已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Lane departure prediction based on closed-loop vehicle dynamics

弹道 卡尔曼滤波器 车辆动力学 计算机科学 钥匙(锁) 概率逻辑 自动化 控制理论(社会学) 模拟 控制工程 控制(管理) 工程类 人工智能 汽车工程 计算机安全 机械工程 天文 物理
作者
Daofei Li,Siyuan Lin,Guanming Liu
出处
期刊:Proceedings Of The Institution Of Mechanical Engineers, Part I: Journal Of Systems And Control Engineering [SAGE Publishing]
卷期号:236 (5): 913-926 被引量:4
标识
DOI:10.1177/09596518221079460
摘要

An automated driving system should have the ability to supervise its own performance and to request human driver to take over when necessary. In the lane keeping scenario, the prediction of vehicle future trajectory is the key to realize safe and trustworthy driving automation. Previous studies on vehicle trajectory prediction mainly fall into two categories, i.e. physics-based and manoeuvre-based methods. Using a physics-based methodology, this paper proposes a lane departure prediction algorithm based on closed-loop vehicle dynamics model. We use extended Kalman filter to estimate the current vehicle states based on sensing module outputs. Then a Kalman Predictor with actual lane keeping control law is used to predict steering actions and vehicle states in the future. A lane departure assessment module evaluates the probabilistic distribution of vehicle corner positions and decides whether to initiate a human takeover request. The prediction algorithm is capable to describe the stochastic characteristics of future vehicle pose, which is preliminarily proved in simulated tests. Finally, the on-road tests at speeds of 15 to 50 km/h further show that the pro-posed method can accurately predict vehicle future trajectory. It may work as a promising solution to lane departure risk assessment for automated lane keeping functions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
杨枝甘露加雪糕完成签到,获得积分10
刚刚
LiChard完成签到 ,获得积分10
1秒前
在水一方完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
乐乐应助VIAI采纳,获得10
2秒前
他克莫司完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
恐龙完成签到 ,获得积分10
6秒前
大笨鹅之家完成签到 ,获得积分10
10秒前
他克莫司发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
tcmlida完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
momo应助lizigongzhu采纳,获得10
13秒前
聂青枫完成签到,获得积分10
14秒前
max发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
18秒前
轻松的惜芹完成签到,获得积分10
18秒前
水若琳发布了新的文献求助10
22秒前
微笑冰棍完成签到 ,获得积分10
23秒前
签到完成签到,获得积分10
24秒前
24秒前
ZLM完成签到,获得积分10
25秒前
chenjzhuc完成签到,获得积分10
26秒前
5Hepburn发布了新的文献求助10
29秒前
马华化完成签到,获得积分0
30秒前
梅者如西发布了新的文献求助10
31秒前
朝气完成签到,获得积分10
31秒前
Ava应助max采纳,获得10
31秒前
32秒前
33秒前
34秒前
高高的天亦完成签到 ,获得积分10
36秒前
36秒前
38秒前
文明8完成签到,获得积分10
38秒前
梅者如西完成签到,获得积分10
38秒前
ANG完成签到 ,获得积分10
39秒前
chenrufeng发布了新的文献求助10
40秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256000
捐赠科研通 3270880
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805070
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216