智能车环境下车辆典型行为识别方法研究

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1、分类号：TP3910710-2012124039硕士学位论文智能车环境下车辆典型行为识别方法研究任亮导师姓名职称赵祥模教授申请学位级别工学硕士学科专业名称计算机应用技术论文提交日期2015年5月31日论文答辩日期2015年6月20日学位授予单位长安大学TheResearchonTypicalBehaviorIdentificationMethodofIntelligentVehicleADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：RenLiangSupervisor：Prof.ZhaoXiangmoChang’anU

2、niversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：年月日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安大学。

3、（保密的论文在解密后应遵守此规定）论文作者签名：年月日导师签名：年月日摘要智能车辆的行为识别作为智能车辆环境感知的重要组成部分，能够为智能车辆的控制和决策提供必要的数据支撑，是智能车辆安全、可靠运行的前提和基础。论文针对智能车辆典型行为识别问题，搭建了一种智能车辆典型行为识别系统，并在此基础上对智能车辆的典型行为识别方法进行研究。主要工作包括：（1）在对智能车辆体系结构和功能结构进行研究的基础上，构建了一种智能车辆典型行为识别系统，进而分析了该系统中各个模块的工作原理及其涉及的关键技术，并完成了系统的硬件选择。（2）在对智能车辆姿态估计算法进行深入研究的基础上，选择旋转矢量

4、法作为陀螺仪的车辆姿态估计方法，选择高斯牛顿法作为加速度计和磁强计的车辆姿态估计方法，然后使用扩展卡尔曼滤波算法对两种估计方法的结果进行融合，实现了车辆姿态估计；通过仿真实验验证了该方法能够实现较好的车辆姿态估计效果。（3）针对车辆加速度积分求取车辆速度时的累积误差问题，提出了一种基于加速度修正的智能车辆速度估计方法。通过仿真实验验证了该方法能够有效减少车辆加速度误差和噪声对速度估计的影响，具有较好的车辆速度估计效果。（4）通过对智能车辆典型行为中车辆姿态和速度表现特点的分析，对车辆典型行为类型进行了划分；根据不同车辆行为类型的特点，分别提取车辆速度曲线的数字特征和车辆姿态

5、信号的FFT系数作为车辆行为的特征，并将其作为支持向量机算法的输入量实现了智能车辆典型行为的识别。（5）搭建了一种智能车辆典型行为识别测试平台，完成了智能车辆典型行为识别软件和算法的设计，通过实验验证了所提出的智能车辆典型行为识别方法的有效性。关键词：智能车辆，环境感知，行为识别，车辆姿态估计，车辆速度估计，支持向量机iAbstractAsanimportantpartoftheintelligentvehicleenvironmentperception,thebehavioridentificationofintelligentvehicleprovidesthenec

6、essarydataforcontrollinganddecision-makingoftheintelligentvehicles.Itisthefoundationtoensurethesafetyandreliabilityofintelligentvehicleoperation.Thispapersetsupasystemtoresearchfortheissueofintelligentvehicletypicalbehavioridentification.Themainworksofthispaperareasfollows:（1）Afterstudying

7、theintelligentvehiclearchitectureandfunctionalstructure,thispaperbuiltasystemoftypicalbehavioridentificationofintelligentvehicle,analyzedtheworkingprinciplesandthekeytechnologiesofeachmoduleinthesystem，andthencompletedthehardwareselection.（2）Afterstudyingthees