研究生科研创新计划项目项目申报书石存杰.docx
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研究生科研创新计划项目项目申报书石存杰
附件4-1-1:
江苏省普通高校研究生科研创新计划
项目申报书
申请者姓名:
石存杰
研究生类别:
博士研究生□硕士研究生■
攻读方式:
非定向■定向□
委托培养□自筹经费□
专业名称:
车辆工程
研究方向:
车辆电子及信息技术
申请项目名称:
车载感知与终端开发
所在学校:
江苏大学
江苏省学位委员会
制表
江苏省教育厅
二O一一年四月
填表说明
一、填写本表前,应先仔细阅读《江苏省普通高校研究生科研创新计划项目实施与管理办法》等有关文件及本说明,务必实事求是填写。
二、本表作为江苏省普通高校研究生科研创新计划项目立项评审与立项课题存档备查之用,用A4纸打印,一式5份报送省教育厅。
三、配套经费包括单位、院系配套经费及项目组自筹经费。
单位配套经费数额请在学校审核意见栏目内予以注明。
四、填写本表栏目时,如需要可加附页。
五、本表所有信息必须全部填写,不存在的内容一律填“无”
项
目
概
况
项目名称①
车载感知与终端开发
项目类别
A.人文社科项目□
B.自然科学项目■
申请
经费②
2.1万元
起止
年限
2011年5月至
2013年6月
专业
代码
080204
专业
名称
车辆工程
重点
学科
国家级□省级■
研究方向
车辆电子及信息技术
申
请
人
姓名
石存杰
性别
男
出生年月
85.8
硕士入学年月
2010.9
所在
院系
汽车学院
联系电话
187********
电子
信箱
dalica@
指
导
教
师
姓名
刘军
性别
男
出生年月
67.9
备注③
博导
主要研究方向
汽车电子及机电一体化
近三年在国内外重要刊物发表论文共4篇,出版专著(译著)0部
近三年获奖成果:
国家级1项,部省级2项
目前承担科研项目:
国家级0项,部省级1项
近三年支配科研经费50万元,年均15万元
一、立项依据
(1)研究意义
电子化、智能化是汽车未来发展的必然趋势,未来汽车创新主要来自电子技术驱动。
为提升汽车主动安全性能,车联网、车载分布式感知网络、汽车智能安全控制等技术必将在未来的汽车上装备得到装备。
开展这方面的基础研究、开发相关的车载装置和系统具有十分重要的意义。
未来汽车创新主要来自电子技术驱动。
为提升汽车主动安全性能,汽车分布式感知网络、车联网等技术必将装备在未来的汽车上,开展这方面的基础研究非常必要。
物联网技术发展已被列为国家五大新兴战略性产业之一[1]。
把汽车制造纳入信息通信技术的创新环境中,车联网将为汽车工业发展提供难得的机遇。
车联网[2,3]应用主要体现在三个方面:
①行车安全。
包括行车预警、车内保护、紧急报知;②运输效率。
包括车队管理、车流控管、用路付费;③便捷交通。
包括定位信息、数据服务、乘客娱乐。
车联网关键取决于感知,是车载多种传感器信息融合后处理成“智能”的知识和判断。
目前商业化的一些车载远程通讯服务(Telematics)平台[2-3],如ON-Star、G-Book等,主要以GPS全球定位系统、地理信息系统及GPRS、GSM、3G等移动通讯系统为基础,与车联网的本质有很大差距,并没有为汽车行车安全提供深入可靠的服务。
体现在:
①没有对行驶中的汽
①项目名称应简洁明了,字数限25个汉字内;②申请额度:
社科类项目不超过1万元,自然科学类项目不超过3万元。
③备注一栏如是院士填写A,长江学者奖励计划特聘教授填B,国家杰出青年基金获得者填C,国家突出贡献中青年专家填D,国务院学科评议组成员填E。
车进行全面感知;②作为外挂车载服务平台,没有真正与车载电子平台融合;③以提供交通服务为主,在行车安全方面提供的服务非常有限。
对于汽车驾驶员来说,面对的是复杂道路交通(路、交通环境)和相对原始简单的操控条件(车)。
驾驶员首先要观察周围复杂的交通环境,再经过大脑的分析和决策,最后操纵车辆的转向、制动、离合器和油门等操纵机构,实现车辆行驶的控制。
与驾驶飞机或船舶等其它交通工具相比,繁重的驾驶任务,使得汽车驾驶员出错概率较高。
主要表现在[10-12]:
①一些动力学控制装置(如ABS、TCS、EPS、VDC等)不能实现车辆驾驶信息的全面感知,不能全面反映汽车驾驶系统地输入和输出信息;各装置之间相互独立,感知信息不能有效利用;感知信息不对驾驶员开放,是典型的“黑匣子”系统。
②驾驶员驾驶行为特征(反应快慢、熟练程度、心理和精神状态、判断能力等)差异很大,不规范甚至错误的驾驶行为普遍存在,没有有效的监测和纠错机制。
对事故和潜在危险状态的判断和决策,缺乏有效的安全预报及驾驶辅助预警和决策机制。
③国内外对车辆安全辅助驾驶技术的研究侧重于通过视觉传感器、车道布置信号源、激光或超声波传感器等途径获取交通环境信息,实现安全行车和避障。
在信息提取的准确性、系统应用可操作性等方面离大规模普及还有距离。
汽车作为移动的交通工具,交通事故是其发展所面临的重大问题之一。
根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)在2006年4月20日发布的《自然驾驶条件下的100辆车进行的研究》显示,80%的公路交通事故是由驾驶员在事故前3秒内的疏忽造成的[24]。
Daimler-Benz的调查则显示,如果驾驶员能提前0.5秒意识到汽车危险并采取正确操纵,可以防止60%的追尾碰撞事故、30%的迎面碰撞事故、50%的路面相关事故;提前1.5秒则可防止90%的交通事故[25]。
可见,开展汽车安全预报技术的研究,提前预报汽车可能出现的危险状况,预先警示驾驶员、甚至直接驱动车辆控制系统,对于提高车辆行驶主动安全、减少道路交通事故将起到十分重要的作用。
我国乘用车(轿车)主要以合资企业生产为主,车载电子控制技术基本上掌握在跨国汽车公司手中。
车载电子平台的通讯协议不统一,各大汽车制造厂都有独自的标准,自主品牌轿车的电子产品几乎全部依赖进口,要构建统一的汽车感知平台难度较大,必须依赖汽车厂自身来开发。
而我国商用车主要以自主品牌为主,随着我国实施不断加严的排放法规,该类车也开始装备电控燃油喷射系统,电子化进程刚刚开始起步。
商用车车载电子平台的通讯标准比较单一,都完全采用统一的CAN2.0B总线结构和SAE-J1939高速CAN车用高层协议,为构建车联网分布式车载感知网络和信息处理平台带来了便利。
商用车承担着客、物的运输,对国民经济的影响更大,事关人身安全、财产安全、社会稳定。
诸如运输车队的动态管理调度、危险品车的动态监控、客车动态监控避免产生交通事故造成重大伤亡等都迫切需要车联网技术。
我国自2003年起便推行并强制安装行驶记录仪标准、道路运输车辆卫星定位动态监管系统标准、JT-T415-2006道路运输电子政务平台及标准、正在修订的汽车行驶记录仪新国家标准,这些政策的出台为车联网的快速普及提供了强大的政策动力。
客运、旅游、公交、物流公司对商用车车辆的运营、安全、成本管理的内在需求越来越强烈。
我国商用车主要以自主品牌为主,随着我国实施不断加严的排放法规,该类车也开始装备电控燃油喷射系统,电子化进程刚刚开始起步。
商用车车载电子平台的通讯标准比较单一,都完全采用统一的CAN2.0B总线结构和SAE-J1939高速CAN车用高层协议,为构建车联网分布式车载感知网络和信息处理平台带来了便利。
汽车电子技术、信息技术的快速发展为商用车的智慧运营提供了良好的技术条件,而商用车用户对智能化管理的内在迫切需求,无疑将成为中国商用车迈向智慧时代的助推器。
本课题基于车联网提出车载感知与终端开发。
该装置由车载感知网络平台、GPS接收模块、基于WIN-CE的车载终端服务、信息远程传送模块、信息处理中心等组成。
其中,车载感知网络平台通过各类传感器上持续不断的采集发动机运行数据、车辆状况信息、驾驶员的操控行为等汽车状态信息,GPS接收装置获得汽车卫星定位信息。
基于WIN-CE的车载终端服务对感知信息进行加工分析处理,一方面为驾驶员提供有用的状态和安全性能等信息,另一方面也可对信息进行海量存储,此外,还可向信息中心安全。
车载的各模块之间通过CAN总线实现信息传送,信息处理中心与车载终端之间通过3G、GSM等实现信息交换。
该装置具备如下功能和特点:
1)针对目前汽车上尚未能实现汽车运动状态和驾驶员行为的在途全面感知,本项目研制基于CAN总线技术、MEMS惯性传感器技术的在途汽车运动状态、驾驶员驾驶行为全面感知模块。
2)安全驾驶管理:
通过管理驾驶员不良驾驶行为,纠正违规操作,确保安全行驶。
通过离线数据,运用信息融合技术,对驾驶员是否频繁急加速急制动、是否超速、是否经常急打方向盘、驾驶员对车辆的控制是否得当等进行识别和评价。
3)具备车载记录仪的功能。
在途连续记录感知信息数据的存储功能。
将驾驶员不良驾驶行为、油耗数据、车辆运行情况、发动机运行状态等记录在案。
通过数据融合、先进的理论和算法,对记录数据后续加工处理。
可以复现驾驶员操控行为和车辆行驶历史,可作为“汽车行驶记录仪”或“黑匣子”使用。
4)车队管理和调度。
对城市公交线路、运输车队实现动态调度、动态管理。
如汽车运行轨迹、汽车车速统计、发动机运行工况统计、行车安全性能参数。
通过数据的分析处理,优化公交线路、公交车发车时间间隔等的优化。
通过信息处理中心与汽车之间的实时通讯(语音、短信息等),实现信息处理中心与汽车驾驶员之间的互动。
便于车队的监督、管理与调度。
5)扩展特定的感知模块和分析处理模块。
如针对商用车节能的要求配置燃油消耗传感器可实时感知汽车的燃油消耗,有利于汽车的节能。
对于危险品运输车,通过配置相应的传感器(如对压力容器进行压力、温度监测),可对危险品状态参数实时感知,及时发现安全隐患,并通过终端提示给驾驶员,并记录在案,并传送给远程信息处理中心。
(2)国内外研究现状
我国汽车工业近十年来取得了迅猛发展,已经成为全球最大的汽车生产国,和全球最大的汽车市场。
商用车行业总体运行环境良好,随着我国高速公路通车里程进一步增加,物流运输业的迅猛发展,城镇居民出游热情居高不下,商用车产品内在品质不断提升,为此带动了商用车公路运输市场需求快速增长。
2010年,我国汽车产销双双超过1800万辆,稳居全球产销第一。
其中商用车中,客车产量超过44万辆,其中大型客车近6.9万辆;货车产量386万辆,重型货车产量超过101万辆。
但我国商用车的技术创新方面与国外汽车技术发达国家相比存在相当大的差距。
自主研发和创新方面的能力和动力不足。
严重制约了我国商用车的稳健发展。
商用车在信息化、智能化、汽车电子应用技术等方面还处于起步阶段。
国内这方面的研究主要侧重在乘用车行业,一些合资企业带来国外先进技术,自主品牌汽车企业,如吉利、奇瑞等通过近年来苦练内功,这方面已经取得长足进步。
正在缩短与国外在这方面的差距。
本项目提出以开发驾驶行为、车辆运动状态为核心的车载在途感知技术研究和平台开发为基础,开展以汽车动力学特性参数在线辨识、驾驶员驾驶行为评价与纠错理论与方法、汽车主动安全性能在线预测预报等应用技术研究,开发基于嵌入式系统、车联网、远程通讯、信息融合处理等技术的车辆在途安全感知与评价装置。
该装置不仅可极大地提高汽车的行车安全,对交通运输管理、驾驶员管理、汽车节能和环保性能改善等方面也有非常重大的促进作用。
汽车电子化、智能化是发展趋势,围绕汽车安全、节能、环保三大主题是汽车发展的必然。
本项目相关技术的研究和装置的开发具有十分重要的应用价值,具有很好的产业化前景。
2.1车载感知网络平台的研究现状
车载感知网络平台建设涉及车联网平台感知技术、信号处理技术、传感器融合技术、分布总线技术、嵌入式处理技术等共性技术。
MEMS惯性传感器适合用于驾驶员操控行为、汽车运动姿态测量感知模块的开发。
微电子机械系统(MEMS)传感器具有体积小、质量轻、响应快、灵敏度高、低能耗、高功率、低成本等优势,呈现取代传统机电技术传感器的趋势,在汽车上得到使用[5-7,20]。
如MEMS加速度传感器用于汽车安全气囊系统测量汽车碰撞过程的加速度,以决定是否启爆。
BMW740i轿车上装了70多只MEMS传感器;美国模拟器件(ADI)、美新半导体(IC-Sensor)、德尔福(Delphi)、摩托罗拉(Motorola)等公司都相继从事MEMS惯性传感器的研制和生产;许多汽车及零部件跨国企业也加入进来,如日本丰田公司、德国博世公司都设有汽车MEMS研究和制造公司,日本丰田汽车公司更是决定自行研制并生产微电子机械传感器。
车载分布式感知网络(VSN,VehicleSensorNetwork)[4]按照特定的通讯协议,将布置相对分散、运作相互独立的许多车用电控装置连接在一起,实现了汽车电子系统的资源共享、结构简化、成本降低、性能提高,成为现代汽车电子技术领域的关键技术之一。
车载感知网络简化布线、资源共享、关联控制、扩充容易、实时性强、检错性好。
多传感器信息融合技术[8-9]出现在20世纪70年代末。
该技术不断发展并在军事C3I系统、工业控制、机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域得到广泛应用。
基于多传感器信息融合技术,利用各传感器的冗余性和互补性,可提高对目标参数的识别能力,得到目标参数更深层次的描述。
内外学者纷纷提出一大批以其他理论为载体的信息融合算法如Bayes估计、粒子滤波、小波分析等,考虑到本课题研究系统及融合目标的具体情况,计划采用基于扩展卡尔曼滤波(EKF,ExtendedKalmanFiltering)理论用于驾驶员驾控行为、车辆状态、道路参数软测量的在线信息融合算法。
EKF将非线性过程通过一阶或二阶Taylor展开简单线性化,向经典Kalman滤波(KF,KalmanFiltering)技术问题转化[13-14]。
由于EKF在线性化时略去了高阶非线性信息,是一种次优估计,但对于非线性程度不太高的系统如普通车辆能获得较高的估计精度。
总体来说,目前车辆传感器融合技术的应用仅仅局限于车辆上特定的功能或零部件,缺乏对驾驶操控行为、整车状态参数的完整监测,传感器信息融合程度较低,使得大量的车载传感器提供的信息无法真正集成并有效利用。
可见,本课题提出开展基于CAN总线技术、MEMS感知技术和信息融合技术为核心的车载分布式主动安全感知网络的研究和装置开发具有十分重要的意义。
2.2汽车主动安全预报的研究现状
系统辨识是通过建立动态系统模型,在模型输入输出数据的基础上,运用辨识方法对模型参数进行辨识,从而得到一个与所观测的系统在实际特性上等价的系统。
模型、数据、准则是系统辨识有三个要素[16,17]。
对于动态系统辨识的准则有很多(如最小二乘法、BP神经网络法、遗传算法等),但其中应用最广泛、辨识效果良好的就是最小二乘辨识方法,研究最小二乘法在系统辨识中的应用具有现实的、广泛的意义。
国内外学者开展了大量的系统辨识技术的研究。
如国内吉林大学宗长富教授基于汽车转向盘角脉冲试验瞬态响应输出的系统辨识,获取系统的共振频率和阻尼因子,取得了很好的效果[17]。
袁东等人针对系统状态估计与参数辨识问题的互逆性,建立不依赖于系统模型的扩张状态观测器(ESO),用以实时获取系统的状态变量,在此基础上设计基于协方差阵修正最小二乘法(CVMLS)的辨识器,实现了坦克炮控系统状态变量与参数的联合估计[16]。
通过车载感知网络平台,在线获得汽车动力学系统的基本输入(驾驶员操控行为)和输出(汽车的运动状态),为开展车辆主动安全特性参数在线辨识技术打下了基础。
本课题计划采用渐消记忆最小二乘法辨识准则(通过引入遗忘因子λ实现强调新数据的作用、贬低老数据的作用)对车辆系统模型中涉及主动安全特性的系统性能参数(包括整车转向瞬态特性、制动响应传递特性、侧倾动力学特性等)开展在线辨识。
车辆安全预警技术一直是研究热点,目前的研究可概括为以下几个方面:
①避撞预警系统。
目前主要集中在超声波防撞预警系统、雷达防撞预警系统、激光防撞预警系统、机器视觉防撞预警系统、红外线防撞预警系统以及交互式智能化防撞预警系统等方面。
如丰田汽车公司基于毫米波雷达和CCD摄像机的距离动态监控系统;日产汽车公司采用车距动态监控系统实现紧急制动劝告;美国德尔科电子公司利用测距技术的“汽车防撞系统”;国内重庆大学康弘科技公司采用复合雷达系统研制的汽车防撞预警系统等等[37-47]。
②车道偏离预警系统LDWS(LaneDepartureWarningSystem)或RDWS(RoadwayDepartureWarningSystem)。
美国、欧洲、日本等发达国家对车道偏离预警技术进行了比较集中的研究,并取得了许多研究成果,如HLCA系统、LCA/BSD系统、ELA系统等[26-30,48,50]。
这些系统通过布置摄像头等探测源来检测车道线、车道曲率半径、本道与目标车道的车辆等信息,建立汽车现阶段的行驶轨迹模型,进一步制定报警策略,在存在危险时通过视觉或听觉信号警示驾驶员或自动对车轮施加转向力矩等措施。
③侧翻预警系统。
这方面发展最为迅速的是“车身电子稳定系统ESP[10](ElectronicStabilityProgram)”,由德国奔驰公司和BOSCH公司1995年联合成功开发,被认为是现代汽车主动安全技术发展的里程碑。
其核心就是通过横摆和侧向运动的测量,时刻监测汽车可能出现的侧滑或翻转,通过向制动系统和发动机执行机构发出指令,使汽车保持安全稳定的行驶状态[10]。
④驾驶员疲劳监测系统。
美国弗吉尼亚大学的精神生理学教授WaltWierwille[7]博士提出的疲劳测量(Psycho-PhysiologicalFatigueDetectionDevicesandMeasures)方法是采用PERCLOS作为疲劳测量指标,目前,PERCLOS方法己被公认是最有效的、车载的、实时的驾驶疲劳测评方法[6]。
此外,还有检测血液循环、汗腺、头手脚运动、心跳等判断驾驶员疲劳的研究。
国内也在计算机视觉技术、图像处理技术、模式识别技术、信息融合技术等方面来开展驾驶员疲劳监控系统的研究[42,52]。
⑤综合预警系统。
指同时具有了上面所有功能或其中几个功能的预警系统。
如意大利帕尔马大学研制的ARGO系统能够实现车道偏离预警和车辆换道预警功能[44];以色列Mobileye公司成的AWS(AdvanceCollisionWarningSystem)[29]系统同时具有前方碰撞预警(FCWS)、车道偏离预警(LDWS)、车距监控预警(HMWS)及后车追尾预警(LFWS)功能四个功能。
尽管国内外在汽车运动安全预报方面的研究还处在开始阶段,但在其它领域(如船舶运动预测、飞行器轨迹预测等)已经开展了较深入的研究,建立了一些理论体系。
通过分析国内外的资料,线性时变系统的运动预测方法主要有:
统计预测方法﹑Kalman滤波方发﹑时间序列方法﹑投影寻踪方法(ProjectionPursuit,PP)﹑神经网络方法及遗传算法等等。
考虑车辆道路行驶具有较强的随机性和非线性特性,应从动态分析的角度对汽车运动预报模型进行辨识和建模分析。
通常非线性时变系统的辨识和建模方法有二次回归分析(QuadraticRegressionAnalysis,QRA)方法﹑非平稳自回归(NonstationaryAuto-Regressive,NAR)模型方法﹑非平稳自回归滑动平均(NonstationaryAuto-RegressiveMovingAverage,NARMA)模型方法﹑多层递阶分析(Multi-LevelProgressiveOrder,MLPO)方法等。
由于二次回归分析方法在分层分级的建模过程中应用的比较少,而NAR模型和NARMA模型只涉及到随机过程的二阶矩,不能处理一阶非平稳过程,因此它的应用受到了限制,应用效果较好的是多层递阶方法。
为此,本课题提出开展驾驶员操控行为实时监测与估计和行驶状态参数实时监测与估计;开展基于渐消记忆最小二乘法辨识准则的汽车主动安全的动力学系统模型参数辨识;研究并实现时变最优参数寻踪方法(TVOPS)参数估计和多层递阶回归分析方法(MLRRA)汽车运动状态预报。
此预报方法充分考虑了车辆运动的非线性特性、时变性、随机性的特点,具有很高的预报精度,在预警时间上也要比传统预报方法要更加提前,使驾驶员有更多的时间来采取措施,以预防事故的发生,极大地提高了汽车的主动安全性能。
(3)小结
智能化、车联网是汽车发展的方向。
本课题开展基于人—车—环境的车载分布式感知网络的汽车主动安全技术的研究。
研究并架构基于MEMS传感器的驾驶员操控行为、车辆行驶状态参数为核心的车载分布式感知网络平台,通过软测量技术获取道路条件参数,开展基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的信息融合应用技术研究;开展汽车行驶运行状态和驾驶员操纵行为的相关性建模分析研究,建立正确的汽车操纵决策模型,对驾驶员错误操纵行为进行实时的识别和纠错;基于渐消最小二乘原理辨识准则,开展车辆动力学系统主动安全特性参数在线辨识技术研究;针对车辆运动的非线性特性、时变性、随机性的特点,提出并开展基于多层递阶分析和回归分析相结合(MLRRA)实现汽车安全短时精确预报技术的研究。
本课题的研究成果能极大地提高汽车的主动安全性能,并为车联网研究、智能汽车研究、智能交通系统(ITS)构建等提供了理论依据、技术途径。
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