2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著汽車(chē)保有量的增加,交通擁堵和交通事故發(fā)生率不斷升高,作為解決此問(wèn)題的重要手段,無(wú)人駕駛汽車(chē)的研究日益迫切。
  無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜交通環(huán)境中行駛時(shí)會(huì)不可避免地與其他交通參與者如汽車(chē)、行人和自行車(chē)等產(chǎn)生交互,在交互過(guò)程中必須避開(kāi)所有潛在碰撞以保證行駛安全。為了完成此任務(wù),首先需要無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)并跟蹤動(dòng)態(tài)障礙物,估計(jì)其運(yùn)動(dòng)狀態(tài);其次,不同種類(lèi)的動(dòng)態(tài)障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性,為提高避撞行為的合理性,需要識(shí)別出動(dòng)態(tài)障礙物的

2、種類(lèi)以便無(wú)人駕駛汽車(chē)執(zhí)行更加合理的避撞行為;最后為了避開(kāi)與動(dòng)態(tài)障礙物之間的潛在碰撞,要求無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)軌跡,尤其是運(yùn)動(dòng)速度較快的動(dòng)態(tài)車(chē)輛。但現(xiàn)有的基于單一輪廓特征的方法在動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤過(guò)程中的準(zhǔn)確率和速度較低,無(wú)法滿足動(dòng)態(tài)障礙物避撞安全性的要求,基于輪廓特征和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別算法的準(zhǔn)確率較低且識(shí)別范圍較小,無(wú)法滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)避撞合理性的要求,動(dòng)態(tài)車(chē)輛行駛軌跡由很多因素決定,現(xiàn)有的基于動(dòng)態(tài)車(chē)輛實(shí)時(shí)

3、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的軌跡預(yù)測(cè)方法誤差較大,不滿足無(wú)人駕駛汽車(chē)避撞準(zhǔn)確性的要求。
  針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了基于多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤方法、基于時(shí)空特征向量的動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別方法和基于駕駛行為意圖檢測(cè)的動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)方法,從而實(shí)現(xiàn)更加安全、合理和準(zhǔn)確的動(dòng)態(tài)障礙物避撞,主要研究?jī)?nèi)容如下:
  1)動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)跟蹤:為了提高動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤的準(zhǔn)確性與速度,提出了一種基于多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤方法。首先分別從三維激光雷

4、達(dá)獲得的數(shù)據(jù)和多層激光雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)中提取障礙物的輪廓特征和激光脈沖反射強(qiáng)度特征,接著融合提取的特征并對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物進(jìn)行建模,通過(guò)構(gòu)建相似度矩陣完成動(dòng)態(tài)障礙物的匹配跟蹤并利用建立的障礙物模型完成動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì),為動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別和動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)提供障礙物運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息。
  2)動(dòng)態(tài)障礙物的識(shí)別:不同類(lèi)型的動(dòng)態(tài)障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性且需要不同的避撞策略,為了使無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠更加合理地選擇避撞行為,本文提出了一種基于時(shí)空特

5、征向量的無(wú)人駕駛汽車(chē)動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別方法。首先結(jié)合障礙物空間維度上的幾何輪廓特征、時(shí)間維度上的Zernike不變矩特征和無(wú)人駕駛汽車(chē)的位姿信息構(gòu)建時(shí)空特征向量,在此基礎(chǔ)上使用AdaBoost算法構(gòu)建動(dòng)態(tài)障礙物分類(lèi)器,最后使用分類(lèi)器識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物,為避撞行為決策提供障礙物類(lèi)別信息。
  3)動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè):在動(dòng)態(tài)障礙物識(shí)別的基礎(chǔ)上,針對(duì)其中動(dòng)態(tài)車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的問(wèn)題,提出了基于駕駛行為意圖檢測(cè)的軌跡預(yù)測(cè)方法。首先,利用高斯混合模型

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