基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

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车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

基于磁流变阻尼器的铁道车辆模糊半主动控制

研究了基于磁流变阻尼器的铁道车辆半主动悬挂系统的控制方法,建立了50自由度的车辆多体动力学模型和磁流变阻尼器的Spencer模型。运用模糊控制方法设计了基于车体加速度和速度反馈的模糊控制器,利用电压控制函数和滞回特性分离法建立了磁流变阻尼器的逆模型,用于预测控制电流。采用数值仿真方法研究了基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬挂系统的特性,分析了装用半主动悬挂系统车辆的动力学性能。仿真结果表明：采用基于逆模型的模糊控制方法,阻尼器实际阻尼力能有效跟踪控制系统的期望阻尼力。相对于被动悬挂,基于磁流变阻尼器的模糊半主动悬挂系统能够有效地减小车体1～10 Hz范围内的振动,改善车辆的运行平稳性。当车辆运行速度为250 km·h-1时,振动加速度减小53．3％。当车辆运行速度为100～300 km·h-1时,车辆运行平稳性指标改善率为6％～9％。     

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...     

一种基于前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制系统仿真

基于直接横摆力矩控制方法,设计了一种前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制器.其中控制器以4WS为期望的车辆模型,通过前馈补偿控制可使车辆的质心侧偏角趋于理想值,而反馈补偿控制可使车辆模型在较好地跟踪理想模型的基础上,有效抵抗外界干扰.通过前轮角阶跃输入与正弦输入仿真,就控制效果的稳定性与对前轮转角的跟随特性两方面而言,所设计的控制系统能较好地控制车辆的操纵稳定性.     

轨道动力学模型与数值方法研究进展

随着列车速度的提高和轴重的增加,车辆与轨道之间的相互作用更加激烈.深入开展轮轨动态作用机理研究,对高速重载铁路安全平稳运行具有重要意义.文章回顾了轨道动力学模型的研究进展,重点介绍了五种轨道动力学模型及算法,即车辆-轨道-路基非线性耦合系统交叉迭代算法,新型车辆单元和轨道单元模型,列车轨道系统动态分析的移动单元法,移动...     

三轴车辆电控液压式全轮转向系统设计与控制

针对某型三轴车辆低速机动性不好、高速稳定性差的问题,通过对原车转向助力系统进行深入研究,设计了一套电控液压式全轮转向系统。针对全轮转向系统控制器设计难的问题,建立了车辆三自由度全轮转向数学模型,设计了全轮转向比例前馈和模糊控制反馈控制器。分别选取前轮转角为3°角阶跃输入,车速为20,80 km/h两种转向工况,对全轮转向车辆与原双前桥转向车辆进行对比仿真研究。结果表明:所设计的全轮转向控制器能够改善车辆各状态参数的响应特性,降低车辆侧滑几率,提高车辆低速机动性和高速操纵稳定性。     

交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合方程的收敛性讨论

运用有限元法建立车辆-轨道非线性耦合系统动力分析模型,该模型将车辆-轨道系统以轮轨接触为界限分成车辆,轨道两个子系统并通过轮轨接触力的平衡和位移协调条件耦合在一起。通过交叉迭代算法分别求解车辆,轨道系统的运动方程,此时每一步都需要判断使之满足轮轨几何相容条件和相互作用力平衡条件,这样对时间步长的选取要求较高,但是如果时间步长超过某一限值,易于导致迭代失败。引入了修正因子对轮轨接触力进行修正,这不仅可以放宽对时间步长的选取,还能加速收敛,提高计算效率。为验证算法的正确性,不仅进行了算例验证,还给出了引入修正因子的交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合系统动力学方程的算例,算例中考虑了不同的时间步长和不同的修正因子对交叉迭代算法收敛速度的影响。计算结果表明引入修正因子的交叉迭代算法具有程序编制简单、收敛速度快、用时少、精度高的优点。     

汽车ACC系统算法仿真研究

巡航车辆的跟随特性和安全车距控制是ACC控制系统算法的核心。ACC算法采用分层式控制结构,以线性二次型算法为上层控制器核心,根据传感器测得车辆信息进行运算,通过间距控制策略和控制算法得到期望加、减速度;下层控制器以逆车辆动力学为基础,以MATLAB为平台建立节气门和制动力控制模型,得到期望节气门开度和制动力,实现车辆加速、减速运动控制。通过MATLAB和Car Sim联合仿真方式进行仿真实验,对经典线性二次型算法、改进线性二次型算法、综合线性二次型算法3种算法的间距策略进行仿真研究对比。对比3种算法的优缺点,并进行"走-停"工况进行验证。实验结果表明:改进后的算法更适合车辆自适应巡航特点,具有良好的平顺性与安全性,尤其较紧急制动工况下,停车平稳,提高了乘员舒适性与安全性。     

智能网联车环境下交叉口车流轨迹优化模型

在智能网联环境下,车辆可通过相互穿插和协作通过交叉口,无需信号灯控制。为保证车辆安全高效运行,建立车辆到达时序和速度协同优化的交叉口车流轨迹优化模型。提出车辆到达时序优化模型和车辆速度优化模型,建立车辆到达时刻与速度的函数关系;在此基础上,模型以所有车辆在控制区域的行程时间与油耗加权最小为目标,车辆路径、到达时刻和速度等关键参数为决策变量,设计迭代式算法求解,实现同时优化车辆到达时刻和速度且交叉口运行效益最大的目的。实验结果表明,与车辆时序和轨迹分别优化的两阶段模型相比,本文模型降低车均延误 32.1%,减少车均油耗9.9%,说明该模型具有良好的主动性和适应性,在降低车辆延误的同时也节省了油耗。     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

车辆长度和速度对双车道交通流的影响

为研究大型车辆转道及敏感驾驶行为对公路交通的影响,在SDNS(Sensitive Driving Nash)交通流模型基础上,引入长短车辆转道规则,假定双车道上同时存在长度和最大速度均不同的车辆,建立混合交通流模型.在周期性边界条件下,模拟得到当转道概率、混合比例、减速概率、车辆长度、速度等参数改变时,混合交通流的速度、流量与密度的基本图.仿真结果表明,系统临界密度、最大平均速度、流量随减速概率增加而减小;当慢速长车占总车辆比例大于50%时,更容易产生阻塞,此时车辆转道成功率小于5%;当系统中长车比例为50%时,流量峰值仅为0.42,比全小车的情况减少了20%;长车是造成转道困难的主要因素,当转道概率均为50%时,系统长车比例从25%增加至75%,转道成功率最大值由6.32%减少至2.78%.      

考虑行程时间波动的电动公交可变行车计划

为解决因运行时间不确定性导致的公交到发时间不准点问题,本文基于公交线路双方向发车趟次和运营时间的不对称特征,提出一种可变行车计划优化问题。以最小化车辆使用数和乘客等待时间为目标,考虑车次链的行程接续和电动公交车辆电量等约束,构建公交时刻表和车辆排班一体化优化模型。根据可变行车计划优化问题特性设计改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization for Timetabling and Scheduling, MPSO-TS)进行求解,定制粒子编码和子代更新方式。采用“基于优势车次链”的子代更新机制,以“车次链”为纽带最大程度地保留父代被继承信息中时刻表与车辆调度方案之间的关联性。使用连云港市某公交线路验证模型和算法,案例结果表明：可变行车计划能够有效保证车辆到发准点性,通过更紧密的排班计划将使用车数由35辆减少至31辆,车辆使用效率提升了28.1%;所提出的MPSO-TS算法求解效率较高,具有较好的稳定性,可有效避免计算结果陷入“局部最优”。     

关于信号交叉口绿灯间隔时间的研究

针对目前国内常用的绿灯间隔时间计算公式表示的模型比较简单和理想化的问题,结合汽车工程学分析车辆在交叉口的实际行驶速度情况和运行轨迹提出分析模型,通过分析上下两冲突相位中上一相位绿灯尾车和下一相位绿灯头车在绿灯间隔时间内行驶至冲突点的实际驾驶行为与相应的速度情况提出最小绿灯间隔的计算公式,以达到能得到确保信号交叉口上下两冲突相位绿灯转换之间车辆能安全通过交叉口的最合理的绿灯间隔时间计算方法的目的。     

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制及辅助方案设计

为保证高速公路主线安全、畅通与舒适运行,减少对相连道路的影响,构造了匝道逻辑模糊控制器,提出了三种入口匝道辅助设计方案。结合工程实际,选择了上游车流密度、下游车流密度和入口处等待车辆的总长度作为模糊控制器的输入量,入口匝道的调节率为输出量。计算结果表明,随着入口匝道车辆数量的增加,高速公路主线下游的车速将明显下降,根据主线上、下游车流密度及匝道车辆的数量变化,计算出不同的匝道调节率,通过对高速公路入口匝道的调节率进行实时调节,可控制匝道上车辆的进入,入口匝道辅助方案的实施可缓解与高速公路相连道路的拥堵,对改善高速公路运行安全和效率具有重要的作用。     

施工区混行车流跟驰及换道模型研究

为研究施工区网联车与普通车混行状态下的车流跟驰及换道行为,分析网联车的区域内通讯及更小安全车距等特性,改进普通车元胞自动机模型的减速规则和随机慢化规则,构建网联车跟驰模型。建立普通车和网联车在施工区不同区段的换道意向规则,基于车距采集和空位排序算法建立网联车在通讯区域的预期换道和施工区域的强制换道模型,结合普通车换道模型模拟施工区混行车辆的换道规则及车流分布规律。采用算例验证模型,运用MATLAB仿真,多次实验消除随机因素影响,结果验证了网联车对扩大通行能力,提高平均车速及降低走行时间的有效性;不同比例下的换道点分布显示,网联车比例越高,预期换道区的换道点越靠近强制换道区,且强制换道点越靠前;而普通车换道点分布受混行车流比例的影响较小。     

Quantitative Analysis of impact of Bicycles on Vehicles in Urban Mixed Traffic

Bicycles create obvious impact on motor vehicles' behavior on urban road especially in China with mixed traffic. These influences can be divided into two states: friction and block interference. Based on the data of interference of bicycles on vehicles' driving in typical road section in Beijing, this paper quantitatively analyzes the velocity changing tendency of vehicles under different interference, velocity distribution frequency, and critical transformation of different interference state. The friction and block interference coefficients are also worked out, which are useful to compare interference degrees under different road conditions. As a result, the research based on sample data shows that the velocity distribution of vehicles has different characteristics under different interference state, and vehicles driving velocities are significantly different under the friction interference and block interference.     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

基于车辆轨迹重构的信号交叉口延误提取研究

通过信号交叉口设置的监控设施，获取停车线前f 辆车的相关信息，以其为分析数据源，重构车辆运行轨迹，提取信号交叉口的延误参数. 对于轨迹重构中车辆运行时减速、停车、启动，以及恢复正常行驶速度等关键时间点的确定方法为：借助前f 辆车的停车时间信息和车辆到达概率分布函数，确定后续车辆的停车时间；结合车辆减速过程满足的双曲正弦函数，确定经历排队车辆的减速时间点；以前f 辆车的启动时间为输入，借助饱和车头时距，计算车辆启动时间点；根据车辆加速满足的匀变加速过程，确定车辆恢复正常行驶速度的时间点. 最后，通过实际车辆轨迹数据验证了该方法的精度.     

机动车号牌识别的技术与应用

机动车号牌识别主要涉及数字图像处理、计算机视觉、模式识别和人工智能等学科和领域,其工作流程主要是机动车触发、图像抓拍,号牌检测、定位、字符分割和识别等步骤。如今,机动车号牌识别作为现代智能交通重要的一部分,已成为各级交通管理部门十分关注的科研课题之一。特别在公安交通管理、街面治安防控、嫌疑机动车的跟踪定位等方面,发挥着不可替代的作用。