智能車環(huán)境下車輛典型行為識別方法研究.pdf

1、智能車輛的行為識別作為智能車輛環(huán)境感知的重要組成部分，能夠為智能車輛的控制和決策提供必要的數(shù)據(jù)支撐，是智能車輛安全、可靠運行的前提和基礎。論文針對智能車輛典型行為識別問題，搭建了一種智能車輛典型行為識別系統(tǒng)，并在此基礎上對智能車輛的典型行為識別方法進行研究。主要工作包括：
　?。?）在對智能車輛體系結構和功能結構進行研究的基礎上，構建了一種智能車輛典型行為識別系統(tǒng)，進而分析了該系統(tǒng)中各個模塊的工作原理及其涉及的關鍵技術，并完成了系

2、統(tǒng)的硬件選擇。
　?。?）在對智能車輛姿態(tài)估計算法進行深入研究的基礎上，選擇旋轉矢量法作為陀螺儀的車輛姿態(tài)估計方法，選擇高斯牛頓法作為加速度計和磁強計的車輛姿態(tài)估計方法，然后使用擴展卡爾曼濾波算法對兩種估計方法的結果進行融合，實現(xiàn)了車輛姿態(tài)估計；通過仿真實驗驗證了該方法能夠?qū)崿F(xiàn)較好的車輛姿態(tài)估計效果。
　?。?）針對車輛加速度積分求取車輛速度時的累積誤差問題，提出了一種基于加速度修正的智能車輛速度估計方法。通過仿真實驗驗證了

3、該方法能夠有效減少車輛加速度誤差和噪聲對速度估計的影響，具有較好的車輛速度估計效果。
　　（4）通過對智能車輛典型行為中車輛姿態(tài)和速度表現(xiàn)特點的分析，對車輛典型行為類型進行了劃分；根據(jù)不同車輛行為類型的特點，分別提取車輛速度曲線的數(shù)字特征和車輛姿態(tài)信號的FFT系數(shù)作為車輛行為的特征，并將其作為支持向量機算法的輸入量實現(xiàn)了智能車輛典型行為的識別。
　　（5）搭建了一種智能車輛典型行為識別測試平臺，完成了智能車輛典型行為識別軟件