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车辆主动安全系统关键预测算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 问题的提出第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-20页
        1.2.1 越线时刻的预测第11-13页
        1.2.2 车辆运动状态追踪算法第13-16页
        1.2.3 自车运动状态预测第16-19页
        1.2.4 相关研究总结第19-20页
    1.3 主要研究内容与研究方法第20-21页
第二章 试验方案的设计与数据的采集第21-28页
    2.1 需求参数与试验目的第21-22页
        2.1.1 参数的需求性分析第21页
        2.1.2 试验目的第21-22页
    2.2 试验仪器的确定第22-26页
        2.2.1 毫米波雷达第22页
        2.2.2 GPS 系统第22-23页
        2.2.3 车载陀螺仪第23-24页
        2.2.4 车载 OBD 接口第24页
        2.2.5 车道线识别系统第24-25页
        2.2.6 车载视频监控系统第25页
        2.2.7 试验车第25-26页
    2.3 试验的开展第26-27页
        2.3.1 试验线路第26页
        2.3.2 被试驾驶员第26-27页
        2.3.3 试验过程第27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于车辆运动几何分析的越线时间预测算法第28-65页
    3.1 引言第28-30页
    3.2 常见的换道越线时刻预测方法第30-35页
        3.2.1 基于轨迹分析的换道越线时刻预测第30-33页
        3.2.2 基于运动特征分析的越线时刻预测第33-35页
        3.2.3 基于参数估计的越线时刻预测方法第35页
    3.3 直道路段越线预测第35-55页
        3.3.1 预测模型建立第35-37页
        3.3.2 过程参数的估计第37-40页
        3.3.3 表征参数采集第40-42页
        3.3.4 横摆角速度的滤波第42-45页
        3.3.5 向左换道 TLC 预测结果第45-50页
        3.3.6 向右换道 TLC 预测结果第50-55页
    3.4 弯道路段越线时刻预测第55-63页
        3.4.1 弯道路段越线行为特点第55-56页
        3.4.2 与弯道方向相同的换道 TLC 预测模型第56-58页
        3.4.3 与弯道方向相同的换道 TLC 预测结果第58-63页
    3.5 小结第63-65页
第四章 ACC 系统前面目标运动状态追踪与预测第65-100页
    4.1 引言第65-69页
        4.1.1 ACC 系统的工作原理第65-67页
        4.1.2 ACC 系统现有控制算法的不足第67-68页
        4.1.3 ACC 系统目标追踪与预测算法第68-69页
    4.2 车辆之间相对位置关系辨识模型第69-90页
        4.2.1 道路曲率估算模型第70-74页
        4.2.2 道路曲率估算模型验证第74-78页
        4.2.3 位置关系辨识模型的建立第78-81页
        4.2.4 位置关系辨识模型验证第81-90页
    4.3 ACC 系统目标状态预测第90-99页
        4.3.1 ACC 系统目标状态预测的需求第90-91页
        4.3.2 ACC 系统目标状态预测模型建立第91-97页
        4.3.3 ACC 系统目标状态预测模型检验第97-99页
    4.4 本章小结第99-100页
第五章 车辆运行状态相关预测算法第100-117页
    5.1 引言第100-101页
    5.2 车辆运动状态表征参数的预测第101-110页
        5.2.1 模糊着色 Petri 网预测模型第101-104页
        5.2.2 车辆运行轨迹的预测第104-110页
    5.3 噪声方差对卡尔曼滤波结果影响分析第110-116页
        5.3.1 方差对滤波器影响分析第110-113页
        5.3.2 Kalman 算法优化第113-116页
    5.4 本章小结第116-117页
结论第117-120页
参考文献第120-126页
攻读学位期间取得的研究成果第126-127页
致谢第127页

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