改进的有限时间最优预瞄横向控制器设计

提出了有限时间最优预瞄横向控制算法,根据高速公路车道保持系统实际控制要求,使用了同时考虑车辆当前偏差、预瞄点偏差和控制变量的有限时间二次型性能指标函数。运用最优跟踪算法并进行预瞄距离内曲率恒定的假设,使得控制器参数可以离线求解,保证了车辆控制的实时性。通过仿真及实车试验验证,该控制算法具有较好的跟踪效果。     

基于视觉特性的驾驶人预瞄时间建模

针对固定时长的预瞄时间无法真实反映驾驶人预瞄行为的问题,首先对自由流条件下的驾驶人视觉特性进行研究,得到直行路段驾驶人注视点多分布在车道中央、弯道路段驾驶人注视点多分布在内侧边缘线附近且视线近似与内侧边缘线相切的结论;在此基础上,探究直行和弯道路段驾驶人预瞄时间的求解方法,并借助驾驶模拟器进行试验,获得了17位驾驶人的预瞄时间。由于预瞄时间的原始数据分布离散程度高,难以直观地体现其随道路线形的变化规律,因而对预瞄时间随道路线形的分布特征进行研究,利用分组求中位数的方法进行数据处理,最终构建预瞄时间关于道路线形的分段线性函数和非线性指数函数。最后,通过数值仿真研究不同类型的预瞄时间（固定时长的预瞄时间、分段线性函数预瞄时间及指数函数预瞄时间）对人-车-路闭环系统动力学特性的影响。研究结果表明：驾驶人预瞄特性会对车辆的轨迹跟随和车道保持绩效产生重要影响;在闭环系统中使用随道路线形变化的预瞄时间可以显著提高车辆的轨迹跟随绩效,确保车辆在指定车道内行驶;驾驶人对道路环境的感知具有自适应性,通过其视觉特性可准确感知环境变化,并据此调整决策目标及其操纵特性。     

智能车路径跟踪控制算法的简述

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。     

基于多点预瞄最优控制的智能车辆路径跟踪

为在嵌入式控制器开发环境下提高智能车辆的路径跟踪精度,采用车辆动力学模型和多点道路预瞄模型,以预瞄窗口内的跟踪偏差为目标函数,结合LQR最优控制原理,提出了一种基于多点预瞄最优控制路径跟踪控制方法。针对实车应用,通过离线计算最优增益的方法,提高算法实时性。在仿真及红旗H7实车环境下进行试验,结果显示,该方法在保证跟踪精度的同时具有良好的算法实时性。     

基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究

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。     

基于表征驾驶风格的驾驶员纵向加速度模型

驾驶员驾驶风格的差异会引起纵向加速度决策与最优值存在一定程度的偏差.改进了基于最优预瞄的驾驶员纵向加速度模型,以跟随速度为参考量,提出了多点多目标的二阶预瞄决策模型,并以预瞄视野、决策意愿和决策偏差表征驾驶员的驾驶风格进行建模.通过Simulink-Carsim联合仿真,验证模型可以反映出不同驾驶风格下的驾驶行为,为研究分析真实驾驶行为提供借鉴.     

智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上，给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法，应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。     

基于弧长预瞄的车辆侧向跟踪控制研究

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。     

驾驶员方向控制模型圆弧式预瞄算法的研究

在传统的预瞄算法中,预瞄位置的确定需要大量坐标变换,影响运算速度;且通过线性插值计算预瞄点坐标和路径方向,会使预期路径方向在路径点处不连续,导致人-车-路闭环系统仿真出现振荡.为此,本文中提出一种无需坐标变换的圆弧预瞄位置确定算法,并通过三次埃尔米特插值实现对局部路径的光滑处理.仿真结果表明:该算法效果良好,运算速度较快;且采用三次埃尔米特插值代替线性插值,可有效缓解闭环系统仿真振荡.     

基于视觉的重型车辆车道保持控制方法

重型车辆车道保持借助视觉传感器获取道路信息,以单点预瞄和道路中心线位置偏差实现对车辆的前馈控制。考虑重型车辆体积大导致响应慢,进入稳态时间较长等问题,本文将车辆质心和车道中心线横向偏差用于修正车辆位置。提出与速度成线性关系变化的P控制参数,应用PD控制算法得到输出转角对重型车辆进行横向控制,通过Simulink/TruckSim联合仿真验证算法可靠有效。同时经过实车测试车辆始终沿着车道中心向前行驶,实现了基于视觉控制车辆在车道内快速、平稳行驶。