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车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法

刘秉政 高松 曹凯 王鹏伟 徐艺

刘秉政, 高松, 曹凯, 王鹏伟, 徐艺. 车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法. 自动化学报, 2019, 45(x): 1−12. doi: 10.16383/j.aas.c190563
引用本文: 刘秉政, 高松, 曹凯, 王鹏伟, 徐艺. 车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法. 自动化学报, 2019, 45(x): 1−12. doi: 10.16383/j.aas.c190563
Liu Bing-Zheng, Gao Song, Cao Kai, Wang Peng-Wei, Xu Yi. Formal modeling method for prediction of safe vehicle following mode. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(x): 1−12. doi: 10.16383/j.aas.c190563
Citation: Liu Bing-Zheng, Gao Song, Cao Kai, Wang Peng-Wei, Xu Yi. Formal modeling method for prediction of safe vehicle following mode. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(x): 1−12. doi: 10.16383/j.aas.c190563

车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法


DOI: 10.16383/j.aas.c190563
详细信息
    作者简介:

    山东理工大学交通与车辆工程学院, 博士后. 2017年获得大连理工大学博士学位. 主要研究方向为智能车辆行为预测与决策. E-mail: lbzheng528@126.com

    山东理工大学交通与车辆工程学院院长, 教授. 主要研究方向为电动车辆能源动力系统匹配理论与控制技术、智能车辆与智能交通系统. 本文通信作者. E-mail: gs6510@163.com

    山东理工大学交通与车辆工程学院教授. 2005年获得日本茨城大学博士学位. 主要研究方向为车路协同控制与建模, 车辆自主行为决策建模和基于数据链的交通空-地协同信息融合. E-mail: caokailiu@sdut.edu.cn

    山东理工大学交通与车辆工程学院博士研究生. 2015年获江西农业大学机械设计与理论专业硕士学位. 主要研究方向为智能车辆动态决策与规划、智能车辆动力学与控制. E-mail: wpwk16@163.com

    山东理工大学交通与车辆工程学院讲师. 2016年获吉林大学载运工具运用工程专业博士学位. 研究方向包括智能车环境感知、动态决策与规划. E-mail: xuyisdut@163.com

  • 基金项目:  国家自然科学基金(61573009), 山东省自然科学基金(ZR2018LF009, ZR2018PEE016)资助

Formal Modeling Method for Prediction of Safe Vehicle Following Mode

More Information
  • Fund Project:  Supported by National Natural Science Foundation of China (61573009), Natural Science Foundation of Shandong province, China (ZR2018LF009, ZR2018PEE016)
  • 摘要: 由于传统车辆跟驰建模预测方法无法遍历车辆所有可能的系统输入与运行状态的不确定性, 因而不足以从理论上保证对周边车辆安全跟驰行为预测的完整性与可信性. 为此提出车辆安全跟驰模式预测的形式化建模方法. 该方法利用随机可达集的遍历表现特征实现对周边车辆行为预测的不确定性表述, 并通过马尔科夫链逼近可达集的方式表达系统行为状态变化的随机性, 从而完成对周边车辆跟驰行为状态变化的精确概率预估. 为了表达跟驰情形中车辆之间的行为关联影响以及提高在线计算效率, 离线构建了关联车辆在状态及控制输入之间的安全关联矩阵, 描述周边车辆的安全跟驰控制输入选择规律, 并综合相关车辆的当前状态信息, 达到对周边车辆安全跟驰行为的在线分析与预估. 数值验证不仅表明提出的建模方法完备地表述了周边车辆所有的安全跟驰行为及过程,