检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘硕夫 张新[1] 林淼[2] 胡林[1] LIU Shuofu;ZHANG Xin;LIN Miao
机构地区:[1]长沙理工大学汽车与机械工程学院,湖南长沙410114 [2]中国汽车技术研究中心,天津300300
出 处:《公路与汽运》2024年第5期1-8,F0003,共9页Highways & Automotive Applications
基 金:国家自然科学基金资助项目(52172399,52211530054);中汽中心指南类项目(21243421);长沙市自然科学基金资助项目(KQ2208235)。
摘 要:随着计算机技术和通信技术的不断发展,自动驾驶逐渐成为现实,一些辅助驾驶功能逐渐在车辆上普及。但自动驾驶技术还未成熟到可以完全代替驾驶人的地步,依然需要驾驶人结合车辆环境做出决策。而驾驶人在紧急情况下很难根据车辆周围情况做出最优判断。如果在事故发生前能预测驾驶人的行为并发出预警,则可在一定程度上避免部分交通事故的发生并降低严重事故的损伤程度。另外,驾驶人的驾驶习惯各不相同,车载辅助系统很难根据驾驶风格提供个性化的决策。为解决上述问题,文中以车辆换道行为为研究对象,构建用于驾驶风格识别的换道数据集,对驾驶风格进行聚类分析,并建立MPC(模型预测控制)车辆模型对不同驾驶风格的车辆进行预测控制。
关 键 词:汽车 驾驶风格 模型预测控制(MPC) 车辆运动学模型
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