一、虚拟环境中运动车辆行为仿真的程序方法研究（论文文献综述）
冯勋勋[1]（2021）在《车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究》文中研究指明随着自动驾驶车辆上路测试,暴露出一些突出问题。如在感知方面,由于真实交通环境复杂多变,越来越复杂的感知算法,使得在进行目标跟踪时易出现不稳定现象,导致对场景信息的错误理解;在行为预测方面,目前自动驾驶车辆的驾驶行为过于保守,不具备与他车进行交互的能力。针对以上问题,本文从车辆目标跟踪系统的设计、交互目标选择、交互行为预测等方面对自动驾驶车辆相关技术进行研究。（1）车辆目标跟踪系统设计。对跟踪系统的坐标系进行选择,设计了跟踪的数据关联算法、基于匀加速（CA）运动模型的无迹卡尔曼滤波（UKF）跟踪算法,以及轨迹的管理规则。通过仿真和实验的方式,对所设计的目标跟踪系统的有效性进行了验证。结果表明,所设计的车辆目标跟踪系统能够有效解决传感器在目标跟踪时存在的误检和漏检问题,提高跟踪的稳定性;当目标进行曲线变加速运动时,也能获得良好的跟踪效果。（2）车辆交互目标选择。为了提高自动驾驶系统工作的实时性、稳定性和有效性,对车辆间是否存在交互作用进行判断,以滤除跟踪系统返回的不重要的跟踪目标。基于对人类驾驶员交互车辆目标选择行为的分析,以轨迹分类和风险评估为依据,针对交叉口场景建立了面向自动驾驶车辆的交互目标选择方法。对于轨迹分类,分析了豪斯多夫（Hausdorff）距离、时间规整算法（DTW）和最长公共子序列（LCSS）在进行轨迹分类时的有效性。结果显示,最长公共子序列具有优异的分类性能,准确率可达82.25%。对于碰撞风险评估,基于道路结构建立了行车参考路径,在Frenet坐标系中表示车辆的位置和状态,将车辆的相对位置关系和碰撞时间作为是否存在交互的判断依据。在真实的交通流数据上对所建立的车辆交互目标选择方法进行了验证,结果显示,选择出的车辆交互目标较为合理。（3）车辆交互行为预测。为了使自动驾驶车辆具备与人类驾驶员相似的场景预测能力,以实现在交互场景中与人类驾驶员协作驾驶,采用深度生成模型条件变分自编码器（CVAE）对人类驾驶员的行为预测能力进行建模。分析了使用CVAE进行建模的合理性,建立了基于CVAE的车辆交互行为预测模型。使用真实交通场景中的车辆交互数据,并将其转换到Frenet坐标系中对模型进行了训练。测试结果显示,所搭建的行为预测模型具有良好的预测精度,且预测结果考虑了人类驾驶行为的不确定性;使用Frenet坐标系描述车辆运动状态,使得行为预测模型具有良好的泛化性。比较了考虑和不考虑交互目标车辆的行为预测结果,结果显示,当考虑交互目标车辆时,行为预测更加准确合理。
欧阳康强[2]（2021）在《智能车车道保持与变道行为决策方法研究》文中进行了进一步梳理自上世纪至今我国交通事故数量日益增加,其中由于车辆变道或超车而导致的交通事故比例已经高达百分之六十。为了改善交通状况并促进自动驾驶行业的发展,本课题基于高速场景,针对车道保持与变道行为决策的全过程开展研究。研究内容如下:（1）针对车道保持与变道行为决策现有算法存在的局限性,提出行车风险场与驾驶人不满意度融合解决的新思路。对行车风险场模型建立相关交通环境的势能场、动能场模型,包括车道线的势能场、静止车辆的动能场、运动车辆的动能场模型,并对该模型进行仿真验证,阐述其存在的一些缺点。对实际驾驶人在驾驶过程中的情绪变化建立驾驶人不满意度模型,根据驾驶人追求目标速度的行为特性、目标速度与背景车速度的关系建立驾驶人不满意度模型,并对该模型进行仿真、阐述其存在的缺点。接着将两种模型进行融合来克服各自算法针对车道保持与变道行为决策的局限性。（2）建立车道保持与变道行为决策模型。将行车风险场模型与驾驶人不满意度模型融合后对车道保持以及变道决策全过程进行分工,并设计车道保持与决策算法。车道保持算法设计包括跟车控制、车道偏离判断、车道保持控制。变道决策算法设计包括变道意图产生、目标车道选择、变道可行性分析以及变道时刻阈值的确定。在上述算法设计中,车道保持控制由车道线所形成的势能场对其进行约束;变道可行性分析由周围交通环境所形成的综合行车风险场进行判断;变道意图的产生以及目标车道的选择由驾驶人不满意度进行判断;接着通过模拟驾驶器结合Prescan仿真软件开展模拟驾驶实验并采集真实驾驶员的驾驶数据,并对所获取的数据进行量化分析以确定变道具体时刻阈值。（3）对车道保持与变道决策算法进行仿真实现。使用驾驶人不满意度的手段验证模拟驾驶实验所采集到的数据,并对如下四种典型的驾驶场景进行分析:主车前方有背景车场景、目标车道前方有背景车场景、目标车道后方有背景车场景、目标车道前后都有背景车场景,接着对上述场景开展仿真实验。实验结果表明:本课题所采用的行车风险场模型与驾驶人不满意度模型融合方法能有效解决智能车车道保持与变道行为决策问题。
汤金宝[3]（2021）在《基于多智能体行为预测的智能车决策方法研究》文中指出当今社会,在能源短缺环境污染的大氛围、人工智能的大浪潮、汽车行业的大转型的背景下,车辆的智能化正在迅速发展。无人驾驶汽车是智能车的重要组成部分,智能车决策是无人驾驶汽车的核心技术之一。对于智能车周围的人、车等智能体的行为预测是提高决策拟人化程度的关键。本文考虑多智能体交互进行行为预测,并在此基础上对智能车决策方法开展研究。首先,分析混杂交通流中行人、车辆的运动特性和交互作用,建立包含目标驱动力、周围运动物体排斥力、环境边界作用力共同作用下的各智能体社会力模型,作为行为预测的基础,并通过仿真实验验证所构建模型的有效性。其次,针对道路避撞场景,建立智能车主动避撞系统。分析驾驶员操作特性,给出该系统总体方案。基于纵向制动过程,分别建立针对车辆和行人的安全距离模型,给出期望加速度计算方法。针对避撞决策,使用碰撞时距和最小制动距离作为判定指标,设计了制动减速和转向换道两种避撞方式。然后,在各智能体社会力模型的基础上,提出一种考虑混杂交通环境中行人、车辆交互作用的行为预测方法,并将其引入决策流程,建立一种基于有限状态机的智能车避撞决策模型,能够有效预测智能体交互导致的轨迹改变,从而降低事故风险。最后,搭建Prescan/Simulink联合仿真平台,建立包含行人、车辆、道路信息的不同类别混杂交通场景,对有、无行为预测的智能车避撞决策系统进行仿真实验对比分析,证明所提出方法的有效性。
孙欢[4]（2021）在《面向智能车联网的毫米波波束追踪技术验证平台开发》文中研究指明为保证低时延高可靠自动驾驶场景需求落地实现,面向低时延高可靠自动驾驶的6G车联移动通信系统（第六代车联移动通信系统）加快推进规划部署进程,通过采用毫米波通信技术来达到车联网对低时延高数据速率业务的需求;为实现高动态车联环境中快速建立可靠的定向毫米波通信,需要设计快速可靠的波束选择和追踪方法来对具有极窄波宽的毫米波信号波束方位进行快速认知、准确控制,并实现稳定可靠的链路通信。因此本论文主要研究面向智能车联网的毫米波波束方位的快速认知、准确控制方法,开发基于毫米波波束控制和追踪技术的软硬件验证平台,验证提出的波束控制和追踪技术的可行性。本论文的贡献点主要体现在两个方面:（1）面向复杂多变的高动态车联场景,提出基于车辆位置和姿态行为预测的波束选择和追踪算法框架。进一步,具体提出利用平滑变化率和突变变化率来建模波束角度的小尺度平稳快变和大尺度骤变特性,以此来表征车辆的不同姿态行为对波束角度快速变化的隐性因果关系,从而进行有效的波束快速选择。采用联合位置和姿态行为预测信息和本文提出的改进的粒子滤波的新型波束追踪方法,根据信道的历史状态信息和波束角度估计值来探索时域、角度域信道的隐式关联,然后根据测量信号功率观测值来自适应调整当前时刻波束角度的最优角度集,实现快速高效的波束追踪,仿真验证了相比于传统粒子滤波算法,所提出的波束追踪算法可降低误差10dB。（2）最后,基于设计搭建的毫米波通信硬件平台在室内低速移动场景下对所提出的波束选择与追踪算法进行测试验证,在保证毫米波通信系统单链路传输速率始终高于2.8Gbps的同时,实现了波束选择的平均时延稳定在300ms,波束追踪的平均时延稳定在200ms。最后,对本文研究内容进行总结,并对毫米波波束控制和追踪算法和平台优化进行展望。
孙博华[5]（2020）在《考虑驾驶能力及驾驶习性的个性化人机共驾策略研究》文中进行了进一步梳理人机共驾系统可以视为社会属性的人与逻辑属性的车辆智能化子系统通过克服彼此间的决策冲突,最终形成的安全、高效且友好的稳定驾驶模式,是“驾驶人-智能系统”间的最优驾驶匹配。考虑社会因素、伦理因素以及“机驾”系统的智能逻辑属性对智能车辆的影响,人机协同共驾模式将很可能长期存在于智能汽车中。在人机共驾研究中,“人驾”与“机驾”的协同与冲突机理分析是研究基础,驾驶人的人因属性和“机驾”的决策逻辑是影响系统性能的主要因素。人因属性包含驾驶习性、驾驶技能和驾驶状态等驾驶人行为模式属性,是人机共驾系统进行驾驶权分配时的关键影响因素。此外,人因属性对于“机驾”决策逻辑也具有重要影响。因此,基于人因属性的个性化人机共驾策略研究,是未来智能驾驶系统的关键技术之一。本文在深入分析人机间的协同与冲突机理的基础上,针对人机协同共驾中驾驶人的人因属性和机器的逻辑属性,开展了考虑驾驶能力及驾驶习性的个性化人机协同共驾研究。建立起面向人因属性的系统激励及场景构建理论及测试方法,并搭建了相应的测试平台;提出驾驶能力概念及评估方法,解决了复杂多变的人因属性引起的驾驶权分配机制的合理性问题;采用中级类我度对应的“类我”属性表征及评估方法,实现了“类我”“机驾”策略;设计包含驾驶权仲裁子系统及“类我”“机驾”子系统的人机共驾策略架构,建立起高驾驶人可接受度及行驶安全性的人机协同共驾策略。首先,为满足用于人机共驾系统的驾驶能力及驾驶习性等人因属性表征及评估需求,本文提出了面向人因属性表征及评估的系统激励及场景构建理论及测试方法,建立了驾驶人在环智能模拟平台及实车数据采集及模型验证平台。提出了包含系统激励型、微观场景型及自然驾驶型的人因属性用“V”字型测试流程:基于激励信号的周期性及突变性选择激励信号并设计系统激励型场景;通过耦合车辆运动模型及车路可行驶区域空间拓扑结构的时空状态,建立可揭示人-车-路耦合机理及车路协同规律的虚拟随机车路场模型及相应的微观驾驶场景;通过建立完善的系统配置及合理的测试规程,设计支持高精度、多维度及高场景一致性的自然驾驶测试系统及测试方法。其次,为了解决具备时变、高阶非线性及动态特性的人因属性对人机共驾系统中驾驶权分配机制的影响,提出了驾驶能力概念及评估方法。将驾驶能力定义为驾驶人随外界环境负荷变化而对车辆渐变的把控能力,是个人驾驶习性、驾驶技能及驾驶状态等人因属性元素的综合体,具有时变、非线性及动态特性。基于Hammerstein模型建立了驾驶能力辨识模型,采用主成分分析法对模型中的关键参数进行解耦和降维;通过客观蚁群聚类和主观量表分析相结合的分类方式,实现了驾驶能力的分类;通过多元线性回归分析法计算得到驾驶能力评价方程。分别在典型激励场景和虚拟微观场景中,分析驾驶能力机理及特性,测试并验证驾驶能力评估方法的合理性和有效性。再次,根据“类我”属性表征及评估需求,建立了中级类我度对应的驾驶习性表征及评估框架。将驾驶习性定义为驾驶人相对稳定的、习惯性的内在行为倾向,是不同个体间具备强差异性的个人心理思维和行为模式的综合体。依次通过对驾驶习性的特征提取、离线评估、在线数据仲裁及在线评估方法,建立了“类我”属性的表征及评估方法。通过基于主客观相结合的分类方式、基于多维高斯隐马尔科夫过程的辨识模型及基于正交试验的参数优化方式,建立起“类我”属性的分类数据库及带有最优内参组合的离线辨识模型;通过基于车辆运动意图的交通态势辨识模型实现“类我”属性的在线数据仲裁,通过驾驶习性在线辨识模型实现“类我”属性的在线评估。依次在典型激励场景、虚拟场景及自然驾驶场景下验证并分析了“类我”属性表征及评估方法的评估准确率及在线评估周期。最后,建立考虑驾驶能力及驾驶习性的个性化人机共驾策略。分析了“人-车-控制器-场景”大系统中的人机协共驾系统与其他系统间的耦合及协作模式,进而设计了包含驾驶权仲裁子系统及“类我”“机驾”子系统的人机共驾系统架构。在动态驾驶任务中,“人驾”与“机驾”子系统通过实时调整驾驶权分配系数共享对车辆的控制权。通过基于多维混合高斯辨识过程的驾驶能力实时辨识模型,建立实时驾驶权仲裁机制;通过双层混合高斯隐马尔可夫辨识过程及混合可观测马尔科夫决策过程,实现适用于复杂场景的“类我”“机驾”决策逻辑。分别在模拟器平台及实车平台上建立包含车道、道路拓扑结构及车辆行为的复杂场景,通过所提出的人机共驾策略评价准则,验证并分析人机共驾控制策略的合理性及其相比于仅“人驾”及仅“机驾”模式的性能优势。
刘召栋[6]（2020）在《特定城市场景下的自动驾驶车辆规划算法研究》文中提出规划算法是自动驾驶系统中非常重要的一部分,规划算法对复杂场景的处理能力决定了自动驾驶车辆的智能化程度。规划算法的研究是自动驾驶研究中的热点和难点。自动驾驶技术的发展依赖于规划算法的发展不断进步。本文依托于科技部国家重点研发计划“电动自动驾驶汽车关键技术研究及示范运行”对自动驾驶车辆规划算法进行研究。针对目前规划算法中存在的针对场景扩展性不够好、求解规划轨迹优化程度不够高的问题,将层次状态机和模型预测控制应用到规划算法中,建立一套能够应对特定城市场景输出合理、安全、舒适轨迹的规划算法框架,使得规划算法针对不同的场景扩展性好,求解轨迹优化程度高。首先本文选择层次状态机作为行为规划的方法,顶层采用基于高精度地图信息的状态划分和状态转换,确定了高精度地图中的转换条件,阐述了部分高精度地图信息的构建方法;中间层采用基于规则的状态划分和状态转换,根据顶层的状态,采用基于规则的方式划分了中间层的状态和状态转换条件,确定了状态内需要完成的规划任务。通过C++语言实现了层次状态机,然后讨论了基于场景划分的层次状态机的可扩展性等优点。之后通过应用责任敏感安全模型,将行为规划的结果转换为运动规划输入的参考轨迹。然后借鉴降维的方法,将运动规划的三维优化问题转换为两个二维优化问题求解,将纵向位置-横向位置-时间三维优化问题转化为纵向位置-时间问题和纵向位置-横向位置问题分别求解,并且将两个问题定义为模型预测控制问题,通过选定预测模型结合行为规划的参考轨迹,从而求解得到了运动规划的解,得到了规划时域内的期望轨迹。之后利用ROS、Prescan和Simulink联合仿真,通过选取特定的城市场景,试验并评价了所研究规划算法面对不同场景时输出的轨迹的合理性、安全性、舒适性,通过仿真试验验证了所研究的规划算法的有效性。然后通过搭建实车试验平台,验证了在存在控制误差的情况下规划算法的性能。通过综合分析验证了研究的层次状态机加优化的方法作为规划算法的有效性。
Iatskov Vladislav[7]（2020）在《六轮无人战车滑移转向设计及控制算法研究》文中指出电池技术、电驱动器、控制器和其他相关辅件领域的研究不断进步,促进了电动汽车数量增加,电动汽车也成为了世界各国的重点研究内容。随着汽车的引入,汽车驱动器的电气化开始了。无论是汽车还是无人战车,采用中央驱动器控制其已升级到新的AWID（all wheel independent drive）。由于它们在障碍物甚至在极端地形上具有很高的机动性,因此它不仅具有商业价值,更具有军事价值。但是,由于缺少机械传动系统和动力学评估,因此有必要将AWID技术与防滑系统配合使用来完善驱动器之间的控制协调。传统的转向器结构复杂、重量大、能源效率低。轮毂电机的使用和发动机控制技术的发展为独立车轮驱动系统转向技术的开发提供了更多机遇。关于车轮扭矩分配,多模式打滑和打滑过程中的转向阻力的协调控制的研究目前并不完善,为了解决这个问题,本论文的所进行的主要内容如下。首先,分析了各种车辆的转向结构,其中包括传统转向结构,铰接式转向结构和履带式车辆的转向结构;介绍了国内外轮式无人地面平台;讨论了轮式无人地面平台的研究现状;综述了六轮无人战车滑移转向的研究现状;对滑动转向车辆进行了运动分析;对其的安装使用情况进行了比较;给出了转向打滑的基础理论,并介绍了开始行驶所需的最小牵引力;对电动机转矩以及转弯半径的速度进行了理论计算。采用MSC Adams程序进行的六轮无人战车动力学仿真,以评估作战车辆的性能;分析了车辆在越障、直线行驶、上坡行驶时的行驶状况;对车辆的控制进行了研究。将传统汽车与电动汽车的控制部分进行了比较分析,探讨了车辆驾驶控制中使用的主控制器。最后,给出了一种用于控制六轮战车的滑移运动的算法,并进行了Adams和MATLAB/Simulink软件的联合仿真;开发了六轮无人战车的转矩控制算法。鉴于这种类型的车辆的转向难以控制,本文提出了一种扭矩矢量控制策略,可有效,准确地对带有6 WID（六轮独立驱动）滑移转向系统的电动汽车进行实时扭矩控制分配。该策略分为三个主要级别:上层控制器、状态估计层和下层控制器。上层控制器代替了传统的车辆转向系统,并生成所需的驾驶指令;在上位控制器中设置了一个驱动分配模块,用于在基于车辆功率的驾驶模式和其他条件之间的协调;状态估计层从传感器接收数据并评估其他控制器所需的各种参数;下层控制器负责驱动器之间转矩矢量的最佳控制。
黄珊[8]（2020）在《基于博弈论的智能网联多车驾驶行为决策控制方法》文中进行了进一步梳理科技进步与社会的发展让人类对于车辆的安全、效率以及舒适等方面的要求蒸蒸日上。伴随汽车电子、计算机、智能自动化、人工智能以及VANET等技术的高度发展,高级别自动驾驶功能的智能网联汽车联合5G-V2X技术将逐步实现规模化的商业应用,成为发展智慧交通系统、提高道路交通安全水平的重要引擎。车辆的驾驶行为决策是保证交通安全以及提高行驶效率的重要因素。因此,本文选取博弈的方法进行车辆的行为预测,并结合控制技术来验证策略的可行性。首先,构建2自由度车辆动力学模型以及驾驶员模型;从决策规划的角度,计算车辆间安全车距,探讨刺激车道选择的不同反应与激励因素;初选五次多项式的换道轨迹进行轨迹预测。其次,考虑车辆驾驶策略选择基于周边车辆行为交互的影响,利用扩展型博弈树的研究方法将多车行为交互分解成在完美信息下基于行动顺序先后的两两多人动态合作博弈,依据逆推归纳法求解子博弈完美纳什均衡,得到车间基于相互依赖的最优策略,计算相应收益。进而,基于最优策略联合车辆动力学模型,驾驶员模型,车辆换道轨迹模型完成经典PID纵向控制策略和基于前馈与反馈的最优横向路径跟随的上层控制系统。最后,搭建PreScan与Matlab/Simulink的联仿平台,结合最优决策与控制算法仿真城市与高速公路两组工况下多车博弈后的行为效果。实验表明,主车选取左换道的行为,周边各车辆给予相应行为状态的改变,并最终保持在合理的期望收益。
朱福琴[9]（2020）在《机场航站楼出发层道路的车辆行为建模与仿真》文中研究表明在机场航站楼出发层道路的交通环境中,道路环境错综复杂,车辆和行人来往频繁,造成交通混乱拥堵等情况,使得交通管理压力大。为了解决这个问题,需要理解车辆的精细化行为和人、车、路对车辆的影响因素及相互作用。对机场航站楼出发层道路的车辆行为进行精细化建模,是城市交通环节中的重要组成部分,对研究其他道路错综复杂、交通对象混合往来、交通行为多样的交通区域的车辆行为奠定了基础。目前,交通车辆行为研究侧重于交叉路口的车辆行驶行为研究,车辆停车行为及卸载/搭载乘客的过程研究较少。本文针对频繁停车接送乘客的航站楼出发层道路的交通环境进行了以下研究:1.道路环境影响下的车辆行为分析与建模。首先精细化分析了机场航站楼出发层道路交通环境中车辆的行为过程,对车辆的行为类型进行精细化分析,考虑车辆的大小、速度、时间等特性,构建车辆的经验行为模型并验证。然后研究了道路中的要素信息,分析了道路要素对车辆行为的影响,建立顾及车-路关系的车辆行为模型。2.基于元胞自动机的交通仿真模型构建。分析了元胞自动机的原理和在交通中的应用,在整理了元胞自动机方法在交通仿真中的经典模型的基础上,根据车辆的经验行为模型和基于车-路关系的车辆行为模型,将车辆、道路切割为不同的元胞,然后根据车辆行为的交通规则建立基于元胞自动机的交通仿真模型,实现车辆行为过程的仿真与模拟,并与统计分析的结果对比分析,验证了模型的合理性。
王文威[10]（2020）在《基于转鼓平台的智能汽车整车在环加速测试研究与实现》文中认为新技术在给智能汽车赋能的同时,也给传统的测试工具和测试方法带来了新的挑战。目前智能汽车测试工具性能单一,存在无法实现复杂测试需求、测试加速中极端场景比例低等问题。为提升传统测试方案的测试能力,确保智能汽车在道路测试前可以得到严格充分的测试,本文提出了基于转鼓平台的智能汽车整车在环加速测试方案。所提出的测试方案可以实现被测车辆感知层多源信息仿真、道路模型动态复现、车辆转向跟随,并依据NGSIM数据集构建了组合型车辆跟驰模型,并对交叉熵重要抽样加速生成的测试场景进行仿真测试和实车测试,验证了所构建加速测试方法的正确性。主要研究内容包括:设计了由道路模拟子系统和信号仿真子系统构成的智能汽车整车在环测试架构。信号仿真子系统的实际感知数据主要由毫米波雷达暗箱和视频暗箱生成,虚拟仿真数据主要从场景软件的传感器模块获取。道路模拟子系统可以通过PID算法控制转鼓平台内部的伺服电机,实现测试场景中道路阻力、翻滚角以及俯仰角的模拟和转向随动。转向随动系统的模糊滑模控制算法依据被测车辆轮胎转角和方向盘转角,控制实现转向随动和状态检测,实验结果表明转向随动系统能够实现对智能汽车转向的准确平稳跟随。依据理论驱动模型和数据驱动模型构建了IDM-SVR组合型车辆跟驰模型。构建模型所使用的数据均是从NGSIM数据集中筛选的跟驰数据,通过模拟退火算法对IDM模型的参数进行标定,结合粒子群优化算法对SVR模型参数进行优化,最后通过最优加权法确定模型的加权系数,生成能够体现理论属性和数据属性的IDM-SVR车辆跟驰模型,组合模型能够明显改善速度和加速度的波动。在MCMC随机采样测试场景的基础上,通过交叉熵重要抽样方法实现对测试场景中极端场景的加速生成,解决了实际测试过程中极端场景生成率低的问题。实车实验时,测试系统上位机软件对测试工具进行参数设置,并使用毫米波雷达暗箱模拟测试场景信号。使用组合模型对生成的测试场景进行测试,结果表明,加速采样方案产生的事故率较实际道路产生的事故率有明显提升,可以有效提高加速测试效率。
二、虚拟环境中运动车辆行为仿真的程序方法研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、虚拟环境中运动车辆行为仿真的程序方法研究（论文提纲范文）
（1）车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 目标跟踪研究现状 |
| 1.2.2 车辆行为预测研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文章节安排 |
| 2 车辆目标跟踪系统设计 |
| 2.1 目标跟踪原理概述 |
| 2.2 车辆目标跟踪系统设计 |
| 2.2.1 坐标系的选择 |
| 2.2.2 数据关联算法设计 |
| 2.2.3 跟踪滤波算法设计 |
| 2.2.4 数据融合模型选择 |
| 2.2.5 轨迹管理规则设计 |
| 2.3 车辆目标跟踪系统仿真验证 |
| 2.3.1 传感器的选择 |
| 2.3.2 单传感器单目标跟踪仿真 |
| 2.3.3 多传感器融合目标跟踪仿真 |
| 2.4 车辆目标跟踪系统现场实验验证 |
| 2.4.1 相机内外参数的标定 |
| 2.4.2 车辆目标跟踪实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 车辆交互目标选择 |
| 3.1 车辆交互的定义和量化 |
| 3.2 车辆交互目标选择算法设计 |
| 3.3 车辆行驶参考路径的识别 |
| 3.3.1 豪斯多夫距离 |
| 3.3.2 动态时间规整算法 |
| 3.3.3 最长公共子序列 |
| 3.3.4 轨迹相似性度量标准的选择 |
| 3.4 基于风险评估的车辆交互目标选择 |
| 3.4.1 Frenet坐标系简介 |
| 3.4.2 笛卡尔坐标和Frenet坐标之间的转换 |
| 3.4.3 基于Frenet坐标系的车辆交互目标选择 |
| 3.5 车辆交互目标选择算法验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 车辆交互行为预测 |
| 4.1 条件变分自编码器基本原理 |
| 4.1.1 自编码器 |
| 4.1.2 变分自编码器 |
| 4.1.3 条件变分自编码器 |
| 4.2 车辆交互行为预测建模 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 建模分析及模型构建 |
| 4.3 车辆交互行为预测模型训练 |
| 4.3.1 数据集的选择 |
| 4.3.2 数据预处理 |
| 4.3.3 模型的搭建和训练 |
| 4.4 车辆交互行为预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）智能车车道保持与变道行为决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车道保持与变道决策国外研究现状 |
| 1.2.2 车道保持与变道决策国内研究现状 |
| 1.3 课题研究现状分析与改进 |
| 1.4 本文技术路线与结构安排 |
| 1.4.1 技术路线及框架 |
| 1.4.2 各章节安排 |
| 第2章 车道保持与变道决策理论基础与数学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 总体设计 |
| 2.2.1 研究场景 |
| 2.2.2 论文设计 |
| 2.3 行车风险场理论与建模 |
| 2.3.1 风险场理论 |
| 2.3.2 车道保持与变道决策风险场模型 |
| 2.3.3 具体模型 |
| 2.3.4 仿真实现 |
| 2.4 驾驶人不满意度理论与模型 |
| 2.4.1 不满意度理论 |
| 2.4.2 车道保持和变道的不满意度建模 |
| 2.4.3 仿真实现 |
| 2.5 风险场与不满意度模型融合 |
| 2.5.1 各模型存在的缺点 |
| 2.5.2 两种模型进行融合 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于融合模型的车道保持与变道行为决策算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 车道保持与变道决策模型 |
| 3.3 车道保持算法设计 |
| 3.2.1 车道保持行为分析 |
| 3.2.2 跟车模型 |
| 3.2.3 车道偏离判断 |
| 3.2.4 车道保持控制 |
| 3.4 变道决策算法设计 |
| 3.3.1 变道行为分析 |
| 3.3.2 变道意图产生 |
| 3.3.3 目标车道选择 |
| 3.3.4 变道可行性分析 |
| 3.5 变道时刻阈值 |
| 3.5.1 模拟驾驶实验 |
| 3.5.2 软件平台简介 |
| 3.5.3 实验场景及车辆 |
| 3.5.4 模拟驾驶器 |
| 3.5.5 实验人员组成 |
| 3.5.6 实验流程 |
| 3.6 数据采集与数据分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 车道保持与变道决策算法仿真验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 驾驶人不满意度验证 |
| 4.3 场景设计与仿真实验 |
| 4.3.1 多场景设计 |
| 4.3.2 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（3）基于多智能体行为预测的智能车决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 智能车研究现状 |
| 1.3 行为预测研究现状 |
| 1.4 智能车决策方法研究现状 |
| 1.5 论文内容与章节安排 |
| 2 基于社会力模型的混杂交通流模拟 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 社会力模型 |
| 2.2.1 行人社会力模型 |
| 2.2.2 车辆社会力模型 |
| 2.3 仿真实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于安全距离的主动避撞系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 主动避撞系统发展 |
| 3.3 主动避撞系统总体方案 |
| 3.4 安全距离模型 |
| 3.5 避撞决策方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于社会力行为预测的智能车决策模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于社会力模型的行为预测 |
| 4.2.1 行人行为预测 |
| 4.2.2 车辆行为预测 |
| 4.3 智能车决策算法设计 |
| 4.3.1 决策流程 |
| 4.3.2 基于有限状态机的决策方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 智能车决策的联合仿真实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合仿真 |
| 5.2.1 环境搭建 |
| 5.2.2 搭建模型 |
| 5.3 避让行人仿真实验一 |
| 5.4 避让行人仿真实验二 |
| 5.5 避让车辆仿真实验一 |
| 5.6 避让车辆仿真实验二 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）面向智能车联网的毫米波波束追踪技术验证平台开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 毫米波波束追踪技术及验证平台的研究现状 |
| 1.2.1 波束追踪技术研究现状 |
| 1.2.2 波束追踪技术验证平台研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 车辆运动轨迹认知辅助下基于改进粒子滤波的毫米波动态波束追踪算法 |
| 1.3.2 28GHz毫米波的波束初始接入与波束追踪算法验证平台开发 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 文章结构 |
| 第二章 车辆运动轨迹认知下基于改进粒子滤波的毫米波波束追踪算法 |
| 2.1 高动态车联V2V毫米波通信系统建模 |
| 2.1.1 高动态车联V2V毫米波通信场景模型 |
| 2.1.2 波束角度变化率和车辆运动行为之间的关系建模 |
| 2.2 面向车联移动V2V通信场景的信道模型 |
| 2.2.1 信道模型 |
| 2.2.2 接收信号模型 |
| 2.3 车辆运动轨迹认知辅助下基于改进粒子滤波的波束追踪算法 |
| 2.3.1 状态方程 |
| 2.3.2 车辆运动轨迹认知辅助下的波束角度粗估计 |
| 2.3.3 基于改进粒子滤波算法的波束角度细估计 |
| 2.4 算法仿真结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 28GHz毫米波波束初始接入与波束追踪算法验证平台开发 |
| 3.1 28GHz毫米波宽带移动通信链路测试平台设计与搭建 |
| 3.2 高动态车联场景通信和波束管控系统软件架构设计 |
| 3.2.1 高动态车联场景毫米波波束追踪系统架构设计 |
| 3.2.2 基于改进粒子滤波的波束追踪算法设计与实现 |
| 3.3 结果性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 总结 |
| 4.1 论文总结 |
| 4.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表论文情况 |
（5）考虑驾驶能力及驾驶习性的个性化人机共驾策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究意义 |
| 1.1.1 课题工业背景 |
| 1.1.2 人机共驾协同与冲突机理分析 |
| 1.2 研究现状与不足 |
| 1.2.1 驾驶权分配机制研究现状与不足 |
| 1.2.2 “类我”属性表征研究现状与不足 |
| 1.2.3 人因系统激励及场景测试方法研究现状与不足 |
| 1.2.4 复杂场景下“机驾”决策逻辑研究现状与不足 |
| 1.3 课题的提出及主要研究内容 |
| 第2章 人因属性系统激励及场景测试方法研究 |
| 2.1 人因属性系统激励及场景测试流程 |
| 2.2 人因属性数据采集系统及测试平台 |
| 2.2.1 驾驶人在环智能模拟平台 |
| 2.2.2 实车数据采集及模型验证平台 |
| 2.3 基于单一激励源的激励信号及激励场景设计 |
| 2.4 虚拟随机车路场微观交通场景设计 |
| 2.4.1 自然驾驶场景的场论化描述 |
| 2.4.2 虚拟随机车路场系统 |
| 2.4.3 虚拟随机车路场系统数据采集方案 |
| 2.4.4 虚拟随机车路场系统验证与分析 |
| 2.5 自然驾驶型测试方法设计 |
| 2.5.1 基于特定路线的自然驾驶测试 |
| 2.5.2 基于典型场景的自然驾驶测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 驾驶能力属性分析及评估方法研究 |
| 3.1 面向驾驶权分配的驾驶能力属性描述 |
| 3.2 驾驶能力属性分析及评估方法 |
| 3.2.1 驾驶能力属性分析逻辑框架 |
| 3.2.2 驾驶能力系统机理及评估方法 |
| 3.3 驾驶能力属性测试验证结果分析 |
| 3.3.1 典型激励场景下的驾驶能力属性分析 |
| 3.3.2 虚拟随机车路场下的驾驶能力属性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “类我”属性表征及评估方法研究 |
| 4.1 “类我”属性评估方法的逻辑框架 |
| 4.2 “类我”属性离线表征及评估方法 |
| 4.2.1 “类我”属性离线表征及评估框架 |
| 4.2.2 驾驶习性主客观耦合分类 |
| 4.2.3 驾驶习性离线辨识模型 |
| 4.3 “类我”属性在线数据仲裁及评估方法 |
| 4.3.1 驾驶习性在线评价逻辑框架 |
| 4.3.2 交通态势在线评估方法 |
| 4.3.3 在线数据仲裁逻辑 |
| 4.4 驾驶习性测试验证结果分析 |
| 4.4.1 典型激励场景的驾驶习性属性分析 |
| 4.4.2 典型虚拟场景的交通态势评估验证 |
| 4.4.3 自然驾驶型场景测试下驾驶习性在线评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 复杂场景中个性化人机共驾策略研究 |
| 5.1 人机协同共驾策略逻辑框架 |
| 5.1.1 人机协同共驾策略逻辑框架 |
| 5.1.2 驾驶权仲裁机制及共驾策略评价准则 |
| 5.2 考虑混合可观不确定性的“类我”决策逻辑 |
| 5.2.1 “类我”决策逻辑框架 |
| 5.2.2 “类我”决策逻辑元组设计 |
| 5.2.3 MOMDP近似求解器 |
| 5.2.4 “类我”决策逻辑验证 |
| 5.3 个性化人机共驾策略验证 |
| 5.3.1 模拟器平台下的个性化人机共驾策略验证 |
| 5.3.2 实车平台下的个性化人机共驾策略验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 全文总结及展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 全文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）特定城市场景下的自动驾驶车辆规划算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 自动驾驶车辆规划算法研究现状 |
| 1.2.1 自动驾驶车辆行为规划算法研究现状 |
| 1.2.2 自动驾驶车辆运动规划算法研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 基于层次状态机的行为规划算法研究 |
| 2.1 行为规划算法总体框架 |
| 2.2 基于高精度地图的顶层状态和转移条件 |
| 2.2.1 高精度地图信息选取 |
| 2.2.2 顶层行为规划状态分类和转移条件设置 |
| 2.3 基于规则的中间层状态和转移条件 |
| 2.3.1 行为规划中间层状态定义 |
| 2.3.2 中间层行为规划状态转换条件设置 |
| 2.3.3 场景分类状态机软件实现 |
| 2.4 应用责任敏感安全模型的行为生成算法 |
| 2.4.1 责任敏感安全模型 |
| 2.4.2 运动规划参考轨迹生成 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模型预测控制的运动规划算法研究 |
| 3.1 模型预测控制和Frenet坐标系 |
| 3.1.1 模型预测控制简介 |
| 3.1.2 Frenet坐标系简介 |
| 3.2 基于降维思想的运动规划算法架构 |
| 3.3 纵向位置-时间运动规划问题 |
| 3.3.1 预测模型选择 |
| 3.3.2 目标函数和约束定义 |
| 3.3.3 模型预测控制求解 |
| 3.4 纵向位置-横向位置运动规划问题 |
| 3.4.1 预测模型选择 |
| 3.4.2 目标函数和约束定义 |
| 3.4.3 模型预测控制求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 特定城市场景下规划算法验证 |
| 4.1 实验环境搭建 |
| 4.1.1 基于ROS的规划算法验证环境搭建 |
| 4.1.2 感知层和执行层搭建 |
| 4.2 仿真验证 |
| 4.2.1 基于ROS、Prescan和 Simulink的仿真环境搭建 |
| 4.2.2 自动驾驶特定城市场景选取 |
| 4.2.3 自动驾驶特定城市场景仿真验证 |
| 4.3 实车验证 |
| 4.3.1 实车实验平台搭建 |
| 4.3.2 特定城市场景实车验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要研究工作及结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（7）六轮无人战车滑移转向设计及控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状综述的简析 |
| 1.3 车辆驱动中的电气化 |
| 1.4 滑移转向 |
| 1.5 主要研究内容和章节安排 |
| 第2章 滑移转向车辆的运动分析 |
| 2.1 六轮无人战车功率传输机制 |
| 2.2 滑移转向的一般理论 |
| 2.3 确定启动运动的最小推力 |
| 2.4 负载估算 |
| 2.4.1 加速度测量 |
| 2.4.2 垂直载荷的估算 |
| 2.5 电动战车电机转矩计算 |
| 2.5.1 驱动条件1 |
| 2.5.2 驱动条件2 |
| 2.5.3 驱动条件3 |
| 2.6 下坡路限速 |
| 2.7 转弯半径的转速计算 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 六轮无人战车动力学仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 六轮无人战车仿真模型的建立 |
| 3.2.1 导入六轮无人仿真模型 |
| 3.2.2 添加约束对并驱动 |
| 3.2.3 施加负载 |
| 3.3 动力学仿真与分析 |
| 3.3.1 直线道路的动力学建模与分析 |
| 3.3.2 30°坡度行驶条件的仿真分析 |
| 3.3.3 障碍地形条件的仿真分析 |
| 3.4 车身和转向节的结构强度校核 |
| 3.4.1 进行车架结构强度校核 |
| 3.4.2 无人战车转向节的结构强度校核 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 车辆转向控制研究 |
| 4.1 驱动控制算法 |
| 4.2 上层控制器层设计 |
| 4.3 驱动器分配模块设计 |
| 4.4 偏航力矩计算 |
| 4.5 偏航力矩极限 |
| 4.6 下控制器层设计 |
| 4.7 最优控制分配问题的表述 |
| 4.7.1 误差最小化问题 |
| 4.7.2 控制最小化问题 |
| 4.7.3 混合优化问题 |
| 4.7.4 优化问题的求解域约束 |
| 4.7.5 转化为二次规划问题 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 六轮无人战车滑移转向策略和仿真研究 |
| 5.1 六轮无人战车上使用差速转向控制 |
| 5.2 仿真平台实施 |
| 5.2.1 MATLAB和 ADAMS中的协同仿真 |
| 5.2.2 控制转向速度的模块 |
| 5.2.3 协同仿真结果 |
| 5.3 开发无人战车滑移转向控制策略仿真 |
| 5.3.1 上层控制器层 |
| 5.3.2 状态估计层 |
| 5.3.3 下层控制器 |
| 5.3.4 MATLAB和 ADAMS中的协同仿真 |
| 5.3.5 仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 课题展望与设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于博弈论的智能网联多车驾驶行为决策控制方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.2 智能网联汽车的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内技术发展概述 |
| 1.2.2 国外技术发展描述 |
| 1.3 基于ITS的驾驶行为技术概述 |
| 1.3.1 跟车行为 |
| 1.3.2 换道行为 |
| 1.4 基于CAV行为决策方法的研究现状分析 |
| 1.4.1 有限状态机模型方法 |
| 1.4.2 决策树模型方法 |
| 1.4.3 基于知识的推理决策模型方法 |
| 1.4.4 基于价值或效用的决策模型 |
| 1.4.5 本文研究方法—基于博弈论的行为决策方法 |
| 1.5 本文研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 问题提出 |
| 1.5.2 主要研究内容 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第2章 车辆驾驶行为基础理论及模型探讨 |
| 2.1 整车动力学建模 |
| 2.1.1 车辆运动参考坐标系 |
| 2.1.2 二自由度车辆动力学模型 |
| 2.1.3 二自由度车辆操纵稳定特性因数分析 |
| 2.2 跟车决策模型下的安全特性分析 |
| 2.2.1 改进的Berkeley安全车距决策模型 |
| 2.2.2 微观交通流中的安全车距决策模型 |
| 2.3 换道决策模型分析 |
| 2.3.1 车道变更类型与决策模型构建 |
| 2.3.2 车道变换的轨迹选择及规划 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于博弈模型下的驾驶行为预测 |
| 3.1 交互行为的问题分析 |
| 3.2 博弈理论的方法表述 |
| 3.2.1 扩展型博弈表示方法 |
| 3.2.2 标准型博弈表示方法 |
| 3.2.3 不同驾驶行为下的博弈类型 |
| 3.2.4 序贯理性与子博弈完美纳什均衡 |
| 3.3 博弈行为下的车道选择考虑的影响因素 |
| 3.3.1 碰撞潜在度 |
| 3.3.2 车前相对行驶空间与相对车速 |
| 3.3.3 车辆行驶舒适性 |
| 3.3.4 车辆类型 |
| 3.4 基于博弈论的行为建模 |
| 3.4.1 序贯决策博弈树的制定 |
| 3.4.2 逆推归纳法与完美纳什均衡的评判 |
| 3.4.3 期望收益的计算选择 |
| 3.4.4 收益函数的权重标定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 车辆控制系统建立 |
| 4.1 基于PID的纵向控制策略 |
| 4.1.1 PID控制原理 |
| 4.1.2 基于参数整定的PID调节器 |
| 4.1.3 基本PID仿真效果 |
| 4.2 车辆纵向跟随控制建模 |
| 4.2.1 一阶惯性延迟环节 |
| 4.2.2 智能网联车辆纵向控制建模 |
| 4.2.3 跟随仿真效果验证 |
| 4.3 车辆横向路径控制器建立 |
| 4.3.1 横向控制器分析 |
| 4.3.2 建立车辆转向系统控制模型 |
| 4.3.3 基于前馈控制器的设计分析 |
| 4.3.4 基于反馈控制的路径跟随 |
| 4.3.5 横向控制器的仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于Pre Scan的多车博弈行为交互的仿真分析 |
| 5.1 基于MATLAB/SIMULINK—prescan的联合仿真平台 |
| 5.1.1 Pre Scan虚拟环境搭建 |
| 5.1.2 Pre Scan车辆动力学模型以及传感器参数设置 |
| 5.1.3 Pre Scan-3D仿真场景 |
| 5.2 城市道路与高速公路的多车博弈场景分析 |
| 5.2.1 城市道路场景仿真 |
| 5.2.2 高速公路场景仿真 |
| 5.3 数据结果分析 |
| 5.3.1 城市道路多车博弈 |
| 5.3.2 高速公路多车博弈 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（9）机场航站楼出发层道路的车辆行为建模与仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆行为分析 |
| 1.2.2 微观交通仿真的研究现状与趋势 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 机场航站楼出发层车辆行为研究 |
| 2.1 车辆行为经验模型 |
| 2.1.1 车辆行为过程分析 |
| 2.1.2 车辆行为分类 |
| 2.1.3 车辆模型构建 |
| 2.2 基于决策树的车辆行为分类 |
| 2.2.1 决策树模型基本理论 |
| 2.2.2 C4.5算法 |
| 2.2.3 车辆行为决策树 |
| 2.3 经验模型与分类模型对比分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 顾及车-路关系的车辆行为分析 |
| 3.1 机场航站楼出发层道路模型 |
| 3.1.1 道路要素 |
| 3.1.2 道路要素相关性分析 |
| 3.2 车-路关系建模 |
| 3.2.1 车辆行为影响因素分析 |
| 3.2.2 车-路关系模型 |
| 3.3 顾及车-路关系的车辆行为特性 |
| 3.3.1 速度特性分析 |
| 3.3.2 时间特性分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于元胞自动机的机场航站楼出发层交通仿真 |
| 4.1 经典元胞自动机模型 |
| 4.2 基于元胞自动机的交通仿真模型 |
| 4.2.1 跟驰模型 |
| 4.2.2 换道模型 |
| 4.2.3 停车模型 |
| 4.2.4 避让行人模型 |
| 4.2.5 等待停车模型 |
| 4.3 车辆行为的仿真实现 |
| 4.3.1 基本情况 |
| 4.3.2 仿真流程 |
| 4.3.3 仿真实验分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文研究总结 |
| 5.1.1 研究内容总结 |
| 5.1.2 创新点 |
| 5.2 研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于转鼓平台的智能汽车整车在环加速测试研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外智能汽车测试研究现状 |
| 1.2.1 测试方法 |
| 1.2.2 测试工具 |
| 1.2.3 测试加速 |
| 1.2.4 当前存在的问题 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 智能汽车整车在环测试系统架构 |
| 2.1 整车在环测试系统总体结构 |
| 2.2 道路模型模拟子系统 |
| 2.2.1 转向随动系统 |
| 2.2.2 道路阻力模拟加载系统 |
| 2.2.3 道路姿态模拟系统 |
| 2.3 信号仿真及模拟 |
| 2.3.1 毫米波雷达硬件在环子系统 |
| 2.3.2 摄像头硬件在环子系统 |
| 2.3.3 传感器仿真在环子系统 |
| 2.4 测试评价流程及工作原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 测试台架转向随动系统控制 |
| 3.1 测试台转向随动系统数学模型 |
| 3.1.1 永磁同步电机伺服系统数学模型 |
| 3.1.2 永磁同步电机伺服系统矢量控制 |
| 3.1.3 粘滞力补偿设计 |
| 3.2 滑模变结构控制设计 |
| 3.2.1 滑模变结构控制基本原理 |
| 3.2.2 滑模变结构控制器设计 |
| 3.3 模糊控制 |
| 3.3.1 数学基础 |
| 3.3.2 模糊控制组成 |
| 3.4 基于模糊规则的滑模变结构控制设计与实现 |
| 3.4.1 模糊滑模变结构控制器设计 |
| 3.4.2 系统仿真实验及结果分析 |
| 3.4.3 转向随动实车实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于自然驾驶数据的IDM-SVR车辆跟驰模型构建 |
| 4.1 自然场景驾驶数据处理及IDM模型参数标定 |
| 4.1.1 自然场景驾驶数据选择 |
| 4.1.2 数据筛选 |
| 4.1.3 跟驰模型选择及参数标定 |
| 4.2 基于支持向量回归的车辆跟驰模型构建 |
| 4.2.1 模型构建背景及原理 |
| 4.2.2 支持向量机原理 |
| 4.2.3 支持向量机参数及选择 |
| 4.2.4 基于PSO的支持向量机参数优化 |
| 4.3 IDM-SVR模型构建 |
| 4.3.1 模型组合 |
| 4.3.2 组合模型效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 测试加速及系统集成测试 |
| 5.1 测试加速及实现 |
| 5.1.1 智能汽车测试评价 |
| 5.1.2 MCMC方法 |
| 5.1.3 二维Gibbs采样 |
| 5.1.4 交叉熵重要抽样 |
| 5.1.5 仿真测试及分析 |
| 5.2 系统集成及测试 |
| 5.2.1 系统硬件测试平台 |
| 5.2.2 系统软件测试平台 |
| 5.2.3 被测车辆纵向控制系统 |
| 5.2.4 实车测试及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
四、虚拟环境中运动车辆行为仿真的程序方法研究（论文参考文献）
- [1]车辆目标跟踪系统设计与交互行为预测方法研究[D]. 冯勋勋. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]智能车车道保持与变道行为决策方法研究[D]. 欧阳康强. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [3]基于多智能体行为预测的智能车决策方法研究[D]. 汤金宝. 大连理工大学, 2021(01)
- [4]面向智能车联网的毫米波波束追踪技术验证平台开发[D]. 孙欢. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]考虑驾驶能力及驾驶习性的个性化人机共驾策略研究[D]. 孙博华. 吉林大学, 2020
- [6]特定城市场景下的自动驾驶车辆规划算法研究[D]. 刘召栋. 吉林大学, 2020(08)
- [7]六轮无人战车滑移转向设计及控制算法研究[D]. Iatskov Vladislav. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [8]基于博弈论的智能网联多车驾驶行为决策控制方法[D]. 黄珊. 燕山大学, 2020(01)
- [9]机场航站楼出发层道路的车辆行为建模与仿真[D]. 朱福琴. 武汉大学, 2020(06)
- [10]基于转鼓平台的智能汽车整车在环加速测试研究与实现[D]. 王文威. 长安大学, 2020(06)