传感器感知盲区条件下智能汽车主动制动系统控制研究

袁朝春; 王桐; 何友国; SHEN Jie; 陈龙; 翁烁丰

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cqvip:传感器感知盲区是造成智能汽车交通事故的主要原因之一。为了降低传感器感知盲区对智能汽车主动安全性能的影响,对传感器感知盲区条件下的智能汽车主动制动系统控制进行了研究。首先,建立感知盲区数据库,并搭建卷积神经网络对其进行识别;其次,根据其运动特征进行分类,建立感知盲区条件下的安全距离模型;最后,基于上述安全距离模型对感知盲区内的潜在障碍物进行自车速度控制,达到主动避撞的目的。仿真和实车试验表明,提出的传感器感知盲区分类可以较好地表述感知盲区的运动特征,传感器感知盲区条件下的主动避撞安全距离模型对潜在障碍物有较好的预防作用,主动避撞算法提高了智能汽车在传感器感知盲区内的主动安全性能。

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来源
《农业机械学报》 |2020年第2期|363-373|共11页
作者
袁朝春; 王桐; 何友国; SHEN Jie; 陈龙; 翁烁丰;
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作者单位

江苏大学汽车工程研究院镇江212013;

密歇根大学迪尔本校区迪尔本 MI 48128;

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正文语种 chi
中图分类汽车的安全性;
关键词
智能汽车; 传感器感知盲区分类; 潜在障碍物; 卷积神经网络; 安全距离模型;

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