| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 论文的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 智能驾驶虚拟仿真平台 | 第10-13页 |
| 1.2.2 驾驶员意图识别 | 第13-15页 |
| 1.2.3 轨迹规化及轨迹追踪算法 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究目的及研究内容 | 第16-18页 |
| 2 面向L3级自动驾驶的虚拟道路场景建模研究 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 场景搭建工具简介 | 第18-22页 |
| 2.2.1 VTD概述 | 第18-21页 |
| 2.2.2 ArcGIS概述 | 第21-22页 |
| 2.3 VTD创建复杂交通虚拟场景 | 第22-29页 |
| 2.3.1 技术路线 | 第22-26页 |
| 2.3.2 虚拟场景建模效果 | 第26-29页 |
| 2.4 ArcGIS与 CarSim联合创建智能驾驶场景 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 面向L3级自动驾驶的驾驶员意图识别模型研究 | 第34-50页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 NGSIM数据库预处理 | 第34-38页 |
| 3.3 驾驶员意图识别模型的建立 | 第38-45页 |
| 3.3.1 隐马尔可夫模型 | 第38-42页 |
| 3.3.2 高斯混合模型 | 第42-43页 |
| 3.3.3 粒子群算法 | 第43-45页 |
| 3.4 驾驶员意图识别模型的验证测试 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于模型预测控制的智能换道控制系统研究 | 第50-66页 |
| 4.1 引言 | 第50-51页 |
| 4.2 最优换道轨迹规划 | 第51-55页 |
| 4.2.1 多项式轨迹规划 | 第51-53页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第53-54页 |
| 4.2.3 损失函数 | 第54-55页 |
| 4.3 轨迹追踪控制算法 | 第55-61页 |
| 4.3.1 模型预测控制的工作原理 | 第56-57页 |
| 4.3.2 预测模型 | 第57-60页 |
| 4.3.3 车辆约束条件 | 第60页 |
| 4.3.4 优化目标函数 | 第60-61页 |
| 4.4 控制变量求解 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 5 智能换道控制系统的仿真测试与验证 | 第66-80页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 智能换道控制系统 | 第66-71页 |
| 5.2.1 智能换道控制系统架构 | 第66-68页 |
| 5.2.2 最优轨迹求解 | 第68-71页 |
| 5.3 智能换道控制系统的性能 | 第71-79页 |
| 5.3.1 不同车速工况下的系统仿真效果 | 第71-74页 |
| 5.3.2 不同预测时域下的轨迹追踪效果 | 第74-76页 |
| 5.3.3 极限工况下的系统仿真效果 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 6 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录 | 第86-88页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第86页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目 | 第86-87页 |
| C.学位论文数据集 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |