单拖挂汽车列车路径跟踪控制策略

为提高汽车列车路径跟踪性能，结合模型预测控制和最优曲率预瞄控制设计了路径跟踪控制器。在曲线部分采用模型预测控制以减小横向跟踪误差，在直线部分采用最优曲率预瞄控制来提高行驶稳定性，基于TruckSim/Simulink建立联合仿真模型并进行了仿真分析。结果表明，与对标车型自带路径跟踪控制器相比，在单移线工况下，采用综合控制器的汽车列车轨迹跟踪误差减少了60%以上，稳定性指标改善了7%。     

差动制动对汽车制动稳定性的影响

为了提高汽车制动的安全性,对差动制动的力学特性进行了分析,运用ADAMS/Car软件建立了汽车各子系统动力学模型,通过对主要子系统进行相应的设置,建立了整车动力学仿真模型,进行了直线制动及转弯制动稳定性仿真分析,研究了差动制动对制动稳定性的影响。仿真结果表明:差动制动方式可以减小汽车转弯制动时的质心侧偏角,提高汽车的制动稳定性,但汽车质量对于制动稳定性影响较大,因此,应用差动制动时应注意制动力分配方式,并考虑质量变化的影响。     

半挂汽车列车单点预瞄驾驶员模型参数研究

以半挂汽车列车与单体车为研究对象,应用最优控制建立方向控制驾驶员模型,建立目标函数研究驾驶员模型参数预瞄时间的特点与操稳表现。结果表明:驾驶员模型操纵半挂汽车列车行驶时可找到最佳车速和最佳预瞄时间来提高跟踪能力与侧向稳定性,最佳预瞄时间低车速时与单体车差异小、高车速时较单体车更长。     

融合稳定性的高速无人驾驶车辆纵横向协调控制方法

提出了一种纵横向协调控制的路径跟踪控制方法; 建立了车辆预瞄误差模型和考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型, 以此引入道路曲率地形因素; 基于模糊规则设计了预瞄距离发生器, 解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题; 建立了预测时域与道路曲率的函数关系, 运用模型预测控制算法求解前轮转角, 从而建立路径跟踪控制器; 运用指数模型表示车辆期望车速, 设计了比例积分微分纵向控制器控制车速以改善路径跟踪精度; 运用质心侧偏角相平面图表征车辆稳定性特征, 设计比例积分微分稳定性控制器以改善车辆稳定性。研究结果表明: 提出的控制方法能在不同附着系数路面上对车辆跟踪性能进行优化, 在干燥沥青路面以车速90 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少33%;在潮湿沥青路面以车速70 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少30%;在冰雪路面以车速55 km·h-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少16%。可见, 所提出的控制方法能有效改善路径跟踪精度。      

基于模型预测控制的汽车主动避障系统

为了加强汽车行驶安全性,搭建了包含环境感知、危险态势评估、路径决策和控制执行四部分的智能汽车主动避障系统。基于改进人工势场模型构建了以道路边界斥力势场、动态障碍物斥力势场和引力势场核心的路径规划模块,同时,建立以前轮偏角为控制变量的车辆动力学模型,利用模型预测算法对路径进行跟踪。利用动力学仿真软件CarSim和控制仿真软件Simulink联合仿真,结果表明文中运用的模型预测控制优于驾驶员预瞄控制,对路径具有更好的跟踪效果、提高了跟踪精度,实现了汽车主动避障。     

基于纵向力控制的客车侧向稳定性研究

为提高客车在极限工况下的侧向稳定性,建立了某客车的8-DOF整车动力学模型,采用Dugoff轮胎模型。以横向载荷转移率作为触发条件,设计了基于纵向力控制的综合控制器。当横向载荷转移率小于侧翻因子时,控制器计算出驱动力矩,对后轮进行差动驱动,以控制车辆侧滑;当横向载荷转移率大于侧翻因子时,计算出制动力矩,对前轮进行差动制动,控制车辆侧翻。通过对角阶跃试验和鱼钩试验进行仿真,结果表明:综合控制系统在车辆行驶过程中不仅具有良好的抗侧翻能力,而且提高了车辆的道路跟随能力。     

基于分层控制的车辆主动制动稳定性分析

为提高车辆行驶的主动安全性,引入分层控制思想。建立名义横摆角速度和名义质心侧偏角为输出的线性二自由度车辆模型。基于线性二次型调节器设计上层控制器,得到附加横摆力矩,采用差动制动原理,设计中层控制器对附加横摆力矩进行分配,根据中层控制器分配的附加横摆力矩计算滑移率增量,基于PID控制理论设计下层滑移率控制器,以控制车轮的制动压力;最后联合MATLAB／Simulink和CarSim进行鱼钩转向和双移线转向仿真试验。结果表明,采用分层控制能够有效地提高车辆行驶的主动制动稳定性。     

半挂汽车列车弯道行驶制动稳定性

为了研究弯道行驶中制动工况对半挂汽车列车稳定性的影响,运用动力学理论与虚拟样机仿真软件ADAMS,建立了具有21自由度的半挂汽车列车整车模型,分析了在弯道行驶极限工况下,半挂汽车列车折叠角、侧向加速度、横摆角速度、车速、轮速、轮胎侧偏角随时间的变化关系。通过整车系统的稳态转向试验与阶跃试验,验证了模型具有较好的仿真精度。仿真结果表明:转向后3 s实施制动,在3 s的时间内,牵引车侧向加速度变为0,横摆角速度达到极值33 rad.s-1后迅速减小,而半挂车侧向加速度达到极值4 m.s-2,横摆角速度逐渐减小为0;在制动过程中,牵引车后轴先抱死拖滑,由此引起半挂汽车列车发生折叠现象,从而导致弯道行驶制动稳定性降低。     

半挂汽车列车联合制动系统性能仿真分析

为研究半挂汽车列车联合制动系统性能,建立了七自由度的半挂汽车列车整车动力学模型、非线性轮胎模型和制动系统模型,对液力缓速器以及联合制动系统在不同使用工况下的半挂汽车列车制动稳定性的影响进行了仿真分析。仿真结果表明:路面附着系数越高,液力缓速器的制动稳定性越好;湿滑路面应慎用液力缓速器;列车高速行驶时,不可直接使用液力缓速器高档,防止半挂车对牵引车冲击过大造成牵引车侧滑和列车折叠;列车在空载状态下也不可使用液力缓速器高档,以免使驱动轴抱死侧滑;满载状态下可直接使用液力缓速器恒速档,在车速不高的情况下,可以使用液力缓速器高档制动;当制动强度需求不高时,联合制动系统可以有效提高列车的制动效能,并保持良好的制动稳定性;而当列车紧急制动时,液力缓速器对制动效能的提高不明显,且会加剧列车失稳。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法。速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控制。横向控制器根据参考路径、车辆反馈状态以及纵向上层控制器的期望速度计算车辆前轮转角。最后通过实验对比本算法与恒速MPC横向控制算法的轨迹误差,结果表明:本算法控制的车辆横向位移均方根误差减小了0.051 m,有效提高了车辆轨迹跟踪的控制精度。     

基于单片机TC275的无人物流车控制器设计

基于英飞凌单片机TC275设计了无人物流车的控制器。TC275通过解析惯性导航仪得到自车信息,并且接收来自计算平台NVIDIA JetsonTX2的路径规划决策信息。在应用层建立了基于模型预测控制算法的路径跟踪模型并生成代码,在底层设计了串口驱动、GTM驱动、ADC驱动以及CAN通信,控制无人物流车的驱动电机和转向舵机,并将应用层与底层代码集成,下载到整车控制器硬件中,实现无人物流车的路径跟踪功能。实验结果表明,基于TC275设计的控制器满足车辆的基本行驶功能。     

考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类

为提升驾驶员特征聚类方法的适用性与可靠性，本文基于机动车运行轨迹分析提出考虑交通运行条件影响的驾驶员特征聚类改进方法。首先，经过对车辆运行轨迹数据的分析发现，不同道路类型和平均速度条件会显著影响驾驶行为的集计特征；其次，提出改进的驾驶员特征聚类方法，第1步设计考虑道路类型与平均速度因素的车辆轨迹的切片和分类方法，从而稳定提取典型交通条件下的驾驶行为特征参数，第2步选用高斯混合模型聚类驾驶员特征。聚类案例表明， 在相同的道路类型和平均速度条件下，驾驶员类型越激进，其速度变异系数、加速度标准差和平均减速度等参数均值越高。不同聚类方法的对比表明，改进方法在驾驶员聚类的类内聚集度和类间分离度方面均表现更好，能有效提升驾驶员聚类的适用性与可靠性。     

基于模糊控制技术的汽车制动稳定性仿真研究

针对汽车在转弯制动时出现的制动距离过长和侧向路径偏离状况,提出了利用两侧轮胎制动力差产生的横摆力矩控制汽车侧向路径偏离的控制策略,设计了模糊控制器.仿真研究表明,利用所提出的横摆力矩模糊控制策略能减少汽车在弯道路段制动时的侧向路径偏离距离,使汽车在制动时能保持预期轨迹,提高了汽车的制动安全性和稳定性.     

车辆ABS参数自调节模糊PID控制仿真

通过一个单轮车辆模型对ABS(antilock braking system)进行数学建模,将模糊控制理论与传统PID控制理论相结合,构造出满意的参数自调节模糊PID控制器;在不同路面下对所建立的汽车ABS数学模型进行仿真,并与传统PID控制下的ABS系统进行比较。仿真结果表明:基于参数自调节模糊PID控制器的ABS系统能实时地对参数进行调节,其制动性能优于PID控制器;无论是在干路面还是在湿路面、冰雪路面下,都能使车轮工作在最佳滑移率附近,缩短制动距离并有效的改善制动时的方向稳定性。     

基于串级控制的四轮转向车辆稳定车道线保持

针对四轮前后轮转向车辆的稳定车道线保持,提出集成直接横摆力矩和车道 线保持的串级控制策略.主控制器实现车道线保持控制;副控制器实现车辆稳定性控制. 主控制器的前轮转角作为副控制器的参考输入,计算期望滑移角和期望横摆率.后轮转角 和横摆力矩作为副控制器控制输入,基于LQ算法计算补偿后轮转角和横摆力矩,实际滑 移角和实际横摆率跟踪期望滑移角和期望横摆率.在副控制器车辆稳定性控制基础上,主 控制器实现准确地车道线保持控制,保证车辆在车道内安全行驶.实验结果表明,实现准 确车道线保持,并保证车辆的稳定性和操纵性.     

基于自适应模型预测控制的智能车轨迹跟踪

针对传统模型预测算法在智能车辆轨迹跟踪的局限性,引入随道路曲率变化的速度自适应调节算法,设计轨迹跟踪控制器。设计目标函数及添加约束条件,通过Matlab/Simulink软件,在不同车速下与传统算法进行比较,仿真结果表明:不同的纵向车速对传统算法的轨迹跟踪有一定的影响,而对改进后的算法影响较小。尤其当车速较高时,改进后的算法轨迹误差更小,能保证车辆安全、稳定地行驶。     

不同车辆工况对协同自适应巡航控制 车队行驶安全的影响

基于横向控制器和纵向控制器模型,包括校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型,建立Matlab/Simulink 和CarSim 车辆联合仿真平台,并对其可行性进行分析与验证.利用平台分别仿真协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)车队车辆紧急刹车,通信延时,起步加、减速工况和车队前方插入换道车辆4 种情况下CACC车辆的行驶状况.仿真发现：紧急刹车时车队能够实现较好的紧急避撞;在通信延时的情况下,车队仍能保证行车安全;车队起步、减速工况运行较平稳,但加速度并不平稳,不利于车队后方车辆的乘坐舒适性;车队对前方插入不同速度的车辆能够及时响应并最终恢复安全行车间距.