共查询到20条相似文献,搜索用时 661 毫秒
1.
基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型 总被引:5,自引:0,他引:5
文章给出了横向预瞄偏差的概念,提出了一种基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型。通过计算机仿真,验证了该控制模型的正确性。该模型与现行的预瞄驾驶员模型相比,具有理解容易,分析计算简单,实用性强的优点。 相似文献
2.
基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车技术》2018,(11)
针对自动驾驶汽车自主行驶问题,提出了一种基于预瞄信息的路径跟踪算法。以GPS轨迹点序列作为目标路径,建立车辆—路径相对运动关系模型,使用实时差分GPS数据确定车辆位置。通过预瞄点序列,计算路径的预瞄偏差角和路径弯曲度。根据路径弯曲度确定行驶速度,实现纵向控制;通过Pure Pursuit算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量,实现横向控制。试验结果表明,提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。 相似文献
3.
4.
针对智能车辆路径跟踪控制的高度非线性及纵横向运动控制的耦合性问题,结合视觉预瞄模型及模型预测控制理论提出了一种预瞄式MPC路径跟踪控制新方法。该方法首先对非线性预测模型进行局部线性化,将MPC最优化求解问题转化为二次规划问题。在每个控制时域内将纵向车速及预瞄距离视为已知,运用指数模型对纵向车速进行描述,并结合道路曲率及实际车速设计了预瞄距离发生器。仿真和试验结果表明:相较于传统MPC跟踪控制方法,本文中提出的预瞄式MPC控制方法在不同车速下均能减小跟踪过程中的横向偏差和方向偏差,提高了跟踪精度,且此提升效果在高速状态下更为明显。 相似文献
5.
6.
建立了一种基于横向位移偏差控制的4WS汽车闭环控制系统,控制目标是减小横向位移偏差,提高轨迹跟踪性能和操纵稳定性。系统中的驾驶员模型是一个基于横向位移偏差控制,包括预瞄、积分和高频补偿的多路闭环控制系统,后轮转角采用前馈和反馈控制结合的方法。文中对两种汽车运行轨迹进行了仿真研究分析,结果表明4WS汽车比2WS汽车有更好的横向位移跟踪性能和操纵稳定性性能。 相似文献
7.
8.
9.
针对智能汽车运动过程中存在的车身姿态变化问题以及运动控制精度问题,设计了一种基于非线性3自由度动力学模型的模糊滑模横向运动控制器。建立了包括侧倾运动的3自由度动力学模型,进行了模型线性化;对基于线性化处理后的动力学模型进行了滑模控制器设计,通过控制前轮转角实现了路径跟踪横向控制,并引入了模糊控制提高控制效果,本控制系统能够在跟踪过程中对车身姿态变化进行观察。仿真结果表明,搭建的基于3自由度动力学模型的模糊滑模控制器能够在考虑侧倾运动的基础上,实现路径跟踪,且构建的模糊滑模控制系统相较于传统滑模控制其横向偏差与方向偏差分别降低了7.28%和1.50%,同时模糊控制也减弱了滑模控制固有的抖振影响。 相似文献
10.
针对智能车辆横向运动控制中驾驶员和辅助系统的控制权限冲突问题,本文中提出一种人机权值分配策略。采用车辆在预瞄点处的预期偏移距离(PDLC)衡量车道偏离危险度,预期偏移距离通过对预瞄偏差修正获取。权值分配函数设计时以PDLC为自变量,以保证驾驶员的权值为优先控制目标,以一定的横向运动控制精度为先决条件。在CarSim/Simulink联合仿真平台和CarSim/Labview RT硬件在环实验台上对提出的控制策略进行了实验验证和数据分析。结果表明,采用权值分配策略协调驾驶员和辅助系统的控制,可在有效跟踪理想道路中心线的前提下保证驾驶员的控制权值,降低其工作负荷以及纠正驾驶员的误操作行为。 相似文献
11.
12.
13.
14.
《汽车工程》2019,(10)
针对复杂工况横向控制精度低、稳定性差的问题,提出了一种基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法,创新采用可拓优度评价控制方法,设计了两层结构的横向轨迹跟踪控制系统。上层控制器包括基于预瞄偏差的PID反馈控制和基于道路曲率的PID前馈-反馈控制;下层控制器利用可拓优度评价方法来评价上层两控制器的优劣,根据实时的车辆-道路系统状态,选择优度高的控制器输出值,从而实现智能汽车横向轨迹跟踪控制功能,不论是小偏差、小曲率工况,还是大偏差、大曲率工况,都能达到良好的控制效果,提升了智能汽车横向控制系统的工况适应性和可靠性。仿真结果表明,与单一PID反馈控制相比,采用优度评价控制时,横向位置偏差和航向偏差分别减小了16.67%和12%。 相似文献
15.
基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一,解决了由于输入变量较多,神经网络节点数巨大的问题,从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构,并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明:所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理,通过学习训练来实现控制规则的记忆,在一定程度体现了驾驶员的智能行为。 相似文献
16.
智能车主要分为路径规划、路径跟踪、自动泊车三大部分。路径规划主要研究车辆的避障问题,路径跟踪主要研究车辆跟随期望路径的有效性,自动泊车主要分析车辆在有限的几何空间内将车辆泊到指定的空间位置。其中路径跟踪是其核心部分,根据研究方法的不同,主要分为"预瞄跟随模型"和"智能控制模型"。文章根据预瞄点的不同,主要分析单点预瞄模型、两点预瞄模型、路程预瞄模型。根据智能控制方法的不同,主要分析模糊逻辑控制驾驶员模型、神经网络控制驾驶员模型、模型预测控制驾驶员模型。 相似文献
17.
18.
19.
20.
为提高基于预瞄理论的路径跟踪控制算法的计算效率与适应性,本文中在预瞄最优曲率模型的基础上,提出了一种依据车辆实际行驶路程获取预瞄点侧向位移的弧长预瞄方法。并在该方法下,推导了预瞄点侧向位移与车辆前轮转角之间的关系,之后通过侧向跟踪闭环系统方框图,建立了路径跟踪的侧向控制模型。最后,在CarSim/Simulink联合仿真环境下,通过建立若干典型仿真工况,对该模型的有效性和人-车-路闭环系统转向盘稳定性影响因素进行了仿真分析。结果表明,该方法在侧向路径跟踪控制方面具有跟踪精度高、计算速度快和适应性好的特点。并且,当闭环系统同时满足期望路径点方向连续和预瞄距离大于临界前视距两个条件时转向盘趋于稳定。 相似文献