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《利用Prescan Simulink进行车辆超车换道分析：在主车速度为15m/s时面对移动和静止障碍物的决策与控制研究》

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简介：
本论文运用Prescan Simulink工具，深入探究了当主车以15米/秒行驶时，在遇到移动及固定障碍物情况下的超车换道策略，涵盖了车辆决策与控制系统的研究分析。 Simulink中的车辆超车换道模拟着重于速度与障碍物的处理：当主车以15m/s的速度行驶，并且存在一个运动障碍车（速度为5m/s）及一个固定障碍车时，研究了在超车道上加速超越后安全返回原车道的过程。

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  • 《利用Prescan Simulink进行车辆超车换道分析：在主车速度为15m/s时面对移动和静止障碍物的决策与控制研究》
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    本论文运用Prescan Simulink工具，深入探究了当主车以15米/秒行驶时，在遇到移动及固定障碍物情况下的超车换道策略，涵盖了车辆决策与控制系统的研究分析。 Simulink中的车辆超车换道模拟着重于速度与障碍物的处理：当主车以15m/s的速度行驶，并且存在一个运动障碍车（速度为5m/s）及一个固定障碍车时，研究了在超车道上加速超越后安全返回原车道的过程。
     
  • 利用MATLAB进行车道线、车辆和障碍物检测
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    本项目运用MATLAB技术实现智能驾驶辅助系统中的关键功能，包括车道线识别、车辆及障碍物检测。通过图像处理与机器学习算法，提高道路行驶安全性。 随着生活水平的提升与科技进步，智能驾驶技术逐渐成为研究热点。先进驾驶辅助系统（ADAS）是这一领域的一个重要分支，通过使用传感器感知周围环境来协助驾驶员操作或实现车辆自动化控制，从而提高行车安全性。车道线检测作为ADAS的关键部分，能帮助确定车辆在当前车道的位置，并为车道偏离预警提供依据。 然而，在实际应用中由于存在视角遮挡、道路阴影及裂痕等问题以及邻近车辆压线干扰等情况，使得实时准确地检测出车道线变得极具挑战性。目前主要采用车内摄像头并运用图像处理技术进行视频流分析来实现这一目标，但该方法在复杂多变的行车环境中容易出现误检或漏检现象。 本项目旨在通过构建单目相机模型、生成鸟瞰视图、转换为灰度图像以及二值化和感兴趣区域（ROI）检测等步骤，以期达到更高效准确地识别车道线的目的。
     
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  • 多辆车变道和超车场景的prescan搭建
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    本项目致力于构建多种车辆变换车道及超车情况下的Prescan仿真环境，旨在为自动驾驶系统测试提供真实而复杂的道路模拟。 提供多个车辆变道及超车场景的prescan搭建方案，有需求者可直接下载使用。
     
  • 智能车辆通信中障碍物至车辆通道的建模
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    本研究聚焦于构建智能车辆间通信网络中的障碍物模型，旨在优化从障碍物到车辆的数据传输路径，提升交通安全与效率。 本段落通过测量验证的光线追踪（RT）仿真对5 GHz频段下的受阻车辆到车辆（V2V）通道进行建模研究。首先构建了一个逼真的V2V RT仿真器，该仿真器集成了三个关键功能：处理小型结构如路灯柱和交通标志的小规模效应；通过校准电磁参数及散射特性来模拟大型障碍物如建筑物的影响；并结合实际的V2V通道测量数据以反映车辆阻挡的作用。基于广泛的RT模拟结果，对目标通道进行了全面表征，并将所有关键参数输入到类似于3GPP标准的无线电信道生成器（QuaDRiGa）中进行验证。 本段落的工作为在具有挑战性环境下的智能车辆通信评估提供了一个新的参考模型，尤其是当V2V信号受到障碍物影响时。
     
  • 利用OpenCV进行车道线和车辆检测
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  • 基于危险势能场的车辆避障行为决策分析
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