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使用全域敏感度分析感測誤差對超車的影響

為了解決BMW 750i的問題，作者蔡心婷 這樣論述：

自動駕駛車輛透過感測器提供環境資訊，以此作為決策判斷的依據，然而感測誤差的存在，將影響車輛的決策過程，造成車輛操作結果不如預期，因為決策與感知的緊密配合，需要考慮感測不確定性，才能提升整體系統的穩定性。本研究使用全域敏感度，量化感測不確定性對車輛行駛性能的影響，針對不同車輛軌跡進行評估，進一步藉由超車軌跡，調整對元件感測誤差不確定性的敏感度，從而做更有效的資源配置建立可靠的系統。本論文建構的系統模型包含感測誤差模型、系統策略控制及車輛模型，藉由MATLAB/Simulink與CarSim的連結建構更加真實的車輛模型。以道路上常見的超車作為分析情境，透過與障礙車的相對關係進行超車決策、規劃軌跡

、控制轉向，最後表現出的車輛動態行為即為欲分析的系統輸出。在論文的最後，透過全域敏感度的效應指標找到使加速度準確度對輸出的敏感度最大的超車軌跡，經由模擬車輛該超車軌跡，觀察到此時調整加速度準確度，對於車輛行駛的軌跡不確定性有更大的影響。