基於車輛社會行為的無人車混合模型預測控制研究

《基於車輛社會行為的無人車混合模型預測控制研究》是依託同濟大學，由王峻擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於車輛社會行為的無人車混合模型預測控制研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：王峻
• 依託單位：同濟大學

中文摘要

車輛社會行為是車輛在交通網路中表現出的群體屬性，對行車安全及交通順暢至關重要。無人車駕駛研究不僅需要考慮車輛自身的動力學特性，而且需要分析周邊社會車輛與之產生的一系列互動行為。本課題研究基於車輛社會行為的無人車混合模型預測控制。首先，提出基於貝葉斯網路模型的馬爾科夫鏈預測方法，識別周圍車輛社會行為；其次，建立基於車輛社會行為的無人車混雜模型，設計混合模型預測控制律；最後，提出控制算法實時性的最佳化機制，實現無人車嵌入式控制器。通過本課題的深入研究，實現融合車輛社會行為的無人車混合模型預測控制方法，完善控制方法的嵌入式實現技術。

結題摘要

本項目研究基於車輛社會行為的無人車決策與控制的關鍵問題，旨在提高無人車的智慧型化水平。首先，本項目提出了基於三維雷射雷達的道路邊界檢測方法和基於多特徵地圖的無人車定位方法，從而實時識別行駛道路環境並實現車輛的高精度定位；其次，提出了利用時間自動機對車輛跟車社會行為進行學習和建模的方法，實現了跟車社會行為的準確識別，並在此基礎上設計了跟車行為生成器，提高了無人車智慧型化跟車駕駛水平；再次，提出了利用一類特殊的貝葉斯網路——隱馬爾科夫模型對變道行為進行學習和建模的方法，提高了無人車對變道行為的預測和識別能力；然後，提出了基於模型預測的無人車動態路徑規劃和控制算法，實現了多障礙物環境下的無人車路徑規劃，提高了駕駛性能；最後，構建了無人車硬體在環測試平台，提高了開發測試的效率和安全性，實現了實時的無人車系統。 本項目取得了豐富的理論成果，積累了重要的實驗數據，培養了多名碩士和博士研究生。基於項目科研成果，項目組已在知名學術刊物和會議上發表論文16篇，申請發明專利6項。