典型文献
基于高斯混合模型的个性化自动驾驶决策控制研究
文献摘要：
大数据时代背景下,借助对自然驾驶员行驶数据的研究和分析,获取个性化的驾驶决策方法,将进一步提升自动驾驶决策过程的安全性和舒适性.采用改进贝塞尔曲线方法生成备选路径,建立二次规划模型规划车辆速度与加速度,提出基于高斯过程的自然驾驶员行驶速度预测模型预测障碍物运动,有效地规划出安全的参考行驶路径.研究并提出基于高斯混合模型的参考路径个性化评价策略,与路径合理性、规划一致性及速度波动性能目标相结合得到一条最优行驶路径.建立最优控制二次规划模型生成满足参考路径目标的车辆动力学状态,保证智能汽车决策系统能够从时空角度输出完整的控制目标.所提出的自动驾驶决策控制方法采用自然驾驶员行驶数据,是对个性化自动驾驶决策控制的探索与实践.
文献关键词：
贝塞尔曲线;路径规划;高斯过程;高斯混合模型;最优控制
中图分类号：
作者姓名：
杨威;郑玲;李以农
作者机构：
重庆大学汽车工程学院 重庆 400044;重庆大学机械传动国家重点实验室 重庆 400044
文献出处：
引用格式：
[1]杨威;郑玲;李以农-.基于高斯混合模型的个性化自动驾驶决策控制研究)[J].机械工程学报,2022(16):280-289
A类：
B类：
高斯混合模型,自动驾驶决策,决策控制,大数据时代背景,自然驾驶,驾驶员,行驶数据,研究和分析,决策方法,决策过程,舒适性,贝塞尔曲线,备选,二次规划,规划模型,速度与加速度,高斯过程,行驶速度,速度预测,障碍物,划出,个性化评价,评价策略,划一,速度波动,波动性,性能目标,最优控制,模型生成,车辆动力学,力学状态,智能汽车,决策系统,控制目标,路径规划
AB值：
0.363956
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