整车接地设计浅析

文章讨论整车接地的定义以及接地形式、接地区域,通过对接地负载的分类对接地的原则进行总结,同时指出在接地分配出现的潜回路问题及潜回路如何规避,对整车接地设计有一定参考意义。     

整车电气架构设计方法

整车电气架构设计的主要任务是把整车需求合理地分配到各个电子控制单元。介绍了整车电气架构设计方法,并说明如何应用AUTOSAR技术方法进行电气架构设计。     

基于CATIA的重型汽车三维线束模块化设计

随着汽车上用电设备和线束的增多,传统方法、工艺已不能满足线束设计、加工及装配的要求。通过对车型平台、类型、驱动形式等设计需求的分析、分级,对整车电气线束进行模块化分解。应用CATIA软件分别对各模块进行线束数模设计敷设,通过数模结合电气原理图生成线束拓扑图和线束加工图。通过模块化设计,使整车各部分线束彼此独立而相互之间又有必要的联系,有效避免了由于车型配置过多引起的重复性工作,提升了整车线束设计的效率和可靠性。     

电动客车智能低压配电系统集成设计

结合电动客车的控制需求,设计一种电动客车智能低压配电集成系统,简化整车电气线路,提升整车的电气安全。     

关于控制器安全进入的优化设计

整车电气功能日趋复杂,控制器数量越来越多,所以保障整车控制器有效工作就变得越来越重要了。在对整车控制器进行数据写入或更新等操作时必须保障是由OEM授权的合法诊断仪等方式完成,为此就需要控制器采用有效策略最大程度降低非法诊断仪等介入的概率,只有在SID27安全访问过程最大程度避免非法渠道得到其期望的Seed和Key,才能有效降低其非法介入的概率。     

中央电气接线盒的通用性设计

中央电气接线盒作为汽车整车电源分配及信号传输的中枢单元,由于跟整车各用电器都相关,一般很难做到通用性设计。本文通过分析整车电源分配,总结出一般规律,设计出一种通用化的中央电气接线盒。     

北汽EV160电动汽车空调压缩机电控原理及故障分析

正北汽EV160纯电动汽车的空调压缩机由高压电驱动,压缩机控制器安装在压缩机上,受整车控制单元VCU控制。压缩机是空调制冷系统制冷剂循环的动力。压缩机的故障有机械故障和电气系统故障,电气系统故障又分为高压电故障和低压电控制系统故障,压缩机的高压上电受到低压电控制。空调压缩机高压电不能上电,无法正常工作,往往是由于低压控制系统的故障引起的;因此,空调压缩机的电气故障诊断重点从低压电路控制系统着     

从汽车整车电气原理到2D线束的转化设计

以某SUV汽车线束设计为例,阐述了从汽车整车电气原理到2D线束转化设计的一般流程、设计原则、原材料的选取、线束保护设计以及2D线束图的绘制等。把汽车电气原理设计、3D模拟仿真设计和2D线束设计连贯起来形成同一思路,避免线束在工作和装配中出现冲突、干涉等不良现象。     

解放柴油牵引车电气系统设计

介绍解放柴油牵引车电气系统设计。对整车电气配置定义、整车电平衡计算、蓄电池容量确定、整车静态电流规定、电源电路设计、电线束设计等几个方面进行了详细阐述;同时对电线束搭铁原则进行简单介绍。     

Y电容对电动汽车电气安全的影响分析

阐述了Y电容在电动汽车上的表现形式与其在国标、行标中与安全相关的设计要求,分析了其在整车电气安全方面对单点失效工况触电风险、整车绝缘电阻及绝缘监测测量精度的影响,之后针对充电工况分析了Y电容对该工况下的触电风险、充电桩端绝缘监测测量精度及大功率充电安全的影响,并给出了避免Y电容不良影响的设计建议。     

无人驾驶汽车路径跟踪控制方法拟人程度研究

无人驾驶汽车路径跟踪控制是无人驾驶汽车运动控制的核心所在,目前常用的路径跟踪模型主要以路径跟踪精度为主要控制目标,在很大程度上忽略了无人驾驶汽车的乘坐舒适性和控制的拟人程度。为了研究无人驾驶汽车路径跟踪控制算法的拟人程度并提高乘坐舒适性,基于转向几何学、汽车运动学和汽车动力学理论建立实车中常用的4种路径跟踪模型,提出以路径跟踪过程中的最大横向加速度a_ymax和方向盘转角平方和δ_w²共同表征路径跟踪模型的拟人程度和横向乘坐舒适性。基于驾驶人实车换道试验数据,建立多项式拟人换道参考路径,搭建CarSim/Simulink联合仿真模型,并对其进行不同车速下的车辆换道试验。研究结果表明：路径跟踪模型的横向循迹偏差均会随着车速的提高而增加,但都能较好实现路径跟踪;带预瞄路径跟踪模型和动力学前馈最优LQR路径跟踪模型拟人程度较好;汽车运动学路径跟踪模型的乘坐舒适性最差,方向盘修正激烈;在100 km·h^-1,a_ymax>0.7 m·s^-2,δ_w²>2.7×10³时,拟人程度最差;不带预瞄路径跟踪模型循迹精度最高,且拟人程度最高,乘坐舒适性最好,120 km·h^-1时,a_ymax ≤ 0.5 m·s^-2。     

浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

路径规划是自动驾驶关键技术之一,各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类,对几种常用的路径规划算法原理进行介绍,并分析其发展方向。     

Implications of path tolerance and path characteristics on critical vehicle manoeuvres

Path planning and path following are core components in safe autonomous driving. Typically, a path planner provides a path with some tolerance on how tightly the path should be followed. Based on that, and other path characteristics, for example, sharpness of curves, a speed profile needs to be assigned so that the vehicle can stay within the given tolerance without going unnecessarily slow. Here, such trajectory planning is based on optimal control formulations where critical cases arise as on-the-limit solutions. The study focuses on heavy commercial vehicles, causing rollover to be of a major concern, due to the relatively high centre of gravity. Several results are obtained on required model complexity depending on path characteristics, for example, quantification of required path tolerance for a simple model to be sufficient, quantification of when yaw inertia needs to be considered in more detail, and how the curvature rate of change interplays with available friction. Overall, in situations where the vehicle is subject to a wide range of driving conditions, from good transport roads to more tricky avoidance manoeuvres, the requirements on the path following will vary. For this, the provided results form a basis for real-time path following.     

交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略

为了使全局路径与泊车路径无偏差对接，得到曲率连续的可行驶路径，为泊车模式切换提供精准位姿，提出基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略。首先，定义一种精简的停车场拓扑地图描述形式与道路拓扑设计原则，通过采集停车场内关键特征的定位数据建立停车场拓扑地图。其次，基于道路拓扑设计原则与泊车规划原则，设计“第1次平滑处理-路径协调-第2次平滑处理”的流程，对规划出的全局路径与泊车路径进行协调与优化。其中，“第1次平滑处理”利用对称极多项式，以车辆最小转向半径为约束，对全局路径的转折处平滑处理；“路径协调”通过节点替换的方式实现全局路径与泊车路径的无偏差对接；“第2次平滑处理”利用梯度下降的方法，分别优化前进段与倒车段的路径曲率，消除路径对接与均匀插值之后引起的曲率抖动。最后，在PreScan/Simulink联合仿真平台和实车试验平台上，验证路径协调与优化策略的有效性。研究结果表明：所提策略能够无偏差对接全局路径与泊车路径，并生成曲率平滑的可行驶路径，为横向控制提供了平滑变化的曲率值，有助于提高路径跟踪时转向的平稳性；在路径跟踪前为自主泊车控制系统提供了精准的泊车切换位姿，保证了低速自动驾驶与自动泊车之间的准确切换。     

改进RRT算法在复杂环境下智能车路径规划中的应用

采用快速搜索随机树（RRT）算法进行路径规划时，在存在大量随机障碍物的复杂环境下，规划出的路径曲折且算法无法快速收敛，不能满足智能车路径规划的要求。为了实现智能车路径规划，提出一种基于RRT的运动规划算法——同心圆RRT算法。该算法在RRT算法的基础上结合智能车行驶时自身运动学约束，引入同心圆采样策略和邻近点选择方法。同心圆采样策略以目标点为同心圆的圆心，利用同心圆系数m控制同心圆的疏密程度，在同心圆上生成随机点以便确定下一路径点。邻近点选择方法考虑车辆运动学约束及目标点距离因素，在满足车辆运动学约束的前提下，计算邻近系数，将最小邻近系数对应的随机树节点作为邻近点；针对得到的规划路径，进一步提出基于车辆运动学约束下的路径简化方法，对得到的路径进行简化并使用3次B样条曲线对路径平滑处理，生成一条平滑且可执行的路径。研究结果表明：m=0.5~1.5时，提出的算法规划出路径所需时间最少；车辆姿态与下一路径点的夹角约束值越大，规划出路径所需时间越少，在夹角为35°时趋于稳定；在相同的环境中，提出的算法所规划的路径质量相比于RRT算法、目标偏向RRT算法及改进RRT^*算法有显著提高，规划出路径所需时间及路径长度相比于RRT算法分别降低了43.1%和18.7%，相比于目标偏向RRT算法分别降低了7.3%和15.5%，相比于改进RRT^*算法分别降低了29.6%和7%；智能小车的实车测试试验验证了该算法的有效性和实用性。     

基于代价函数的无人驾驶汽车局部路径规划算法

局部路径规划层作为无人驾驶汽车软件层的重要组成分布，如何有效、安全地到达目的地是当前研究的热点。针对结构化道路信息，充分考虑车道线的约束，在使用Frenet坐标系理论的基础上，提出一种考虑到车道线曲率和障碍物模型信息，得到不同车道上其他道路参与者的位置信息，以便计算其他障碍物模型对本车危险程度，综合算法实时性、轨迹平顺性等要素的最小代价局部路径规划算法。在局部路径规划过程中，沿着参考线（Frenet坐标系下X轴上一段路径）选取多个路径分割点，Frenet坐标系下在每个分割点处沿Y轴进行控制点离散，每个路径分割点处选取1个控制点构成路径控制点集合，使用一元三次方程对每种排列组合路径进行拟合，从而使用代价函数对每种排列组合路径进行评估，代价函数值最小为最优的局部路径。代价函数考虑拟合轨迹到障碍物的危险程度、轨迹平顺性、轨迹到当前参考线（实时在全局路径规划层上根据车速得到一条当前需要跟踪的理想轨迹）的偏离程度、拟合轨迹行驶方向的改变程度、无人驾驶汽车最小转弯半径。研究结果表明：在不同试验场景下，所提出基于代价函数的局部路径规划算法，能规划出一条不与障碍物发生碰撞的最优路径，并能保证无人驾驶汽车行驶轨迹平顺性和路径规划层实时性的要求。     

基于MPC的局部路径规划与路径跟踪控制研究

文章主要针对无人驾驶车辆在进行路径跟踪遇到障碍物时,需要局部重新规划出一条可行路径的问题,首先基于车辆点质量模型的MPC局部路径规划算法,得到满足车辆动力学约束并实现避障功能的局部路径,然后在二自由度车辆动力学模型的基础上基于MPC进行路径的跟踪,最后使用Simulink/Carsim进行联合仿真验证,结果表明基于该局部路径规划与路径跟踪算法能够可靠地规划出避开障碍物的局部路径,实现高速下的路径跟踪。     

蛋白质折叠过程中自回避搜索的算法研究

蛋白质折叠是一个复杂的演化过程。目前广泛采用HP格子模型，可以使分子内部连续的结构空间离散化，减少分子内部的自由度，从而较有效地研究蛋白质的折叠机理。在格子模型中，自回避路径的确定是搜索折叠构象的关键。文章在基于二维HP格子模型基础上，提出了一种简捷快速的自回避路径搜索算法，并在计算机上进行实例检测及模拟，产生效果较好的蛋白质折叠构象。但对于长序列，自回避路径折叠搜索计算时间将呈指数增长。为了更真实地模拟蛋白质折叠过程，文章进一步探讨了建立并行HP格子模型思路，对较长序列的折叠，其折叠过程不会因为序列长度的增加而快速增大模拟的复杂度，且符合生命的演化规律。