prescan的速度规划设计与仿真开题报告

全文总字数：3604字

1. 研究目的与意义（文献综述）

速度规划控制是自适应巡航控制（acc）的重要组成部分，是智能辅助驾驶的基础环节，其研究对于提高驾驶安全性和舒适性有极大的作用，并且在无人驾驶汽车控制中也避不开速度规划问题，所以对于速度规划控制的研究具备充分的现实意义，此外本文采用prescan搭建虚拟交通场景，与carsim和simulink联合仿真验证控制算法，相较于传统的硬件在环测试具有成本低，周期短等优点^[1]-[2]，可以在较短时间得到较为精确的测试结果。

对速度规划控制问题国内外学者已经进行了大量的研究，1960 年代，diamond和lawrence首次提出通过自动控制被控车辆的速度，提高行车安全性和道路通行率，即 acc概念，但受技术发展的限制，其学说只停留在理论层面，随着技术的发展，尤其近几年是传感器和计算机技术的发展，速度控制得以发展^[3]，其方向大致分为三类：

第一个是控制算法上的优化，如jianjun hu^[4]采用基于三自由度车辆模型的模型预测算法对车辆自动循迹控制进行了优化。该模型可以有效的提高系统的稳定性和抗干扰能力，但预测模型建立较为复杂，结果准确性与模型关联度较高^[5]。朱晓宏^[6]采用模糊控制方法设计了定速巡航控制器，采用自适应模糊神经网络优化了跟车间距控制器。该方法综合两种算法，有效的避免了模糊控制隶属函数过于依靠经验确定的缺点。段建民^[7]提出了一种基于中间速度的梯形速度规划方法，实现车速提前规划，其相较于其他方法较为简单易行，但其边界条件为最高车速和最大加减速度，但并未考虑纵向平顺性的影响，导致舒适性降低。

2. 研究的基本内容与方案

1.熟悉prescan软件并利用及搭建设计包含十字路口、限速路况和拥堵跟车工况的仿真场景：在prescan中搭建单车道交通模型，包含直道、弯道和十字路口场景，并设置不同路段的不同限速，十字路口设置交通灯控制通行，在直线路段设置前车按照特定车速输入来模拟拥堵工况。

2. 熟悉prescan的传感器模型，以及和simulink、carsim三个软件的联合仿真流程：利用gps输出信号和lidar激光雷达传感器采集自车数据和前车间距及前车速度和加速度。信号灯信号通过simulink传输信号^[12]。

3. 在simulink中设计速度规划控制器：首先设计控制策略，根据输入信号判断工况类型，从而选择进入跟驰工况或非跟驰工况，设定两种模式的控制结构，采用双层控制结构，上层控制根据输入参数输出期望加速度值，下层控制器根据整车参数和期望加速度输出油门开度和制动力矩，之后确立基于交通法规和车身动力学的边界条件，跟车模式下基于自身车速和前车运动学数据建立合适的可变安全距离模型^[13]，最后利用pid控制优化定速巡航工况，利用模糊控制优化跟驰工况模式^[14]、[15]。

3. 研究计划与安排

4. 参考文献（12篇以上）

[1]赵伊齐,张引,申成刚,王严.基于prescan的智能驾驶辅助系统在环研究[j].汽车实用技术,2019(09):47-49 59.

[2]郭路兵,梅志千,贺勇.基于prescan软件的交叉路口防碰撞控制系统仿真[j].机械与电子,2014(02):22-26.

[3]张路玉.具有自适应驾驶特性的车道保持辅助控制[d].吉林大学,2019.