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。     

汽车纵向避撞动力学模型的建立与仿真

为了验证汽车纵向避撞系统的安全性和鲁棒性,本文运用Carsim建立了特定参数的车辆动力学模型,经过理论分析并利用Simulink搭建了期望节气门开度和期望制动压力输出模型,充分利用各动力总成现有的标准数据,建立了模拟汽车主动避撞系统中车辆在复杂工况的行驶过程中的纵向避撞动力学模型。在典型工况下进行仿真分析,仿真结果表明在低速和高速条件下,避撞系统都能充分发挥其避撞作用,提高行车安全性。     

基于改进安全距离模型的人机协同纵向避撞研究

针对车辆纵向跟驰过程中的避撞问题,基于车辆运动状态和路面附着系数等因素,提出了一种改进的安全距离模型。针对驾驶员和主动制动系统的协调控制问题,采用可拓决策的方法,以两车实际间距和碰撞时间为参考变量建立二维可拓集合,划分动态安全边界,不同域中分别采用自由驾驶模式、协调制动模式和主动制动模式。基于避撞模型,对被选为主动制动控制器的径向基神经网络的模型进行训练,得出理想制动压力。通过软件仿真和台架硬件在环仿真,对所提控制策略进行验证,结果表明所提策略能有效避免车辆纵向碰撞,改善了制动平稳性和安全性。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析EI北大核心CSCD

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

基于车路一体化的车辆主动避撞系统关键技术的研究

为解决传统的主动避撞系统对前方车辆识别的延时较大,和未考虑道路环境对制动效果的影响等问题,提出了基于车路一体化技术的车辆主动避撞系统.设计了一种适合于道路交通的车与车随机拓扑短程无线通信的介质访问控制协议.建立了基于道路附着系数矩阵,而以动态制动减速度为关键参数的车辆临界跟车距离模型.仿真结果表明,该主动避撞系统响应快速,自适应性和鲁棒性强.     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

考虑稳定性约束的智能车辆切换控制方法

强化智能车辆主动避撞能力是提升车辆安全性的关键，紧急工况下主动避撞功能高效、稳定执行是保障智能车辆多目标准确切换的基础。而当前主动避撞方法须进一步提升面对不同方向切入车辆的避撞能力。本文针对上述问题，量化计算碰撞风险，构建目标切换逻辑，设计分层系统控制架构，提出智能车辆切换控制方法。本方法确保车辆在满足稳定性约束的同时，增强车辆主动躲避不同方向切入车辆碰撞的能力，实现不同行驶目标间的稳定切换。多车试验平台验证了该方法的有效性和正确性。     

基于车联网的行人主动避撞策略及仿真验证

针对行人从静止遮挡车辆前方穿出并与主车碰撞的“鬼探头”危险场景,提出一种基于车联网的行人主动避撞系统控制策略。首先,建立主车、遮挡车和行人间相对位置关系模型,通过车车通信获取遮挡车前方的行人状态信息;其次,根据目标进入时间、目标离开时间、碰撞剩余时间和安全避撞时间4个危险状态判断评价指标,建立分级制动策略,并通过下层PID控制调节制动压力实现车辆控制;最后,基于PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台,搭建该危险场景并验证所提出控制策略的有效性。结果表明,该策略能够实现避撞功能,且性能优于基于宽度触发的行人主动避撞策略。     

基于模糊控制的汽车避撞系统建模与研究

针对汽车避撞系统,联合运用CarSim和Simulink建立车辆纵向动力学模型,基于模糊控制理论和PID控制理论设计分层控制系统,通过CarSim仿真得到加速/制动切换逻辑曲线,通过对加速和制动的协调控制,使自车能够在紧急情况下自动制动,起到主动避撞的作用,同时对制动过程对乘车舒适性的影响有所考虑。在典型工况下进行仿真,结果表明在低速和高速条件下避撞系统都能发挥避撞作用,提高行车安全性,同时不会对乘员舒适性造成较大影响。     

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。     

融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型

紧急避障工况下的驾驶人操作具有响应快且动作幅值较大的特点，传统预瞄驾驶人模型已不能适应紧急避障工况的需求，故考虑实际避撞场景开发相应的驾驶人模型就显得尤为必要。针对此种状况，基于驾驶模拟器，结合紧急避撞工况实际驾驶人操纵数据，提出了一种融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型。首先针对紧急避撞工况下车辆运动特点，建立车辆横、纵向耦合非线性动力学模型，并给出其状态空间方程描述；其次，离线仿真分析紧急避撞系统特征，并结合线性二次型最优控制，建立最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型；再者，基于紧急避撞工况下真实驾驶人经验转向行为数据，开发基于势场栅格法的驾驶人模型，为进一步提高驾驶人模型对避障行驶工况的适应性，将基于势场栅格法的驾驶人模型与最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型进行融合，并基于Sigmoid函数实现两者输出的权重分配；最后，针对所提出的融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型，开展基于避撞台架的驾驶人在环仿真试验以及实车试验。研究结果表明：在紧急避撞工况下，对比最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型，融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型输出的转向动作与实际驾驶人行为较为接近，可在保证避障安全性的前提下，兼顾避障路径跟踪精度与车辆行驶的稳定性。     

面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划

为解决城市低速条件下智能汽车在避障过程中的路径规划问题，提出面向动态避障的智能汽车滚动时域路径规划方法。首先，划分车道可行区域，利用3次拉格朗日插值法拟合车道边界，并根据"车-路"的相对位置关系将车道区域进一步划分为车道间区域与车道内区域两部分。其次，以区域虚拟力场进行动态交通场景模拟，包括在障碍车周身沿车道方向的虚拟矩形区域斥力场，行驶目标位置的虚拟引力场和车道保持虚拟区域引力场3个部分，然后结合划分的车道区域确定各虚拟力场的作用区域。再次，建立主车动力学与运动学模型，障碍车运动学预测模型，把主车与障碍车无碰撞，主车行驶在车道内区域，趋向目标位置以及保证车辆稳定性作为优化目标，综合车辆模型的控制输入、状态变量等动力学约束条件，构建多目标的滚动时域控制器用于车辆避障路径规划，求解获得前轮转角作为控制量。最后，利用MATLAB和veDYNA软件对提出的路径规划控制系统分别在静态障碍和动态障碍工况下进行联合仿真。研究结果表明：该方法能够很好地解决躲避静态障碍和低速动态障碍车的问题，控制车辆驶向目标位置，并且在避障过程中满足车辆的动力学约束，同时又不会与道路边界发生碰撞，保证了车辆的安全性和稳定性。     

分布式驱动电动汽车转向工况转矩分配控制研究

针对分布式驱动车辆转向工况在低速下期望提高转向机动性能，高速下期望保证行驶稳定性的需求，充分考虑转向行驶内外侧车轮的转向关系以及车辆动力学，制定了适应车速变化的四轮转矩分配策略，建立了四轮轮毂电机驱动模型以及二自由度参考模型。为了改善分布式驱动转向机动性能，建立自抗扰控制器调整内外侧车轮转矩，形成合理的转速差，减小转向半径，以提高转向机动性；对于高速转向行驶稳定性的需求，通过二次规划方法优化分配各车轮驱动力矩，分析轮胎纵横向附着裕度建立目标函数，并加入附加横摆力矩和路面附着力的限制，进行车轮驱动转矩的在线优化分配，提高车辆转向行驶的稳定性；另外为避免2种控制模式转换时驱动转矩突变，根据车速和稳定性参数制定模糊规则决策2种模式的协调系数，保证2种控制模式的平滑过渡。基于CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真，并搭建硬件在环平台进行试验，对所提出的方法进行验证。结果表明：在低速转向工况下，提出的分配策略能够调节内外侧车轮产生差速效果，与转矩平均分配的策略相比，转向半径有所减小，提高车辆机动性；高速转向工况下，分配策略能够保证车辆稳定转向，与未考虑稳定性控制的分配策略相比，能更好地跟踪目标轨迹，且横摆角速度控制在参考横摆角速度附近，证明了所提控制策略的有效性。     

基于动量定理的汽车单次三维碰撞运动状态参数计算模型

为了给汽车单次三维碰撞事故的碰撞车速推算提供算法,并为汽车运动轨迹再现提供初始条件,在借鉴已有的二维碰撞运动状态参数计算模型的基础上,将碰撞冲量推广至三维空间。以动量定理为理论基础,结合PC-Crash事故再现软件的碰撞分析方法,提出了汽车三维运动临界条件,推导了汽车三维运动状态参数计算模型。以实际事故案例为研究对象,将基于上述模型开发的事故再现分析系统的计算结果与PC-Crash软件计算结果进行了对比,并将事故再现分析结果与实际案例中车辆翻滚方式进行了对比。结果表明:所提出的汽车单次三维碰撞运动状态参数计算模型能够有效计算汽车三维碰撞速度参数与角速度参数。     

Risk management algorithm for rear-side collision avoidance using a combined steering torque overlay and differential braking

This paper describes a risk management algorithm for rear-side collision avoidance. The proposed risk management algorithm consists of a supervisor and a coordinator. The supervisor is designed to monitor collision risks between the subject vehicle and approaching vehicle in the adjacent lane. An appropriate criterion of intervention, which satisfies high acceptance to drivers through the consideration of a realistic traffic, has been determined based on the analysis of the kinematics of the vehicles in longitudinal and lateral directions. In order to assist the driver actively and increase driver's safety, a coordinator is designed to combine lateral control using a steering torque overlay by motor-driven power steering and differential braking by vehicle stability control. In order to prevent the collision while limiting actuator's control inputs and vehicle dynamics to safe values for the assurance of the driver's comfort, the Lyapunov theory and linear matrix inequalities based optimisation methods have been used. The proposed risk management algorithm has been evaluated via simulation using CarSim and MATLAB/Simulink.     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究（双语出版）

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足，提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径，在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次，考虑道路附着系数和系统延迟的影响，基于制动过程给出制动临界避撞距离，并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T^-1_TC划分安全行驶区域，利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后，通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型，并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明：转向操作在制动距离不足时仍是有效的；当主车高速近距离接近静止前车时，主车可以顺利采取转向换道动作，而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m，事实上已经发生了碰撞；当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时，避撞控制系统进入紧急制动模式，最大制动减速度达到-0.8g（g为重力加速度），实际最小车间距为5.1 m；通过转向和制动的协调动作，充分发挥了车辆的避撞潜力；ξ和T^-1_TC指标的融合，可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换，在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

发动机主动悬置3种控制方法的比较

应用LMS自适应前馈控制、LQR控制和模糊PID控制3种方法对发动机电磁式主动悬置进行研究.在MATLAB/Simulink环境下建立了主动悬置控制系统模型,并以车身垂向加速度为性能指标进行了仿真分析,对比了采用上述3种控制方法时主动悬置的隔振能力、鲁棒性和稳定性.仿真结果表明,在主动悬置的控制上模糊PID控制方法优于其他两种控制方法.     

Emergency steering control of autonomous vehicle for collision avoidance and stabilisation

ABSTRACT

Collision avoidance and stabilisation are two of the most crucial concerns when an autonomous vehicle finds itself in emergency situations, which usually occur in a short time horizon and require large actuator inputs, together with highly nonlinear tyre cornering response. In order to avoid collision while stabilising autonomous vehicle under dynamic driving situations at handling limits, this paper proposes a novel emergency steering control strategy based on hierarchical control architecture consisting of decision-making layer and motion control layer. In decision-making layer, a dynamic threat assessment model continuously evaluates the risk associated with collision and destabilisation, and a path planner based on kinematics and dynamics of vehicle system determines a collision-free path when it suddenly encounters emergency scenarios. In motion control layer, a lateral motion controller considering nonlinearity of tyre cornering response and unknown external disturbance is designed using tyre lateral force estimation-based backstepping sliding-mode control to track a collision-free path, and to ensure the robustness and stability of the closed-loop system. Both simulation and experiment results show that the proposed control scheme can effectively perform an emergency collision avoidance manoeuvre while maintaining the stability of autonomous vehicle in different running conditions.