畢業(yè)答辯ppt模板-吉林大學 - 副本

1、CompanyLOGO考慮駕駛員行為特性的行車安全仿真(fn zhn)試驗研究共四十五頁匯報(hubo)內(nèi)容五、不同駕駛特性(txng)的駕駛員行車安全仿真試驗四、駕駛員駕駛特性分析與分類三、基于SIMULINK與ADAMS的人-車-路系統(tǒng)建模二、駕駛員模型理論基礎一、緒論六、總結與展望研究背景與理論基礎主要研究內(nèi)容總結與展望共四十五頁一、緒論(xln)1、研究(ynji)背景近年來，我國機動車保有量快速增長，由機動車引發(fā)的交通傷害依然是威脅人類生命和財產(chǎn)安全的“第一公害”。截至2011年底，全國機動車保有量達到2.25億，駕駛?cè)私?.36億人，交通事故21萬起，死亡人數(shù)6.2萬多人。共四十五

2、頁 流行病學調(diào)查(dio ch)顯示，約占90%道路交通事故是由駕駛員個人的原因?qū)е碌摹Υ罅拷煌ㄊ鹿实脑蚍治霰砻鞒傩旭?、疲勞駕駛、酒后駕駛為事故的主要因素，49%的責任事故緣于駕駛疲勞。實踐證明研究駕駛行為對提高(t go)道路交通安全起到了積極作用共四十五頁一、緒論(xln)技術(jsh)路線2、研究內(nèi)容基于MATLAB/Simulink和ADAMS聯(lián)合仿真的人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)的建立不同駕駛特性的駕駛員模型分類與表征參數(shù)的選擇基于人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)的行車安全仿真分析共四十五頁二、駕駛員模型理論(lln)基礎2.1、駕駛員方向(fngxing)控制模型簡化預瞄優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡駕駛員模型框圖發(fā)

3、展階段代表模型補償跟蹤PID控制模型、Crossover模型等預瞄跟蹤最優(yōu)預瞄控制模型、預瞄最優(yōu)曲率模型等智能控制模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡控制模型等共四十五頁二、駕駛員模型(mxng)理論基礎2.2、二自由度角輸入(shr)車輛模型1.二自由度車輛模型參數(shù)的幾何關系2.二自由度車輛模型參數(shù)的傳遞函數(shù)2.3、駕駛員模型參數(shù)的誤差分析法此外，由于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練需要采集大量的道路信息，駕駛員操縱信息與車輛行駛狀態(tài)信息，耗時長，成本高，數(shù)據(jù)采集難，通用性差，因此本文采用誤差分析法確定駕駛員模型參數(shù)。駕駛員模型參數(shù)共四十五頁三、基于(jy)SIMULINK與ADAMS的人-車-路系統(tǒng)建模3.1、車輛(ch

4、ling)模型車速(Km/h)T1T2Ty1Ty2400.23310.03520.02700.0068600.18860.04270.01800.0068800.15290.04620.01350.0068發(fā)動機后置后驅(qū)，前、后懸架為麥弗遜獨立懸架，轉(zhuǎn)向機構采用齒輪齒條轉(zhuǎn)向系，前、后輪胎均采用Pacejka89輪胎模型方向盤轉(zhuǎn)角 的輸入信號為斜率為15，轉(zhuǎn)向開始時間為5s的斜坡脈沖信號不同車速下MDI_Demo_Vehicle模型參數(shù)辨識結果共四十五頁三、基于(jy)SIMULINK與ADAMS的人-車-路系統(tǒng)建模3.2、道路(dol)模型模擬汽車躲避障礙物、超車動作考核車輛在接近側(cè)滑或側(cè)翻工

5、況下的操縱穩(wěn)定性共四十五頁三、基于(jy)SIMULINK與ADAMS的人-車-路系統(tǒng)建模3.3、人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)(xtng)的構建ADAMS與Simulink控制系統(tǒng)的結合預瞄道路輸入信息側(cè)向位移側(cè)向速度側(cè)向加速度權值慣性滯后神經(jīng)反應滯后駕駛員模型參數(shù)共四十五頁車速為60Km/h的仿真(fn zhn)試驗結果三、基于(jy)SIMULINK與ADAMS的人-車-路系統(tǒng)建模車速為80Km/h的仿真試驗結果車輛側(cè)向位移車輛側(cè)向加速度方向盤轉(zhuǎn)角共四十五頁根據(jù)以上試驗結果可以看出，車輛行駛軌跡與理想道路軌跡擬合良好，側(cè)向加速度和方向盤轉(zhuǎn)角曲線變化緩和，因此，本章建立的基于Simulink的簡化預瞄

6、優(yōu)化駕駛員模型(mxng)能夠良好的完成道路軌跡跟隨任務。共四十五頁四、駕駛員駕駛特性分析(fnx)及分類4.1、駕駛員駕駛特性(txng)表征參數(shù)對車輛行駛特性(txng)的影響（1）駕駛員預瞄時間對車輛行駛特性的影響車輛側(cè)向位移車輛側(cè)向加速度方向盤轉(zhuǎn)角共四十五頁綜上所述，可以得出以下結論：預瞄時間越長，駕駛員預測能力越強，方向盤轉(zhuǎn)角變化和側(cè)向加速度曲線變化也越緩和。車輛行駛速度越快，不同的預瞄時間對車輛跟隨道路軌跡能力的影響(yngxing)越顯著，方向盤轉(zhuǎn)角與側(cè)向加速度的變化也越明顯。道路復雜程度高，駕駛員的最優(yōu)預瞄時間在一定程度上有所減小。共四十五頁四、駕駛員駕駛特性(txng)分析及

7、分類4.1、駕駛員駕駛特性表征(bio zhn)參數(shù)對車輛行駛特性的影響（2）駕駛員滯后環(huán)節(jié)對車輛行駛特性的影響神經(jīng)反應滯后時間車輛側(cè)向位移車輛側(cè)向加速度方向盤轉(zhuǎn)角共四十五頁綜上所述，可以得出以下結論：神經(jīng)反應滯后時間越長，方向盤轉(zhuǎn)角與側(cè)向加速度變化(binhu)越緩和，道路軌跡跟隨的精度越低。車輛行駛速度越快，不同的神經(jīng)反應滯后時間對車輛跟隨道路軌跡的能力、方向盤轉(zhuǎn)角以及側(cè)向加速度的影響越顯著。道路復雜程度越高，不同的神經(jīng)反應滯后時間對道路軌跡跟隨精度的影響越大。共四十五頁（2）駕駛員滯后環(huán)節(jié)對車輛行駛特性的影響慣性(gunxng)滯后時間四、駕駛員駕駛特性分析(fnx)及分類4.1、駕駛員

8、駕駛特性表征參數(shù)對車輛行駛特性的影響車輛側(cè)向位移車輛側(cè)向加速度方向盤轉(zhuǎn)角共四十五頁綜上所述，可以得出以下結論：慣性滯后時間對車輛行駛軌跡、方向盤轉(zhuǎn)角、側(cè)向加速度的影響很小。慣性滯后時間越短，方向盤轉(zhuǎn)角變化相對越緩和，側(cè)向加速度也相對較小。車輛行駛速度(sd)越快，不同的慣性滯后時間對車輛跟隨道路軌跡的能力、方向盤轉(zhuǎn)角以及側(cè)向加速度(sd)的影響越顯著。共四十五頁四、駕駛(jish)員駕駛(jish)特性分析及分類4.2、駕駛(jish)員駕駛(jish)特性影響因素分析駕駛員行為影響因素共四十五頁四、駕駛員駕駛特性分析(fnx)及分類4.3、駕駛員駕駛特性(txng)分類（1）基于駕駛員生理特

9、性的分類日本學者稻葉正太郎提出了一種表征人體傾向性行為特性的參數(shù)CCN。研究表明，人的駕駛行為，主要跟大腦的反應判斷能力和手、足的協(xié)調(diào)動作能力有關。式中：TX選擇反應時間 TD動作時間基于生理特性的駕駛員行為特性類型（2） 基于駕駛員心理特性的分類徐瑾通過對不同性格和經(jīng)驗技術的駕駛員在雙移線工況下進行實車試驗，測得穩(wěn)重非熟練、沖動非熟練、沖動熟練、穩(wěn)重熟練四種類型駕駛員模型參數(shù)預瞄時間TP分別為0.8S、1.2S、1.4S、1.6S，并得到非熟練和熟練駕駛員的預瞄時間范圍分別為0.5,1.35和1.35,1.8。趙栓峰對不同疲勞狀態(tài)下的駕駛員進行參數(shù)辨識，其統(tǒng)計分析結果表明，駕駛員的疲勞狀況與

10、駕駛員駕駛特性的表征參數(shù)有很強的相關性。（3）基于駕駛員疲勞狀態(tài)的分類不同疲勞程度駕駛特性表征參數(shù)辨識共四十五頁參數(shù)類型TpTdTh輕率非熟練0.5340.80.330.50.0560.118熟練0.81.50.330.50.0560.118敏捷非熟練0.5340.80.10.330.050.098熟練0.81.50.10.330.050.098慎重非熟練0.5340.80.10.330.120.35熟練0.81.50.10.330.120.35共四十五頁郭孔輝院士通過對3名熟練程度不同的駕駛員進行了駕駛員模型(mxng)參數(shù)的辨識，取值范圍分別為：預瞄時間TP0.58,2.072；慣性滯后時

11、間Th0.08,0.36；神經(jīng)反應滯后時間Td0.17,0.53 。駕駛員參數(shù)駕駛員類型ThTd平均值標準差平均值標準差正常駕駛0.18740.05470.25980.0691輕度疲勞0.28870.10760.34650.1025中度疲勞0.25030.11390.35680.1242共四十五頁反應判斷部分快快慢慢動作行為部分快慢快慢行為特征部分敏捷慎重輕率遲鈍共四十五頁CCN0值行為特征類型0遲 鈍0.100.99輕 率1.001.74普 通1.751.99行動敏捷型2.002.99敏 捷3.003.24思考敏捷型3.253.99較慎重4.00慎 重共四十五頁（1）不同生理特性的表征(bi

12、o zhn)參數(shù)選擇四、駕駛員駕駛特性分析(fnx)及分類4.4、基于駕駛員駕駛特性分類的表征參數(shù)選擇本文結合其他學者對駕駛員生理特性的研究結果，在Td0.1,0.5， Th 0.05,0.35的取值范圍內(nèi)，將駕駛員分為輕率、敏捷、慎重三種類型。類型參數(shù)輕率敏捷慎重Td0.330.50.10.330.10.33Th0.0560.1180.050.0980.120.35CCN00.11.741.7544（2）不同心理特性的表征參數(shù)選擇主要考慮駕駛員的駕駛熟練程度，分為熟練與非熟練兩種類型。預瞄時間的取值范圍為Tp0.534,1.5。（3）不同生理、心理特性的表征參數(shù)選擇4.4.1 基于生理心理特

13、性分類的表征參數(shù)共四十五頁類型參數(shù)非熟練熟練Tp0.5340.80.81.5共四十五頁四、駕駛員駕駛特性(txng)分析及分類4.4、基于駕駛員駕駛特性分類的表征參數(shù)(cnsh)選擇4.4.2考慮駕駛員疲勞程度的表征參數(shù)正常駕駛員疲勞時反應變遲鈍，判斷能力下降，反應時間延長約0.2s，復雜反應時間比疲勞前甚至增加了兩倍。根據(jù)駕駛員疲勞程度將駕駛員分為正常駕駛和疲勞駕駛兩類。參數(shù)類型ThTd平均值平均值正常駕駛0.0560.1870.10.31疲勞駕駛0.1880.350.320.5綜合駕駛員生理特性（輕率、慎重、敏捷）、心理特性（非熟練、熟練）以及疲勞程度（正常駕駛、疲勞駕駛），本文將駕駛員分

14、為十二種類型，參數(shù)的選取如表所示：共四十五頁 參數(shù)類型TpTdTh輕率非熟練、正常駕駛0.5340.80.330.40.0560.118非熟練、疲勞駕駛0.5340.80.40.50.1880.25熟練、正常駕駛0.81.50.330.40.0560.2熟練、疲勞駕駛0.81.50.40.50.1880.25敏捷非熟練、正常駕駛0.5340.80.10.330.050.098非熟練、疲勞駕駛0.5340.80.330.50.1880.25熟練、正常駕駛0.81.50.10.330.050.098熟練、疲勞駕駛0.81.50.330.50.1880.25慎重非熟練、正常駕駛0.5340.80.1

15、0.330.120.25非熟練、疲勞駕駛0.5340.80.330.50.250.35熟練、正常駕駛0.81.50.10.330.120.25熟練、疲勞駕駛0.81.50.330.50.250.35共四十五頁五、不同駕駛(jish)特性的駕駛(jish)員行車安全仿真試驗5.1、試驗(shyn)道路建模設計車速為80km/h，雙向4車道，每車道寬3.75m，總長5.5km，共設4處平曲線，平曲線最小半徑2.5km，最大半徑3.2km，平曲線長度占路線總長的87.2%，超高為2%。試驗路段平面線形樁號坐標X(m)Y(m)Z(m)K88+3753726260.138506556.68714.437

16、K88+4003726256.491506531.95414.272K88+4253726252.6065065507.25814.149K88+4503726248.485506482.614.069K88+4753726244.126506457.98314.031試驗路段逐樁坐標表縱坡坡度:0道路寬度:3.75m超高:直線段0，曲線1.15，曲線兩端設為等差變坡度角道路摩擦系數(shù):干燥路面(0.6)、雨天(0.4)及雪天(0.28)共四十五頁在ADAMS中通過路面建模器中定義路面中線軌跡點的空間位置（X、Y、Z）、道路寬度（Width）、路面傾角(qngjio)（Bank）、道路左、右兩側(cè)

17、的摩擦系數(shù)（Friction R/L）。共四十五頁共四十五頁五、不同駕駛特性的駕駛員行車安全(nqun)仿真試驗5.2、不同類型(lixng)駕駛員的行車狀況仿真試驗 （1）基于不同駕駛員生理心理特性的行車狀況仿真結果不同反應類型的非熟練的駕駛員控制的車輛行駛狀況不同反應類型的熟練的駕駛員控制的車輛行駛狀況不同反應類型的非熟練的駕駛員控制的車輛行駛狀況細節(jié)圖不同反應類型的熟練的駕駛員控制的車輛行駛狀況細節(jié)圖共四十五頁三種不同反應類型中，輕率型駕駛能力較弱，敏捷和慎重(shnzhng)型駕駛能力較強。熟練駕駛員駕駛能力更強，能夠更好的完成道路軌跡的跟隨任務。試驗條件的設定試驗道路：干燥路面車速：

18、80Km/h勻速行駛。駕駛員模型：根據(jù)第四章中給出的駕駛特性表征參數(shù)范圍設定不同類型駕駛員模型的參數(shù)取值，并根據(jù)第二、三章中介紹的誤差分析法和復雜參數(shù)辨識(bin sh)，計算得到不同類型駕駛員模型參數(shù)。共四十五頁五、不同(b tn)駕駛特性的駕駛員行車安全仿真試驗5.2、不同類型駕駛員的行車狀況仿真(fn zhn)試驗（2）考慮駕駛員疲勞程度的行車狀況仿真結果不同疲勞程度的駕駛員控制的車輛行駛狀況共四十五頁熟練正常非熟練正常熟練疲勞非熟練疲勞。疲勞駕駛時車輛的側(cè)向位移、側(cè)向加速度和方向盤轉(zhuǎn)角(zhunjio)變化加劇，更容易出現(xiàn)車輛駛出路外的情況。共四十五頁五、不同(b tn)駕駛特性的駕駛

19、員行車安全仿真試驗5.3、不同類型駕駛員在彎道上的行車(hngch)安全仿真試驗（1）正交試驗設計試驗目的：判斷各類駕駛員模型在不同的平曲線半徑的路段行駛時，控制車輛跟隨道路中心線軌跡的能力。試驗指標：選擇部分點所在位置的車輛實際行駛軌跡與道路中心線軌跡之差的絕對值取平均值式中：yi為車輛在第i點的側(cè)向位移，Yi為車輛在第i點的道路中心線軌跡的側(cè)向空間位置（即道路模型建模窗口中的Y值），n為取值點的總數(shù)。表頭設計：試驗中的四個因素不考慮交互作用，可以選取L12(324)正交表，試驗因素可以任意安排在正交表的各列，表頭設計如下表5所示。共四十五頁試驗因素：駕駛員的反應特性A（1、輕率；2、敏捷；

20、3、慎重）、疲勞程度B（1、正常(zhngchng)駕駛；2、疲勞駕駛）、熟練程度C（1、非熟練；2、熟練）和道路的平曲線半徑D（1、3200m；2、2500m）。因素數(shù)試驗因素試驗指標123453ABCD空列J共四十五頁五、不同(b tn)駕駛特性的駕駛員行車安全仿真試驗5.3、不同類型駕駛員在彎道上的行車(hngch)安全仿真試驗（2）正交試驗結果分析極差分析因素試驗號ABCD空列試驗指標J1111110.28352111220.36833122110.38054122220.56745211120.20316212210.22097221210.63478222120.342493121

21、1020611321120.439712321210.6724分析變量試驗因素ABCD空列K11.59971.42782.60171.79522.3380K21.40113.03711.86322.66972.1269K31.4641k10.39990.23800.43360.29920.3897k20.35030.50620.31050.44500.3545k30.3660極差R0.04960.26820.12310.14580.0352調(diào)整差R0.05160.46640.21410.25360.0612主次順序BDCA優(yōu)組合A2B1C2D1駕駛員控制車輛道路跟隨能

22、力極差分析表B（疲勞程度）D（道路線形）C（熟練程度）A（駕駛員反應特性）優(yōu)組合：敏捷型熟練正常駕駛的駕駛員在平曲線半徑大的路段控制車輛跟隨道路軌跡的能力最強。（2）正交試驗結果分析方差分析駕駛員控制車輛道路跟隨能力放差分析表分析變量試驗因素試驗指標JABCD空列K1j1.59971.42782.60171.79522.3380T=4.4649K2j1.40113.03711.86322.66972.1269K3j1.4641K1j22.55901.96786.76883.22275.1089T2=19.9353K2j21.96319.22403.47157.12724.7948K3j22.1

23、436SSj0.00510.20400.04540.06360.00371.6613變異來源平方和自由度均方F值顯著水平A0.005120.00250.86不顯著B0.204010.20470.3高度顯著C0.045410.045415.6顯著D0.063610.063621.9顯著誤差e0.003710.0037誤差e0.008830.0029注：F0.05(2,6)=5.14，F(xiàn)0.01(2,6)=10.92 ，F(xiàn)0.05(1,6)=5.99，F(xiàn)0.01(1,6)=13.74， “”表示偏差平方和、自由度需重新計算的變異來源。高度顯著：駕駛員疲勞程度顯著：道路線形與駕駛員熟練程度不顯著：駕

24、駛員的反應特性BDCA，其分析結果與極差分析法的結果一致。共四十五頁五、不同駕駛特性的駕駛員行車安全仿真(fn zhn)試驗5.4、不同疲勞程度的駕駛員在惡劣( li)天氣下行車安全仿真試驗（1）正交試驗設計試驗目的：分析車輛能否良好跟隨道路軌跡行駛試驗指標：車輛實際行駛軌跡與道路中心線軌跡的差的最大值表示式中：yi為車輛在第i點的側(cè)向位移，Yi為車輛在第i點的道路中線軌跡的側(cè)向空間位置（即道路模型建模窗口中的Y值），n為取值點的總數(shù)黑色實線為車輛實際行駛軌跡，黃色中線為道路中心線軌跡，路段的寬度設為3.75m，車寬為1.56m，因此當車輛的最大側(cè)向位移J0.5（3.75-1.56）1.1m時

25、，車輛有駛出路外的危險，即不能安全行駛。試驗因素：道路摩擦系數(shù)A（1、0.4；2、0.28）、車速B（1、60Km/h；2、40Km/h）和駕駛員的疲勞程度C（1、正常駕駛；2、疲勞駕駛）。表頭設計：試驗中的三個因素考慮兩兩組合的一級交互作用，可以選取L8(27)正交表，表頭設計如下表所示。因素數(shù)試驗因素試驗指標12345673ABABCACBC空列J39共四十五頁五、不同駕駛(jish)特性的駕駛(jish)員行車安全仿真試驗（2）正交試驗結果(ji gu)分析方差分析 因素試驗號ABABCACBC空列試驗指標J11雨111正1110.6521112疲2221.24312211220.264

26、12222111.0252雪12121262122121722112210.49822121121.19注： 表示車輛發(fā)生側(cè)滑，甩出路外雨天60Km/h：正常駕駛 安全行駛 疲勞駕駛 駛出路外40Km/h：正常駕駛 安全行駛 疲勞駕駛 存在危險雪天60Km/h：正常駕駛 嚴重側(cè)滑 疲勞駕駛 嚴重側(cè)滑40Km/h：正常駕駛 安全行駛 疲勞駕駛 駛出路外根據(jù)試驗結果記錄在冰雪路面下疲勞駕駛的駕駛員甩出路面的位置點，并在起始點與該點之間取n個采樣點，記錄各試驗在各采樣點的車輛行駛軌跡與道路中心線軌跡差的絕對值，并取平均值，設該試驗指標為a。式中：yi為車輛在第i點的側(cè)向位移，Yi為車輛在第i點的道路

27、中線軌跡的側(cè)向空間位置（即道路模型建模窗口中的Y值），n為取值點的總數(shù)。 因素試驗號ABABCACBC空列試驗指標Ja111111110.650.079211122221.240.182312211220.260.042412222111.020.104521212120.178621221210.316722112210.490.075822121121.190.1245.4、不同疲勞程度的駕駛員在惡劣天氣下行車安全仿真試驗雨天雪天60604040共四十五頁（2）正交試驗結果(ji gu)分析方差分析5.4、不同疲勞程度的駕駛員在惡劣天氣(tinq)下行車安全仿真試驗分析變量試驗因素試驗指標

28、aABABCACBC空列K1j0.4070.7550.460.3740.5610.4850.574T=1.1K2j0.6930.3450.640.7250.5390.6150.526K1j20.16560.570.21160.13990.31470.23520.3295T2=1.21K2j20.48020.1190.40960.52560.29050.37820.2767SSj0.01020.02100.00410.01540.000060.00210.00029變異來源平方和自由度均方F值顯著水平A0.010210.010258.28顯著B0.021010.0210120高度顯著AB0.004110.004123.42顯著C0.015410.015488顯著AC0.0000610.00006無影響B(tài)C0.002110.002112不顯著誤差e0.0002910.00029誤差e0.0003520.000175注：F0.05(1,2)=18.51，F(xiàn)0.01(1,2)=98.49 “”表示偏差平方和、自由度需重新計算的變異來源。高度顯著：車速顯著：駕駛員疲勞程度、路面摩擦系數(shù)、車速與摩擦系數(shù)間的交互作用不顯著：其他各因素的交互作用B（車速）C（疲勞