基于传递路径分析的怠速工况下转向盘振动路径识别及改进

针对某商用车怠速时转向盘振动问题进行研究,建立了传递路径分析模型.采用试验分析方法,对转向盘振动路径的贡献进行合成,验证了该模型可靠性.基于该模型进行主要贡献路径识别,发现是由于发动机后悬置因激励力大和灵敏度高引起的贡献量大,导致转向盘振动.经改进后悬置横梁,转向盘垂向振动明显减小,取得了良好的减振效果.     

道路交通网络最短路径关键转向研究

研究道路网络中的最短路径关键转向问题,以便于分析某些交叉口转向一旦被限制或由于严重堵塞无法通行时,对OD间最佳行驶路线的影响。将城市道路网抽象为节点具有方向性权重的有向赋权网络,给出了该类网络中最短路径关键转向的定义,对经典Dijkstra算法进行改进,采用给弧标号的方式,设计了在该类网络中寻找最短路径及其关键转向的有效算法。最后通过一个实例进行了分析。     

基于线控转向的智能驾驶车辆路径跟踪研究

针对搭载线控转向系统的智能驾驶车辆路径跟踪问题,基于汽车动力学仿真软件分析车辆转向特性,推导出横摆角速度对转向盘转角的稳态增益曲线,并获得了仿真稳态增益与理论稳态增益之间的修正系数,以此搭建单点预瞄模型和变角传动比线控转向系统模型。通过预瞄式横向运动控制与线控转向变角传动比控制相结合的方式,完成智能驾驶车辆路径跟踪控制策略的设计,并与搭载固定角传动比线控转向系统的智能驾驶车辆进行仿真对比验证。仿真结果表明,所设计的路径跟踪控制方法具有更高的跟踪精度和行驶稳定性。     

基于遗传算法优化的双向垂直泊车路径规划

为了解决1段弧式垂直泊车对于泊车空间要求高的问题,本文中基于Ackerman转向原理建立了车辆前轮转向运动学模型。分析了泊车过程可能发生的碰撞问题并划分了垂直泊车起始区域,在此基础上规划了一种双向的3段弧泊车路径,并用遗传算法对规划的路径进行优化,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,对优化前后的路径进行仿真分析。结果表明所规划的3段弧路径能使车辆准确无误地停到目标车位,通过实车试验进一步验证了所提出的泊车路径规划方法的有效性和安全性。     

智能汽车自动紧急转向避撞的跟踪控制方法对比研究

为了提高智能汽车的主动安全性,提出3种不同的自动紧急转向避撞跟踪控制方法。首先建立汽车避撞简化模型,对制动、转向及两者相结合的3种不同避撞方式进行对比分析。其次,为深入研究汽车避撞过程中的实际响应,建立包含转向、制动及悬架3个子系统耦合特性的底盘18自由度统一动力学模型,并进行相关试验验证。随后构建智能汽车自动紧急转向避撞控制框架,对五次多项式参考路径和七次多项式参考路径的横摆角速度和横摆角加速度进行对比分析。接着以线性2自由度转向动力学模型为参考对象,对最优控制四轮转向、最优控制前轮转向、前馈与反馈控制相结合的前轮转向3种不同的跟踪控制系统分别进行设计。最后,以汽车底盘18自由度统一动力学模型为研究对象,对上述3种避撞控制系统进行仿真试验对比分析。研究结果表明：与制动避撞相比而言,转向避撞所需的纵向距离有较大降低,随着车速的增加和路面附着系数的越低,效果越明显;七次多项式参考路径比五次多项式参考路径的避撞过渡过程更为平缓,当实际车速与控制器所用车速不一致时,前者避撞性能表现更优;最优四轮转向控制系统在高、低2种不同附着路面都具有较好的避撞效果,最优前轮转向控制系统次之,而前馈与反馈相结合的前轮转向控制系统在低附着路面上则表现出严重的失稳。     

基于改进遗传算法的最优路径求解

动态路径诱导系统(dynamic route guidance system,DRGS)是通过提供基于实时交通信息的最优路径来引导交通流的,因此,最优路径的求解是关键.而遗传算法具有全局寻优和潜在并行的特点,对求解最优路径具有一定优势.但采用序号编码方式进行遗传操作时会产生大量无效路径.文中结合城市道路交叉口左转、右转、直行等转向行为,设计了一种新的基于转向行为的编码方式,减少了染色体在交叉、变异时的无效路径的生成.算例表明,这种编码方式可以有效提高算法收敛性,更容易获得最优解.     

基于四轮主动转向的路径跟踪自动控制

对于四轮转向汽车,基于2自由度线性车辆模型设计了用于路径自动跟踪的最优控制算法.在Matlab/Simulink中以2自由度非线性车辆模型作为被控对象对控制算法进行仿真评价,仿真模型中对最优控制算法所确定的前、后轮转角分别施加一个惯性环节.双移线和蛇行工况下的仿真结果表明,路径和横摆角速度跟踪效果好,质心侧偏角得到有效抑制.该最优控制算法实现了四轮转向车辆的低速反相转向和高速同相转向.     

EPS产品结构迭代带来价值增量，线控转向应时而生（上）

<正>线控转向是未来实现高阶自动驾驶的重要条件，自动驾驶过程中，对转向系统的灵敏度和精确度的要求更高，而线控转向直接掌握自动驾驶路径和方向的精确控制，是智能网联汽车实现路径跟踪与避障避险的关键技术。2021年《汽车转向系基本要求》新国标删除了原“不得装用全动力转向机构”的规定，放宽了对转向系统的约束，线控转向将进一步落地。     

基于非线性模型预测控制的智能车路径跟踪算法

为解决高速工况下低附着系数复杂路面上转向和行驶稳定性等难以控制的问题,建立了6自由度整车动力学模型,在传统模型预测控制理论基础上,设计了前轮主动转向控制器,并通过CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真,在兼顾路径跟踪精度和行驶稳定性的前提下,对控制器参数进行优化,使车辆在中低速下路径跟踪达到最佳状态,在较高车速下加入侧偏角软约束,以保证跟踪精度和行驶稳定性。试验结果表明,提出的控制方法能保证车辆在冰雪路面高速行驶时具备一定的转向精度和行驶稳定性。     

基于模型预测控制的智能车辆主动避撞控制研究

针对自主驾驶车辆的转向避撞问题,提出了一种分层避撞控制方法。上层路径规划控制器基于车辆运动学模型,引入人工势场函数,采用障碍物与车辆的相对状态描述车辆碰撞风险。基于模型预测控制理论,构建优化目标函数,规划最优避撞路线,并采用五次多项式拟合局部避撞路径。对于下层路径跟踪控制器,则建立车辆非线性动力学模型,构建基于最优转向盘转角输入的路径跟踪优化函数,实现局部避撞路径跟踪。最后搭建了Carsim/Matlab联合仿真平台,对被控车辆在不同路面、不同车速情况下的避障路径规划和跟踪效果进行了仿真。结果表明:上层控制器能根据障碍物信息实时规划局部避撞路径,下层控制器能控制车辆平滑、稳定地跟踪参考路径,从而实现车辆的主动避撞功能。     

基于模型预测的横摆和侧向稳定性控制

针对无人驾驶车辆路径跟踪过程中横摆和侧向稳定性控制,提出一种转向和制动的模型预测控制方案。控制方法基于3自由度车辆模型,控制目标是通过制动和转向的联合来跟踪期望路径。该控制方案依赖于非线性预测控制方法的预测功能,搭建基于MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)的车辆主动转向和制动控制系统。通过Car Sim和Simulink联合仿真试验进行验证,证明所提出方法的有效性。     

考虑转向的汽车主动避撞控制系统研究

为挖掘智能车避撞潜力,基于五次多项式构建含侧向加速度约束的避撞参考路径,基于预瞄转向几何理论实现车辆转向控制,利用线性二次型调节器(LQR)得到期望纵向加速度,在避撞结构基础上,基于碰撞时间(TTC)和跟车时距(THW)预判行车风险,以最大加速度和平均加速度评价主动避撞的乘坐舒适性,以最大横向位置误差和航向角误差评价转向控制路径跟踪精度。不同工况下仿真结果表明,该方法转向稳定性和路径跟踪精度较高,且兼顾了避撞安全性和乘坐舒适性。     

基于稳态特性的路程预瞄转向模型

为实现车辆稳态转向的理想状态,建立更真实的预瞄-跟踪行为,提出了2种基于稳态转向的路程预瞄转向模型,假设车辆处于稳态转向状态,预测车辆的行驶轨迹,基于预测轨迹的侧向误差最小原则,分别建立了将单点预瞄转化为路程预瞄的理想转向模型和修正转向模型。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,2种转向模型均具有较好的路径跟踪精度、适应性和转向平顺性。     

四轮独立转向-独立驱动电动车主动避障路径规划与跟踪控制

四轮独立转向-独立驱动电动车(4WIS-4WID EV)具有低速机动性强、高速稳定性好的特点,是一种理想的智能车构型。本文中针对4WIS-4WID EV进行了主动避障系统的设计,主要包括避障路径规划和跟踪控制。首先基于车辆运动学模型,提出了采用七次多项式的避障路径规划算法;然后基于简化2自由度车辆动力学模型,设计了模型预测路径跟踪控制器;为提高车辆主动避障过程中的操纵稳定性,路径跟踪控制算法采用四轮转向与直接横摆力矩控制技术。通过不同附着系数路面工况与侧风扰动工况仿真,验证了所设计的主动避障系统具有良好的避障能力和鲁棒性。     

液压助力转向系统的噪声优化设计

结合某改款车型的液压助力转向系统噪声问题,分析了其噪声特点及传递路径,确定了其主要原因在于高压油路和转向液罐支架的隔振不足。通过优化隔振方案,有效改善了转向系统引起的车内噪声,提高整车的NVH性能。     

基于广义Sigmoid函数的车辆紧急转向避障策略研究

为提高无人车在紧急转向避障时的高效性和安全性,提出了一种基于广义Sigmoid函数的车辆紧急转向避障策略。首先,在Sigmoid函数基础上,引入米塔-列夫勒(Mittag-Leffler)函数,提出了一种广义Sigmoid函数。然后,研究了广义Sigmoid函数参数变化对避障路径的影响,并提出新的代价函数作为车辆紧急避障时选取路径的指标。接着,为了验证广义Sigmoid函数的效果,提出改进的Stanley轨迹跟踪器跟踪生成的紧急避障路径。最后,搭建三自由度车辆模型进行仿真。结果表明,相比于传统的Sigmoid函数,提出的广义Sigmoid函数能够提供更优的避障路径,且在改进Stanley算法下,车辆的动态响应效果更好。     

基于B样条理论的平行泊车路径规划研究

针对智能汽车自动泊车系统的发展现状进行了分析,为解决泊车过程停车转向问题,提出一种连续曲率的平行泊车路径规划方案。对泊车环境进行分析,考虑汽车动力学约束条件,建立了自动泊车路径的约束空间,并根据对泊车路径的要求,在约束空间内生成合适的控制点,基于B样条理论生成可行的泊车路径。仿真结果表明,采用这种方法能够有效地实现避障,并且满足曲率连续性的要求,提高了自动泊车的灵活胜和连贯性。     

三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型

为适应不同驾驶员的预瞄风格和推理决策能力,提出了一种基于三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型,根据预瞄前方远、中、近3个点的坐标值对目标路径的位置关系进行判断,结合当前车速建立了预瞄距离自适应的经验指数模型,提出了以车速、航向角、中点侧向误差为输入,转向盘转角为输出的模糊智能控制驾驶员模型,并对转向角进行补偿校正。仿真结果表明:该模型能够合理地判断目标路径的位置关系,适应预瞄距离的动态调节机理;在不增加失稳风险的条件下,有补偿模型较未补偿校正模型的路径跟踪精度更高。     

无人驾驶电动赛车路径跟踪控制研究

针对大学生无人驾驶方程式大赛,采取纯跟踪算法用来跟踪规划好的路径。该算法属于前馈控制,基于几何原理得出前轮转角,用于控制车辆转向,跟踪参考路径。同时分析了全局坐标系和车辆坐标系之间坐标转换的原理。在MATLAB/SIMULINK环境下进行对无人驾驶赛车的路径跟踪仿真。仿真结果表明:该算法能较好地跟踪路径,且能保证一定的赛车行驶稳定性。     

融合TangentBug与Dubins曲线的智能轮式车辆局部路径规划算法

由于环境条件限制,某些采用Ackermann转向的智能轮式车辆仅能获取局部地图和定位信息,给路径规划造成了困难。针对这一问题,本文中提出了一种融合TangentBug和Dubins曲线的局部路径规划算法。首先通过采样的方法构建了规划参考点集合,然后以Dubins曲线作为规划路径,旨在满足车辆最小转向半径的运动约束和目标点处的航向要求,并加入了沿规划路径的碰撞检测和考虑定位误差的状态转换规则。最后通过实车实验证明:本文算法能使车辆按规定位姿到达目标点,并可保证规划路径的安全性和实时性;本文算法可有效避免定位误差对车辆状态的影响;相对于使用圆弧曲线,本文算法规划出的路径更有利于路径跟随控制。