發(fā)布時間：2024-06-01 08:57

　　近些年傳感器技術(shù)、信息處理和計算機(jī)技術(shù)高速發(fā)展,同時帶動了智能交通系統(tǒng),這給社會帶來了極大的的經(jīng)濟(jì)效益。從駕駛員的角度看,智能車的出現(xiàn)使得人們在自駕出行的途中不被車束縛,并且可以減少由于人為因素,如酒駕、疲勞駕駛導(dǎo)致的交通事故。能有效提高行車的安全性,提高乘客的舒適度;從整個智能交通系統(tǒng)的角度看,將有助于解決當(dāng)前安全和交通擁堵兩大問題,并將大幅度提升當(dāng)前交通效率低下的問題。超車是常見的駕駛行為,也是最容易引起安全事故和交通堵塞的行為之一。這是由于超車過程繁瑣且環(huán)境復(fù)雜多變,每個過程都面臨來自人為因素及道路環(huán)境不斷變化的兩個嚴(yán)重潛在事故因素。因此在眾多駕駛過程中可能出現(xiàn)的操作中,超車成為了智能駕駛的難點(diǎn)之一。應(yīng)急車輛包括救護(hù)車、消防車、警車等執(zhí)行城市緊急救援服務(wù)的車輛。其在執(zhí)行緊急救援任務(wù)時,是要保證爭分奪秒,否則很有可能因為耽誤短短的幾分鐘而引發(fā)嚴(yán)重的后果,使本可以避免的損失無法挽回。保證應(yīng)急車輛超越常規(guī)車輛優(yōu)先通行的過程中常規(guī)車輛主動避讓,是城市應(yīng)急救援力量快速部署的關(guān)鍵。因此,多個智能車主動配合救援車超車是極為重要的一環(huán)。本文主要研究在同方向直線雙車道的公路上,多個無人駕駛車輛相互...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-12014年2018年全國交通事故發(fā)生情況匯總智能駕駛車輛以車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)彌補(bǔ)人為因素造成的事故被視為減少交通事故

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-1-第1章緒論1.1課題研究背景及來源近些年傳感器技術(shù)、信息處理和計算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展帶動了智能交通系統(tǒng)（IntelligentTransportationSystem,ITS），為社會帶來了極大的的經(jīng)濟(jì)效益。無人駕駛的車輛同時兼?zhèn)渥灾鞲兄�、�?guī)劃、....

圖1-2研究內(nèi)容結(jié)構(gòu)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-7-個智能體間的協(xié)作超車策略提供重要依據(jù)。（3）研究緊急救援場景下多車協(xié)作超車策略，模擬一個N輛車的道路環(huán)境（其中有一輛救援車和N-1輛常規(guī)車）。通過獨(dú)立協(xié)作QL算法訓(xùn)練所有車輛，讓救援車順利超車、常規(guī)車輛主動避讓。最終目的是讓救援車以最短的時間安....

圖2-1經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-8-第2章基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自主超車研究基礎(chǔ)2.1引言強(qiáng)化學(xué)習(xí)包括有模型學(xué)習(xí)和無模型學(xué)習(xí)，本章節(jié)將詳細(xì)介紹有模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題的基本框架：馬爾可夫決策過程（MarkovDecisionProcess,下文將用MDP代替），無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中的重要方法：....

圖3-4初始位置在

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-22-圖3-3初始位置在超車道軌跡圖圖3-4初始位置在超車道的細(xì)節(jié)圖后車的初始位置在兩車道中間時的超車軌跡如圖3-5所示，超車細(xì)節(jié)如圖3-6所示，由于智能車的初始速度就是20m/s，所以在第2.36s就達(dá)到S2即將超車狀態(tài)，當(dāng)準(zhǔn)備完超車時，前車駛向....

本文編號：3985662