智能车辆自由换道轨迹规划研究

针对目前传统换道模型存在的两个缺陷:一是忽略了换道过程中前轮转向角为0的情况;二是存在侧向加速度过大、产生跃变或轨迹曲率不连续等问题。通过对其它车辆换道模型的比较,并结合等速偏移轨迹函数其侧向加速度恒为0的优点和正弦函数换道轨迹具有优异平滑性的特点,提出了一种新的换道模型,该模型能够较好的解决已有的一些车道变换模型存在的不足。并用MATLAB仿真实验对几个换道模型进行比较,证实所提出的换道规则的可行性和优势。     

计及安全性与舒适性的智能车辆换道轨迹规划研究

针对当前智能车辆在换道过程中的安全性以及乘员舒适性问题,本文提出一种基于风险场评估轨迹的二次筛选方法。首先,在Frenet坐标系下,将车辆运动解耦为横向和纵向两个维度,基于五次多项式生成所有横向d-t曲线簇和纵向s-t曲线簇;其次,由车辆的动力学特性和三圆碰撞模型设计轨迹初筛评价函数,选取合格轨迹作为候选轨迹;最后,参考人工势场理论的思想,引入行车过程中风险场的概念,根据换道效率,换道风险值和横、纵向冲击度建立总损失函数评价候选轨迹以进行二次筛选,选取最佳轨迹并完成可视化。为检验算法的可行性,通过搭建双车道的道路环境,设计障碍车不同速度和加速度的多场景进行弯道换道的仿真验证。研究结果表明,本文所提算法能够满足换道的安全性和舒适性需求。同时,在正常换道场景下,乘员在换道过程的97.5%时间处于舒适状态,在紧急避障场景下也能达到平衡安全性与舒适性的目标。     

欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在未知参数和外界扰动,提出了一种带强化学习的神经网络自适应迭代滑模控制方法;利用轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造非线性迭代滑模面,分别设计了船舶柴油机转速和舵角的神经网络迭代滑模控制器;根据船舶柴油机转速和舵角的实时测量值,计算了反映控制量抖振状态的强化学习信号,在线优化了神经网络的结构和参数,以抑制控制量的抖振,进一步增强控制系统的自适应性;建立了5446TEU集装箱船舶数学模型,分别对圆轨迹和正弦轨迹进行了跟踪控制。仿真结果表明:在风浪扰动下圆轨迹跟踪时,与迭代滑模控制策略相比,采用提出的控制策略250s左右能跟踪上目标轨迹,速度提高约1倍,最大跟踪偏航距离为250m,误差减小约30%,控制舵角在400s后基本平稳,波动幅值约为2°,舵角和柴油机转速的抖振变化幅值均减小了50%以上,柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在38~45和3.3~3.9之间实现了自适应调节;在正弦轨迹跟踪时,与模糊迭代滑模控制策略相比,采用提出的控制策略纵向跟踪平均误差小于20m,减小了50%以上,舵角抖振量平均幅值小于10°,减小了60%以上,柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在5.7~5.8和0.8~2.5之间实现了自适应调节。     

基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法比较

针对智能汽车轨迹跟踪问题,基于模型预测控制原理分别采用运动学模型和动力学模型为预测模型,通过对非线性系统进行线性化和离散化处理,根据约束条件、目标函数设计了2种轨迹跟踪控制器。基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,在不同附着系数、不同车速下进行典型轨迹跟踪仿真试验。结果表明:不同工况下,2种模型预测控制器都有良好动态跟踪特性,动力学模型的跟随效果和控制平滑度略优于运动学模型。     

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%。     

基于多目标优化的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆换道轨迹规划的拟人性和实时性,提出了安全、舒适、节能等多目标协同优化的换道轨迹规划算法,该轨迹规划方法的适应性取决于车辆换道时间、纵横向速度及加速度等关键变量的约束条件;基于车辆运动学和动力学理论,分析了动态未知环境下车辆换道安全区域,建立了六次多项式车辆理想换道轨迹模型,并运用遗传算法-BP神经网络理论对换道终止时刻及目标位置进行预测,得到了复杂场景下车辆换道轨迹簇;分析了基于可行解空间的车辆换道安全性、舒适性、经济性等性能评价函数,构建了多性能目标协同优化目标函数和约束条件,运用鲸鱼优化算法对换道轨迹簇进行优化,实现多性能目标协同的智能车辆换道轨迹最优规划;为进一步验证多目标优化轨迹规划算法的准确性,运用L3级智能车辆测试平台对结构化道路场景下多目标优化换道轨迹规划算法进行了试验验证。仿真和试验结果表明:提出的轨迹规划算法在满足各项约束的情况下可成功实现平稳、安全换道,并且与传统驾驶人换道相比,换道过程的安全性、舒适性及多目标综合性能分别提升了5.1%、3.3%和1.7%,有效提升了动态环境下智能车辆换道轨迹规划的拟人性。      

GPS接收机C/A码跟踪算法及环路控制策略

高动态GPS接收机指在接收信号有较大的多普勒频率偏移及其一阶、二阶导数存在时仍能正常工作的GPS接收机。针对高动态环境下伪码跟踪所遇到的问题,重点研究了与高动态载波跟踪算法相匹配的、基于载波辅助技术的归一化非相干点积功率伪码跟踪算法,以及预检积分时间可变的伪码跟踪环路控制策略。采用MATLAB建立了系统模型,仿真结果表明:采用伪码跟踪算法以及结合相应的高动态载波跟踪算法的伪码跟踪控制策略的GPS接收机能在加速度为80 g,加速度为10 g.s-1的指标下正常工作。     

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。     

车辆多目标自适应巡航显式模型预测控制

为了兼顾车辆自适应巡航控制(ACC)系统的跟踪控制效果和实时性, 提出了基于显式模型预测控制(EMPC)理论的车辆多目标自适应巡航控制方法; 基于车辆间运动学关系建立自适应巡航控制运动学模型, 根据预测控制理论推导预测时域内的跟踪误差预测模型, 并确定车辆安全性、跟踪性、经济性和舒适性等多性能目标函数和约束条件; 运用显式模型预测控制中的多参数规划理论, 将基于反复在线优化计算的闭环模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射(PPWA)系统, 通过离线计算获得期望加速度与距离误差、速度误差、自车加速度和前车加速度等状态变量之间的最优控制律, 并设计在线查表的搜索流程, 通过定位当前状态所处分区, 并应用该分区的显式控制律实现自适应巡航控制; 进行了纵向跟踪工况仿真验证, 并与传统MPC-ACC控制方法进行对比。对比结果表明: 在前车正弦加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了53.51%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.220 3 m, 平均速度误差为0.340 1 m·s-1; 在前车阶跃加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了72.96%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.331 9 m, 平均速度误差为0.399 1 m·s-1。可见, 提出的EMPC-ACC控制算法在保证纵向跟踪性能的前提下, 有效地提高了自适应巡航控制的实时性。      

双车道公路弯道驾驶轨迹跟踪模型

针对双车道公路弯道轨迹跟踪行为的瞬时多变性,及驾驶人模糊感知与主观决策能力导致的不确定性,通过分析驾驶人在前方弯道线形影响下的驾驶特性,引入转向驾驶行为控制因素,运用多目标模糊优选决策理论,研究了模糊性和主观性对轨迹跟踪行为的影响规律;基于灰色理论,利用主观与客观相结合的权重确定方法,建立了轨迹跟踪模型.选择5处曲线路段进行实地试验,通过试验结果与仿真结果的对比,验证了本文模型的有效性.研究结果表明:行驶轨迹弧长、横向力系数和轨迹侧向偏移是轨迹跟踪行为的控制因素;综合考虑主观与客观因素的权重确定方法,体现了驾驶人在模糊优选决策轨迹跟踪行为中的主观特性.      

高速公路车辆轨迹摆动特征与小客车道宽度研究

为明确车辆在高速公路车道保持阶段行驶过程中的轨迹横向摆动行为特征，利用高速公路无人机航拍的车辆轨迹数据集，基于车辆位置坐标提取行驶轨迹和速度，计算车辆在自然驾驶状态下的轨迹摆动特征指标，包括轨迹横向摆动的幅度和在摆动周期内的纵向行驶距离，分析不同车型的速度分布特征，研究行驶速度和车道位置对车辆轨迹横向摆动指标的影响。结果表明，尽管小型车和大型车的车身尺寸和动力性能存在显著差别，但两者的轨迹摆动幅度在整体上基本相同，两种车型的摆动幅度平均值分别为0.587 m和0.560 m，摆动周期内的行驶距离分别为252.95 m和251.99 m；车辆轨迹的横向摆动幅度对速度变化不敏感，不会随速度增加而增大，在高速条件下趋于平稳甚至下降，同样，摆动周期内的行驶距离与行驶速度之间未见显著相关性；不同的车道位置对轨迹摆动行为有一定影响，对小型车而言，车道位置由内向外变化时，轨迹摆幅有一定的增加趋势，而大型车的轨迹摆幅则是中间车道最小；国内高速公路车辆轨迹摆幅略高于德国HighD数据集的分析结果，但整体上非常接近；根据车辆轨迹的横向摆动幅度特征，可以确定高速公路小客车专用车道(或是小客车专用高速公路)的...     

基于行为识别的智能车纵向决策研究

针对智能车纵向决策问题，提出基于环境车辆偏离车道程度识别运动模式的方法；构建动态环境车辆横纵向轨迹预测模型，并求解；构建保持、先行、避让在内的决策集，提出基于预测轨迹的单个车辆决策方法，并基于所有动态环境车辆的决策结果在加速、减速和匀速3 种结果中做出综合决策. 实车实验表明：在直行、换道和转弯运动模式下轨迹预测平均误差分别为0.11，0.29，0.80 m，预测精度较高；复杂动态环境下，本文提供的纵向决策信息提升了智能车行驶的安全性和舒适性.     

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...     

车辆换道纵横向耦合控制

基于车辆纵横向动力学耦合模型,研究了自动化公路系统车辆换道纵横向耦合控制.假定换道过程中车辆横向加速度满足梯形约束,根据期望换道轨迹计算车辆换道时的期望横摆角和横摆角速度,依靠车载传感器获得车辆横摆角速度信息.采用有限时间滑模趋近律,设计了车辆换道纵横向耦合变结构控制规律.基于李雅普诺夫稳定性理论,对控制系统的稳定性进行了分析,得到了系统渐进稳定的充分条件.仿真结果表明:采用该控制规律,车辆在纵向速度变化的情况下能够良好地跟踪期望换道轨迹,跟踪误差小于0.06 m.     

公路客车横向加速度实验研究

为提供不同类型公路几何线形参数的计算依据,在12条不同地形环境、不同等级的公路上采集了小客车和大客车的横向加速度、行驶速度和轨迹曲率半径数据,评估了试验公路的行驶舒适性,给出了六车道、四车道、双车道3类公路的横向加速度特征分位值,针对不同公路类型和车型,建立了横向加速度-曲率半径和横向加速度-速度的均值模型、极限值模型和85分位值模型.研究结果表明:（1）车道数越少,行驶舒适性越差,设计速度低于30 km/h的双车道公路部分路段的行驶舒适性极差;（2）横向加速度累计频率曲线的拐点在第90~92分位,双车道公路的横向加速度最大值大于8 m/s2;（3）行驶轨迹越缓和、车道数越多,横向加速度分布越集中,且大客车的横向加速度分布要比小客车集中;（4）第85分位值模型可用于公路几何参数的最大值与最小值控制,均值模型可用于几何参数的一般值控制.      

山区公路回头曲线的车道偏移行为与自由行驶轨迹模型

为揭示山区公路回头曲线路段的车道偏移行为和轨迹特征，建立了自由行驶轨迹模型；在一条山区复杂线形公路上开展了实车驾驶试验，使用高精度车载设备收集自然驾驶状态下的车辆行驶轨迹、速度和偏移数据；基于轨迹相对位置曲线定义了回头曲线路段左右转车辆的自由行驶轨迹模式；以曲线转角180°为界，建立了回头曲线路段车辆相对位置拟合模型，设计了基于偏移量的自由行驶轨迹计算方法，并以其他道路的回头曲线作为算例进行模型验证。研究结果表明:回头曲线左转车辆呈现出4种轨迹模式，右转车辆呈现出3种轨迹模式；车辆轨迹在回头曲线的入弯、弯中和出弯阶段均出现了较大的偏移，偏移量大于40%，此时车身侵占对向车道，不同的轨迹模式具有不同的偏移特征；不同位置所对应的速度与偏移量的分布较离散，当速度折减小于6.5 km·h-1时，驾驶人可以通过占用对向车道来降低回头曲线行驶时的速度折损；基于横向偏移量建立的不同曲线转角下的轨迹拟合模型中，当回头曲线转角约为180°时，拟合模型的精度最大，左转拟合精度介于0.90~0.97，右转拟合精度介于0.65~0.97；当回头曲线转角大于180°时，拟合模型最大拟合精度0.97发生在右转，当回头曲线转角小于180°时，拟合模型最大拟合精度0.89发生在左转。可见，本文建立的轨迹模型具有较强的适用性，可为山区公路回头曲线的行驶轨迹预测提供手段和方法。      

基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发, 提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发 生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s-2 的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾” 特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制

对汽车列车的运动特点进行了研究,建立了考虑铰接角的单拖挂汽车列车驾驶员模型;对挂车制动时车辆运动状态的变化进行了分析,设计了基于差动控制的道路跟踪控制器,建立了基于Simulink和Trucksim的联合仿真模型,验证了双移线工况下模型的路径跟随性和行驶稳定性.结果表明:基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制器,与单...     

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.