5、后,在自動(dòng)泊車(chē)研究領(lǐng)域中,針對(duì)傳統(tǒng)基于正射影像的車(chē)位檢測(cè)方法難以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離檢測(cè)且對(duì)路面平整度要求較高的問(wèn)題,本文采用了基于輪廓查找的車(chē)位檢測(cè)方法。在此基礎(chǔ)上,采用基于直方圖統(tǒng)計(jì)的車(chē)位角點(diǎn)檢測(cè)方法確定車(chē)體與車(chē)位的相對(duì)位置,再通過(guò)局部路徑規(guī)劃得到泊車(chē)路徑。該自動(dòng)泊車(chē)方法實(shí)現(xiàn)了不同距離不同視角的車(chē)位檢測(cè),以及車(chē)體不同姿態(tài)下對(duì)于車(chē)位角點(diǎn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠滿足縮微智能車(chē)的自動(dòng)泊車(chē)行駛?cè)蝿?wù)要求。
綜上所述,該縮微智能車(chē)能
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