【摘 要】
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针对自动紧急制动系统无法对具有复杂运动状态目标进行精确识别问题,提出一种基于目标运动轨迹的自动紧急制动避撞策略。利用卡尔曼滤波对目标运动轨迹进行预测,依据汽车制动
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究项目(17KJB150024)
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针对自动紧急制动系统无法对具有复杂运动状态目标进行精确识别问题,提出一种基于目标运动轨迹的自动紧急制动避撞策略。利用卡尔曼滤波对目标运动轨迹进行预测,依据汽车制动过程确定安全阈值,模糊控制器根据预测结果并结合当前车速得到自车的期望减速度,然后使用PID控制算法对汽车制动压力进行控制。通过CarSim/Simulink联合仿真对避撞策略进行仿真验证,结果表明,卡尔曼滤波预测得到的目标运动轨迹可以满足系统需求,所建立的避撞策略能够得到合理的期望减速度,实现自动紧急制动,保障行车安全。
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