《基於機器學習的汽車協同式自適應巡航控制機理研究》是依託吉林大學，由張晉東擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於機器學習的汽車協同式自適應巡航控制機理研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張晉東
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
在車車通信環境下，汽車協同式自適應巡航控制是目前汽車先進智慧型電控技術研究的熱點和前沿，是實現汽車自主駕駛的關鍵技術，主要是可以在汽車間相互傳遞行駛狀況和駕駛意圖信息，從全面與環境互動多車協同保證行駛性能出發，實施對汽車驅動、制動和轉向的智慧型控制。本項目擬運用機器學習理論研究多車行駛環境感知級-狀態預測級-性能評價級的多級數據信息融合機制,以此建立一套動態決策最佳化的汽車協同式自適應巡航控制算法：對汽車進行Agent模擬抽象，建立能夠維護各個意識理性平衡的意識模型；研究環境信息部分已知或未知情況下信息感知行為，建立多車與行駛環境互動的多數據級算法；研究汽車對駕駛意圖和汽車下一個行駛狀態作出預測，建立狀態預測級算法；研究多控制目標的駕駛安全性、多車穩定性和舒適性行為，建立協同決策的性能評價級算法。本項目的研究將為我國汽車智慧型控制技術的自主研發和實現跨越式發展提供良好的理論和技術支撐。
結題摘要
在車車通信環境下，汽車協同式自適應巡航控制是目前汽車先進智慧型電控技術研究的熱點和前沿，是實現汽車自主駕駛的關鍵技術，主要是可以在汽車間相互傳遞行駛狀況和駕駛意圖信息，從全面與環境互動多車協同保證行駛性能出發，實施對汽車驅動、制動和轉向的智慧型控制。本項目進行了多CACC車與行駛環境進行互動的多數據級信息融合算法研究，汽車駕駛安全性、舒適性以及多車穩定性多目標協同決策和控制算法研究，多CACC汽車全局行駛路徑規劃狀態預測融合算法研究。提出了一種適用於CACC無線數據傳輸的加速度補償平滑方法，能夠提高DSRC通信接收端得到的數據的精度和平滑性。提出了適用於CACC的基於可信網路連線TNC的多秘密共享方案SAV4AV來保證車與車之間的通信安全。提出了一種車輛間行駛狀態數據無線通信控制器及其控制方法，對適用於CACC的車車通信系統模型進行設計，能夠避免、減少車輛碰撞。設計了一個針對車輛縱向行駛的CACC控制器，將感知層傳來的狀態模型作為輸出，對車輛進行最佳化跟隨控制，有很強的適應性和穩定性。提出了一種具有學習能力的汽車協同式自適應巡航控制系統，能夠適用於腳踏車道、汽車單向行駛的交通環境。運用PID算法對多CACC車輛形成的佇列進行控制，驗證了多車佇列的延遲及波動特性。提出了一種結合GPS獲取的海拔高度數據的適合於坡道的動態決策最佳化的車輛協同式自適應巡航控制改進算法，在坡道情況下明顯改善了駕駛安全性和舒適性。提出了一種適用於CACC多車佇列穩定性問題的預補償控制算法，改善了CACC多車編隊行駛穩定性。提出了一種基於SPFA&Fuzzy的CACC汽車編隊行駛的動態路徑規划算法，改善了道路的通行能力。本項目的研究為我國汽車智慧型控制技術的自主研發和實現跨越式發展提供良好的理論和技術支撐。
