考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

弯道安全车速建模及影响因素分析

车速的合理选择,是影响弯道行车安全的关键.为此,针对车辆在弯道行驶过程中因超速导致的侧滑、侧翻等侧向失稳事故,通过建立车辆转向行驶动力学模型,结合道路环境信息,在分析车辆转向时载荷横向偏移、悬架变形等基础之上,对传统模型进行改进,建立精度更高的弯道安全车速计算模型.并采用车辆动力学仿真软件CarSim和TruckSim进行不同工况下的仿真试验验证.运用正交试验方法对试验结果进行极差和方差分析,获取弯道安全车速对7种主要影响因素的敏感度.结果表明,该模型所得的安全车速值,与车辆侧向失稳时的临界车速值之间的平均误差为1.55%;相比于其他因素,弯道半径和路面附着系数对安全车速的影响最为显著;当路面附着系数达到特定值时,模型考虑了车辆的侧翻危险,使其计算得到的弯道安全车速呈现饱和现象.      

低附着路面电动助力转向系统助力控制研究

对传统的电动助力转向系统,当车辆在低附着系数路面上转向时,转向阻力矩会大幅降低,容易导致车辆侧滑甚至侧翻,因此助力控制必须考虑附着系数的影响。本文中在建立了整车动力学模型和Dugoff轮胎模型的基础上,利用横摆角速度和轮速实时估算出当前的附着系数,并据此设计了电流补偿助力模糊控制器。在MATLAB/Simulink环境下构建了系统的仿真模型并进行仿真。结果表明,在低附着系数路面上,该控制策略可在保证转向轻便性的前提下提高驾驶员的转向力矩,且附着系数越小或车速越高,转向力矩增加的程度越大,有效地防止了车辆转向过度,提高了路感。     

基于轮边驱动电动汽车轮胎力估计的路面附着系数估算

为了能够实时准确的获得当前车轮的轮胎力及路面附着系数以提高汽车主动安全性能,提出一种轮边驱动电动汽车状态估计与路面附着系数估计相结合的估计方法。根据车载传感器及七自由度非线性车辆动力学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)进行车辆状态及轮胎力的估计。结合EKF估算结果和轮胎模型,采用递归最小二乘法(RLS)实时估计不同路面的附着系数。仿真结果表明:该方法可以在较为复杂工况下估计出不同的路面附着系数,估计精度较高,实时性较好。     

冰雪路面驾车四要点

冰雪路面上的驾驶,由于路面附着系数最小,所以这种路面最滑,给汽车的行驶造成困难,危险率增高,处理不好甚至会发生如轮胎打滑、侧滑、制动后停不住车等危险事故.那么,冰雪路面应该如何驾驶车辆呢?首先,由于制动距离会随着车速的提高而加大,所以控制车速和加大前后车距是冰雪路面行驶的关键.其次,还要注意以下4点:     

考虑路面附着系数的行车风险场建模及避障控制研究

针对车辆在不同路面条件下的主动避障问题，提出一种考虑路面附着系数的行车风险场避障路径规划方法。首先，建立了包含道路边界风险场、目标引力场和障碍物风险场的行车风险场；基于容积卡尔曼滤波算法实时估算路面附着系数，并对考虑路面附着系数的行车风险场函数进行负梯度求导，得到风险值下降最快的避障路径；然后，采用5次多项式拟合优化得到满足车辆约束的避障参考路径；最后，采用模型预测控制算法跟踪避障路径。仿真结果表明：在相同车速下，路面附着系数越小，避障时的横向加速度越小，横向加速度的标准差越小，避障效果越平顺。     

基于模糊神经网络道路纵向附着系数预测

为了研究路面状况及使用年限对道路纵向附着系数的影响,通过对不同年限、不同干湿状况的路面进行测试纵向附着系数,建立了基于模糊神经网络道路纵向附着系数预测模型,并通过实车制动试验进行验证。试验结果表明:预测模型误差率小于6%,实车制动试验制动车速与实际车速误差也在6%内,验证了模型的有效性和实用性。因此,为交通事故再现提供了一个快速有效的方法。     

重型半挂车ADAMS建模及极限工况仿真

在ADAMS/car下建立重型半挂车模型,并选取双移线这一典型工况.在不同附着系数路面上对极限工况下重型半挂车在不同车速时的侧翻,折叠和挂车摆振问题进行了稳定机理分析.结果表明,重型半挂车辆在附着系数较高的良好路面上容易发牛侧倾失稳,而在附着系数较低的湿滑路面上则更容易发生横摆和折叠失稳.提出了相应的改进措施.     

基于多参数自适应优化的智能车轨迹跟踪

为了在不同工况中，同时兼顾轨迹跟踪算法的跟踪精度，计算速度与车辆稳定性，提出基于不同车速和路面附着系数的参数自适应MPC算法。在线性时变MPC的基础上增加车辆稳定性控制，并基于路面附着系数设计2种控制策略：在高附着系数路面，针对不同车速优化预测时域与控制时域；在低附着系数路面，开启车辆稳定性控制并基于改进粒子群算法优化权重参数。2种策略在保证跟踪精度与车辆稳定性的基础上提高计算速度。设计基于前馈神经网络的路面识别算法从而为多参数自适应轨迹跟踪算法识别所在道路的路面附着系数，利用CarSim-Simulink平台进行联合仿真。研究结果表明：路面识别算法的平均绝对百分比误差为12.77%,足够满足多参数自适应轨迹跟踪算法的需求；相较于传统线性时变MPC跟踪算法，低速工况下参数自适应轨迹跟踪算法在高附着系数和低附着系数的路面上，横向平均绝对误差分别降低了20.7%和24.6%;高速工况下横向平均绝对误差分别降低了66.2%和50.7%;综合所有试验，算法的计算时间减少了40.2%;在保障车辆稳定性的同时降低算法的计算时间。研究成果针对不同车速与附着系数对轨迹跟踪算法参数进行优化，利用自适应预...     

风环境下高墩大跨连续刚构桥的行车安全性分析

基于风-车-桥耦合系统振动理论,建立风-车-桥耦合系统的运动方程。运用自编风-车-桥耦合程序,计算不同路面、不同车速和不同风速下车轮竖向接触力,分析路面等级、车速和风速对车辆行驶安全性的影响;以车轮折算压力为标准,采用概率统计方法建立车辆侧滑和侧倾事故模型,提高事故分析的可靠性,并结合工程实例,对风环境下车辆的动力响应进行了分析。计算了车辆行驶在不同车速下侧倾临界风速、不同风速下侧倾临界车速和4种不同路面状况下侧滑临界风速,为车辆在桥上行驶安全风速和车速确定提供依据。     

轮胎／路面附着系数估算方法

为提高汽车主动安全系统自适应控制性能,需要对轮胎／路面附着系数进行精确的识别或估算。鉴于附着系数估计的复杂性,文章综述了目前路面附着系数估算中的汽车动力学建模和轮胎／路面摩擦模型建模,重点讨论了轮胎／路面附着系数识别算法中传感器的直接检测估计法,以及基于车辆动力学、回正力矩和状态观测器等动力学模型的估计算法,并对各估算方法存在的问题与发展趋势等进行了分析。对开发汽车主动安全电控系统和提高汽车产业核心竞争力具有重要意义。     

基于侧向稳定性的圆曲线路段设计指标研究

车辆在附着系数较小的圆曲线路段转向时，轮胎会处于非线性区内工作，此时基于线性理论的侧向稳定性分析方法会产生较大误差。建立6自由度非线性车辆系统模型，分析其处于非线性域与线性域下不同的特性状态，得到不同车速、路面附着系数下使车辆系统处于临界状态的圆曲线路段半径、超高设计指标。对线性域与非线性域内的车辆系统分别采用基于线性理论的根轨迹法与基于非线性理论的相平面法分析侧向稳定性，得到综合考虑2种状态下车辆临界失稳状态的圆曲线路段指标。结果表明，车速为60 km/h，路面附着系数为0.24，超高小于6% 时，车辆发生侧向失稳时轮胎处于非线性域，此时使用相平面法分析得到侧向失稳临界指标；车速为60 km/h，路面附着系数为大于0.4，超高处于4%到10%之间时，车辆发生侧向失稳时轮胎处于线性域，此时使用根轨迹法分析得到侧向失稳临界指标。      

基于安全车速的北京冬奥会山地道路冰雪路面通行能力研究

复杂山地线形和道路冰雪路面结合条件下的安全车速设置及通行能力保障是交通管理面临的新挑战。针对北京冬奥会延庆赛区复杂山地道路冰雪路面场景，建立了安全车速与道路线形设计及路面附着系数之间的关系，以安全车速为依据得到了不同路面条件下山地道路的通行能力。依据道路平曲线、竖曲线和横断面数据建立了山地道路三维空间模型；分析了车辆在山地道路平纵组合路段的受力情况，构建了车辆安全行驶速度与圆曲线半径、道路超高、纵坡坡度和路面附着系数的关系模型，并分析了基于安全车速模型的道路通行能力。为了验证模型，选取2种常见的冰雪路面状况和2种常用的车辆类型，获得不同条件下山地道路冰雪路面的安全车速。采用VISSIM软件设计了20种仿真场景，结合道路实测数据验证了安全车速模型的对山地道路冰雪路面车辆安全行驶的提升作用。实测与结果表明:相比全程单一限速模型，所建立的安全车速模型在冰膜路面的行程时间缩短了约38%（小汽车）和32%（大客车），雪板路面的行程时间缩短了约26%（小汽车）和24%（大客车）。山地道路交通流量存在1个自由流到饱和流的相变过程，冰膜路面小汽车下行最大交通量为241辆/h（单向行驶）和231辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为227辆/h（单向行驶）和222辆/h（双向行驶）；雪板路面小汽车下行最大交通量为319辆/h（单向行驶）和249辆/h（双向行驶），大客车下行最大交通量为301辆/h（单向行驶）和236辆/h（双向行驶）。      

基于信息融合的轿车碰撞两轮车事故车速分析

在对北京市轿车与两轮车碰撞事故调研分析的基础上,深入分析车辆、路面遗留痕迹特征与汽车碰撞特点之间的联系,选择与轿车碰撞速度相关的人体-风窗玻璃接触、人体及车辆与路面接触的痕迹特征参数,运用人工神经网络方法建立了轿车与两轮车碰撞事故的车辆碰撞速度分类预测模型.该模型融合了人-车-路相互作用的痕迹特征信息,采用实际事故案例提取的可靠样本对其进行训练并应用于车速估算.     

汽车ABS制动过程中道路识别方法研究

车辆防抱死控制系统（ABS）的目标控制参数在不同路面上存在很大差异,所以在不同路况下汽车电控系统所采取的控制策略和算法也有所差别。以汽车主动安全装置ABS为基础,在建立了车辆模型和进行滑移率估算的前提下．设计了道路识别控制器。考虑到轮胎非线性的影响,对变附着系数路面进行了ABS制动模拟试验。结果表明：基于路面识别技术的ABS控制系统能准确判断出路面状况,并据此调整控制策略,以使车辆获得最大的制动减速度和最短的制动距离。试验表明．该系统具有较好的跟踪性。     

基于MPC的独立驱动电动汽车稳定性集成控制

针对独立驱动电动汽车在高附着系数路面高速急转时易发生侧翻事故,在低附着系数路面急转易发生侧滑失稳事故,且单一控制器在不同附着系数路面适应性较差等问题,根据独立驱动电动汽车特点设计了基于分层式结构的稳定性集成控制器。建立了整车动力学模型,并进行了车辆状态参数估计;设计了稳定性集成控制器的控制策略,对车辆的侧倾、横向稳定性状态判定条件和协调策略的制定进行了研究,分别设计了侧倾稳定性控制器和横向稳定性控制器;设置了路面附着系数0.9到0.2的对接路面仿真工况,并在此工况下对所设计的控制器的控制性能进行了仿真测试。结果表明,所设计的稳定性集成控制器相比于单一控制器具有更好的适应性,可有效降低车辆高速行驶过程中的横向载荷转移系数、质心侧偏角等状态量,提高车辆行驶的稳定性和安全性。     

基于路面附着系数估计的车辆轨迹跟踪控制

针对车辆在高速转向和不同路面附着系数下的轨迹跟踪控制问题，基于模型预测控制理论提出了一种考虑路面附着系数的变侧偏角约束MPC控制策略。根据魔术公式轮胎模型分析轮胎的侧偏特性以及不同附着系数对轮胎侧偏角-侧向力线性区的影响，建立轮胎侧偏角约束与不同路面附着系数的函数关系；采用遗传算法（GA）优化BP神经网络模型设计路面附着系数估计器，将估计结果作为与轮胎侧偏角约束相关的变量传递到MPC控制器中；最后在MPC控制器中建立系统控制量约束、控制增量约束，以及考虑路面附着系数的变侧偏角约束，将不同路面附着系数工况下的轨迹跟踪问题转化为多约束条件下最优值求解问题，实现轨迹跟踪和车辆稳定性控制。仿真和试验结果表明，考虑路面附着系数变化的MPC控制方法相对传统MPC控制方法在各种工况下具有更高的轨迹跟踪精度和更好的车辆稳定性，GA-BP神经网络路面系数估计方法具有很高的估计精度。     

汽车双转鼓惯性试验台等效路面附着机理研究

本文中针对一种双转鼓惯性试验台,基于CAN/PCI总线建立机电一体化分布式测控系统,用于车辆安全性、动力性试验检测。基于所设计惯性试验台提出通过改变车轮与双转鼓间安置角等效不同路面峰值附着系数的算法,基于制动过程单轮动力学分析,建立单轮-试验台系统动力学模型,根据动力学模型获得可变安置角与路面峰值附着系数等效路面附着机理,基于Matlab/Simulink建立单轮-试验台系统仿真模型,验证了等效路面附着系数算法。通过所建单轮-试验台系统进行了试验,在小滑动区实时获取车轮所受纵向力及滑动率,基于Slip-slope理论实时估算等效峰值附着系数。结果表明,双转鼓惯性试验台等效路面附着机理正确,等效路面附着系数算法准确可行。     

基于HSRI模型的参数自适应质心侧偏角观测器的设计

首先对全维车速观测器进行降维处理,以减少观测器的在线计算量,并设计了非线性级联车速观测器.接着,对路面附着系数和轮胎侧偏刚度进行参数自适应估计,以提高质心侧偏角的估计精度,并基于HSRI轮胎模型设计了参数自适应非线性质心侧偏角观测器.在估算轮胎侧偏刚度时采用无侧向车速的车辆模型,以避免车辆动力学模型与侧向车速观测器的耦合作用,并引入带双重遗忘因子的递推最小二乘法,以保持算法的修正能力和解除不同估计参数之间误差的耦合作用.最后采用Simulink与Carsim动力学仿真软件进行联合仿真验证,结果表明所设计的参数自适应非线性质心侧偏角观测器是有效的,估计精度满足ESC控制的工程要求.     

基于自适应滤波的电动车纵向滑移率识别方法

根据路面附着状况实时地选择最优的滑移率控制目标是电动车驱动防滑控制策略的关键.针对四轮驱动电动车的特点,研究利用自适应Kalman滤波获得车速信息和轮胎驱动力信息的方法.利用该方法实时估计车速和驱动力等参数,并计算附着系数-滑移率曲线的斜率k,以对路面附着状况进行精确估计.通过将计算得到的斜率与设定的最优滑移率所对应的斜率之差作为控制参考量,及时地调整驱动电机的输出转矩,提高电动车的道路附着系数利用率,以获得更好的电动车驱动防滑控制效果.仿真结果表明:车辆在高、低附路面行驶时,该算法均可有效地估计滑移率的k值.