微观仿真自主性车道变换模型

车道变换是一种复杂的刺激-反应行为,为了准确表示车辆变换车道的决策过程,克服现有模型的不足,重点考虑驾驶员特征和车辆类型对车道变换的影响,并将车道变换过程可划分为3个阶段,即车辆挟道意图的产生、换道可行性分析和换道的执行;引入随机效用理论描述换道需求的产生,建立了基于车道效用选择的自主性车道变换模型,利用视频处理软件获取大量车辆运行轨迹微观数据,采用极大似然估计法对构建的自主性车道变换模型进行了标定;最后,基于换道次数的仿真值与实测值,选取均方根偏差、均方根百分比偏差2个评价指标对车道变换模型的有效性进行了验证,误差指标小于10％,表明建立的自主性车道变换模型可以较好地描述车道变换复杂的运行行为.     

基于稳态转向特性的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆在高速公路上的换道安全性,分析了车辆在高速状态下的转向特性并对换道轨迹曲线的最大曲率进行限制,以防止车辆在换道过程中出现侧滑现象,分析了交通车对换道安全性的影响,利用多项式函数进行换道轨迹规划,以车辆侧向加速度和换道时间为换道优化函数的优化变量,建立了基于稳态转向特性和换道安全距离的换道模型。利用MATLAB和CarSim软件对换道轨迹进行仿真分析,结果表明,该换道轨迹规划方法能够安全平稳地实现智能车辆的换道行为。     

基于元胞自动机的破损路面车辆换道仿真

针对路面破损条件下,驾驶员为获得更高行驶效益而进行车道变换的现象,以元胞自动机Na Sch模型为基础,引入慢启动规则和换道规则,建立路面破损条件下双车道车辆微观换道模型。以换道需求、车道选择、间隙检测和换道执行4个过程确立仿真流程,对不同路面破损条件下的驾驶员特性、交通流特性和车辆换道特性进行仿真分析。从车辆运行角度对路面破损等级进行划分,依据效用理论计算车辆在不同车道上的行驶效益,建立车辆车道选择模型,并定义换道系数,分析单块路面破损对车辆换道行为的影响。基于驾驶员的行为差异,在仿真过程中将驾驶员分为冒险型、机敏型、谨慎型和迟缓型4类,通过设置仿真参数,对不同类型驾驶员在路面破损条件下的行为特性进行分析。结果表明:换道系数随路面破损等级的增加而不断增大,破损等级越高,车辆在破损路段行驶的效益越低,进一步增大驾驶员进行车道变换的概率,能够很好地模拟路面破损对车辆换道行为产生的影响。冒险型驾驶员在中密度区的换道率最高,随着路面破损程度的增加,车辆换道率和行驶速度方差随之增大,说明破损路面会降低车辆行驶效益,加剧换道行为的产生,同时增加车辆行驶速度的波动性,对交通流正常运行产生一定干扰,不利于行车安全。     

基于轨迹数据的地下快速路换道决策模型研究

为准确描述城市地下快速路换道行为特性,基于8自由度驾驶模拟试验,获取了不同交通流情况下,全时全员车辆高精度轨迹数据,并提取了471个自由换道和164个强制换道样本。分析主车与目标车道前、后车以及当前车道的前车间隙特征,选取车速为性能指标,均方根百分比误差为拟合优度函数,利用遗传算法对GIPPS模型进行参数标定及效果验证。结果表明:自由换道决策时,与目标车道前车的间隙远大于与目标车道后车的间隙,而强制换道决策更多受驾驶任务影响,周围车辆间隙大小无显著差异。自由换道间隙符合对数正态分布,强制换道间隙符合伽马分布。GIPPS换道决策模型在自由换道和强制换道行为样本的验证中,模型预测误差值不同,自由换道模型参数的误差更小。研究结果对于构建符合地下快速路环境特征的换道决策模型具有重要价值。     

面向车道变换的路径规划及模型预测轨迹跟踪

为解决智能车辆在车道变换过程中的路径规划和路径跟踪问题,首先,利用梯形加速度法设计了车道变换虚拟理想轨迹,该路径规划方法的适应性取决于车道变换时间、横向加速度及变化率等关键变量的约束条件,因而对各关键变量之间的数学关系进行了定量计算,并绘制了不同工况下的车道变换虚拟理想轨迹,用于分析各关键变量对路径规划的影响;其次,建立了线性离散的车辆动力学预测模型,综合分析了车辆模型的控制输入、状态变量以及道路结构参数等约束条件,构建了多约束模型预测控制（MMPC）系统用于车道变换路径跟踪,并基于Hildreth二次规划算法对其目标函数进行了求解,获得前轮转向角控制量,从而保证智能车辆在车道变换过程中的路径跟踪性能及操纵稳定性能;最后,利用MATLAB和Carsim软件对提出的多约束模型预测控制系统进行联合仿真,并构建单约束模型预测控制（SMPC）系统与其进行性能比较,分别对车道变换时间为3 s和6 s时的车道变换性能进行比较分析。结果表明：当车道变换时间为6 s时,2种控制系统都能较好地实现车道变换功能;当车道变换时间为3 s时,与SMPC控制系统相比较,MMPC控制系统能够在有效跟踪期望行驶路径的同时改善车辆的操纵稳定性,从而提高车辆在路径跟踪过程中的主动安全性能。     

基于车辆轨迹的驾驶员自由换道行为研究

自由换道行为会对交通流稳定运行产生较大的影响,在换道过程中驾驶员的行为是重要的影响因素。基于车辆运行轨迹的分析,对驾驶员在自由换道过程中的心理行为进行分析,为自由换道模型的构建提供参考依据。     

基于有限状态自动机的车道变换模型

为了解决车道变换模型中采用Gipps换道框架计算效率不高的问题,提出了一种车辆行驶的有限状态自动机框架,该框架能够容纳选择性换道和强制性换道,使驾驶员从当前状态出发进行局部决策.同时提出了基于临界距离的强制性换道需求产生条件和基于前方交通状态的选择性换道需求产生条件,推导了基于前后临界空当的换道安全条件,开发了交通仿真软件,并在二车道道路上对模型进行了验证.结果表明:该模型能够再现真实的交通流宏观特性和换道行为微观特性.     

基于车车通信的车辆并行协同自动换道控制

为研究多车协同自动换道,分析了三车道八车场景中两车协同行为,对两车并行协同行为进行界定,提出了两车并行协同自动换道控制策略。针对三车道八车场景,以车车通信为条件,实时获取周围车辆的运动状态变化和换道意图,根据周围车辆的运动状态,设计了两车协同换道轨迹模型,规划换道车辆的参考协同换道轨迹。在此基础上,提出了并行协同自动换道安全距离模型,以形成换道车辆与周围车辆的换道轨迹约束,保证生成安全可靠的协同换道轨迹。最终根据规划的安全参考轨迹,采用模型预测控制算法,实时优化换道车辆的速度和前轮转角,实现轨迹纵横向跟踪。仿真结果表明,所提出的并行协同控制策略能够实现两车安全协同自动换道,同时提高换道效率。     

基于驾驶人不满度的高速公路自动驾驶换道决策

为了实现高速公路的自由换道行为决策，并满足行车安全高效性、决策结果平稳无震荡、与运动规划模块结合引导车辆行驶等要求，提出了一种基于驾驶人不满度的换道行为决策方法。首先，根据驾驶人的速度期望建立了驾驶人不满度累积模型，并基于驾驶人速度不满累积度产生换道意图。其次，依据不同车道障碍车的运动状态，设计了2种目标车道选择策略，通过预测引擎对各个待选车道进行预测和评估，选取其中行车效率较高的车道作为目标车道，同时建立换道最小安全距离模型，用以在换道全过程中判断换道的可行性。然后，将换道行为决策的结果以目标车道的形式传递给基于改进人工势场的运动规划模块，用于运动规划模块目标的选取，以引导车辆横纵向运动。最后，在CarSim/PreScan/Simulink的联合仿真平台和硬件在环平台上建立多种测试场景，验证换道行为决策算法。试验结果表明：换道行为决策算法能够依据驾驶人速度不满累积度产生稳定的换道意图，进而根据所设计的换道策略选取具有更高行车效率的目标车道，并在换道过程中持续判断换道的可行性，以应对障碍车辆突然加减速等突发状况，保证换道过程的高效性和安全性；换道行为决策算法通过目标车道的转换，引导运动规划模块调整车辆的运动，实现跟车、换道等行为。     

微观交通仿真中的车道变换模型

将车道变换行为分为强制性车道变换和任意性车道变换两种类型，分析了两种车道变换类型的各种常见情形，建立了描述车辆车道变换意图的产生、车道变换可行性分析以及车道变换的实施等行为的车道变换模型。此外，作为一种特殊的车道变换行为，还建立了反映车辆在拥挤状态下的挤车变道行为的挤车变道模型。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

无人驾驶汽车路径跟踪控制方法拟人程度研究

无人驾驶汽车路径跟踪控制是无人驾驶汽车运动控制的核心所在,目前常用的路径跟踪模型主要以路径跟踪精度为主要控制目标,在很大程度上忽略了无人驾驶汽车的乘坐舒适性和控制的拟人程度。为了研究无人驾驶汽车路径跟踪控制算法的拟人程度并提高乘坐舒适性,基于转向几何学、汽车运动学和汽车动力学理论建立实车中常用的4种路径跟踪模型,提出以路径跟踪过程中的最大横向加速度a_ymax和方向盘转角平方和δ_w²共同表征路径跟踪模型的拟人程度和横向乘坐舒适性。基于驾驶人实车换道试验数据,建立多项式拟人换道参考路径,搭建CarSim/Simulink联合仿真模型,并对其进行不同车速下的车辆换道试验。研究结果表明：路径跟踪模型的横向循迹偏差均会随着车速的提高而增加,但都能较好实现路径跟踪;带预瞄路径跟踪模型和动力学前馈最优LQR路径跟踪模型拟人程度较好;汽车运动学路径跟踪模型的乘坐舒适性最差,方向盘修正激烈;在100 km·h^-1,a_ymax>0.7 m·s^-2,δ_w²>2.7×10³时,拟人程度最差;不带预瞄路径跟踪模型循迹精度最高,且拟人程度最高,乘坐舒适性最好,120 km·h^-1时,a_ymax ≤ 0.5 m·s^-2。     

智能网联环境下基于安全势场理论的车辆换道模型

为有效刻画未来智能网联环境下车辆在换道过程中面临的驾驶风险,保证车辆执行更加安全的换道决策,建立基于安全势场理论的车辆换道模型。首先针对车辆换道过程中所遇到的驾驶风险进行评估,利用势场理论给出车辆行驶过程中不同运动状态下安全势场的空间分布。其次根据换道过程中相关车辆不同安全势场分布情况计算出换道结束时的车间临界距离,相比于传统的车间临界距离计算模型,提出方法能够动态刻画出车辆在不同速度、加速度条件下临界距离的变化趋势,并且能够根据车辆不同的运动状态,动态表达出车辆间临界距离的变化。在此基础上,根据智能网联环境下车辆各类运动状态能够被实时感知的特点,总结出车辆各类运动状态下需要的换道安全临界时间,最终建立基于安全势场理论的最小安全距离换道模型。最后,对模型进行数值仿真分析,仿真结果表明：车辆换道所需要的最小纵向安全距离与换道车辆以及其周围车辆的运动状态有着直接关系。在今后趋于成熟的智能网联环境下,该模型可以进一步进行扩展,利用安全势场的分布情况,对车辆换道过程进行动态实时干涉,能够为今后智能网联环境下车辆协同换道、车辆自动驾驶以及车辆群体优化控制等相关研究提供一定的理论支撑。     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

Optimal control of brakes and steering for autonomous collision avoidance using modified Hamiltonian algorithm

ABSTRACT

This paper considers the problem of collision avoidance for road vehicles, operating at the limits of friction. A two-level modelling and control methodology is proposed, with the upper level using a friction-limited particle model for motion planning, and the lower level using a nonlinear 3DOF model for optimal control allocation. Motion planning adopts a two-phase approach: the first phase is to avoid the obstacle, the second is to recover lane keeping with minimal additional lateral deviation. This methodology differs from the more standard approach of path-planning/path-following, as there is no explicit path reference used; the control reference is a target acceleration vector which simultaneously induces changes in direction and speed. The lower level control distributes vehicle targets to the brake and steer actuators via a new and efficient method, the Modified Hamiltonian Algorithm (MHA). MHA balances CG acceleration targets with yaw moment tracking to preserve lateral stability. A nonlinear 7DOF two-track vehicle model confirms the overall validity of this novel methodology for collision avoidance.     

人机混驾交通流交织区换道模型切换控制策略

因交织区的强制换道存在紧迫性, 车辆换道行为在交织区后半段会出现因换道意愿强烈而产生的激进换道行为, 这种微观的换道行为将给交通流带来一定影响; 在人机混驾情形下, 不同类型换道切换控制模型同样可能影响交织区通行能力。在分析人机混驾交通流交织区换道行为特性的基础上, 将换道类型分为保守型换道和激进型换道; 在可接受安全间隙模型的基础上结合自动驾驶车辆间的协同行为, 构建自动驾驶车辆在保守状态下的协同换道模型; 以及在激进型状态下考虑目标车道后车类型影响下, 构建激进型换道模型。通过分析津保立交桥实地调研轨迹数据和NGSIM中US-101交织路段轨迹数据, 分别拟合了保守型、激进型换道模型切换点分布函数; 考虑不同车辆驾驶行为特性及其相互作用, 提出人机混驾条件下换道模型切换控制逻辑决策。以SUMO仿真软件搭建实验平台, 考虑人工驾驶车辆换道模型切换点分布特性, 以优化最大流率、交织区整体车辆运行速度、换道车辆速度等为目标, 确定不同自动驾驶车辆渗透率下自动驾驶车辆的最佳保守型-激进型换道模型切换点。仿真结果显示: 在交织区长度为250 m, 自动驾驶渗透率分别为0.2, 0.5, 0.8时, 自动驾驶换道模型切换点分别在180, 80, 50 m处达到最佳, 即随着自动驾驶渗透率的提高, 换道切换点最佳位置将向交织区入口处逐渐移动, 且在自动驾驶渗透率较低时这种换道切换点的变化较为明显; 在较高渗透率下, 由于协同换道出现频率增高, 自动驾驶强制性换道行为比例降低, 换道模型切换点对交织区通行能力的影响逐渐变小。本项研究对人机混驾条件下高速公路交织区自动驾驶车辆的换道控制提供决策依据      

基于LQR的重型半挂汽车列车稳定性控制策略

以半挂车的横摆角速度、侧向加速度、牵引车与半挂车的铰接角及铰接角速度为控制变量,建立了4自由度6轴重型半挂汽车列车的动力学参考模型,并应用ISO双移线工况对此模型进行验证。考虑到等速圆周稳态工况下行驶和地面附着系数等因素对汽车的限制,确定了控制变量横摆角速度和侧向加速度的参考值。采用基于线性二次型调节器(LQR)的最优控制策略及半挂汽车列车单侧制动方案,应用Trucksim软件对参考模型进行了鱼钩转向工况仿真分析。仿真结果表明:所提出的控制策略正确、有效,实现了提高半挂汽车列车稳定性的控制目标。     

基于VanetMobiSim/NS-2的车辆换道模型仿真

高速公路上驾驶人换道行为容易导致车辆碰撞事故。利用车载自组网（Vanet）车车通信提醒驾驶人在换道过程中可能遇到的危险,但在真实环境中测试车载自组网难度大,代价高。Vanet-MobiSim和NS-2分别是优秀的交通、网络仿真器,两者联合可以为车载自组网提供真实可靠的微观仿真平台。文中结合开源的VanetMobiSim中的智能驾驶人换道模型——IDM_LC设计Vanet环境下的车辆换道模型,仿真产生不同车密度、车道数下的移动车辆Trace文件。将Trace文件导入开源的NS-2中进行仿真分析。结果表明,采用VanetMobiSim/NS-2联合仿真平台可以很好的模拟设计的不同情景下的车辆换道模型,车辆换道时的车车通信将使得车辆换道效率和安全性都得到提高。