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针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。 相似文献
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《汽车工程》2021,(7)
针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工况试验和中国新车评价规程(C-NCAP)测试工况试验,对控制策略进行验证。结果表明,滤波算法具备精准的辨识效果;而自动紧急制动策略可在变化附着系数路面上实现对制动时机的准确决断。 相似文献
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本次研究基于路面抗滑特性的预测问题,运用道路摩擦系数测试仪在公路上进行路面摩擦系数测试试验,并对试验结果进行分析,提出了路面摩擦系数的影响因素。应用广义回归神经网络分析方法,以影响因素为分类标准,确定了摩擦系数预测模型的分类,建立了基于广义回归神经网络的路面摩擦系数预测模型,并通过60组试验数据对网络模型进行了训练,利用6组实验数据进行预测结果对比。结果表明,模型预测值与实测值的平均误差为3.0%左右,模型预测结果与实测结果吻合,所构建模型是正确的,且具有较高的精度;此外还通过实车进行了汽车制动试验,并根据试验结果与模型预测结果对比,为交通事故分析中计算事故车速提供依据。 相似文献
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本文中针对一种双转鼓惯性试验台,基于CAN/PCI总线建立机电一体化分布式测控系统,用于车辆安全性、动力性试验检测。基于所设计惯性试验台提出通过改变车轮与双转鼓间安置角等效不同路面峰值附着系数的算法,基于制动过程单轮动力学分析,建立单轮-试验台系统动力学模型,根据动力学模型获得可变安置角与路面峰值附着系数等效路面附着机理,基于Matlab/Simulink建立单轮-试验台系统仿真模型,验证了等效路面附着系数算法。通过所建单轮-试验台系统进行了试验,在小滑动区实时获取车轮所受纵向力及滑动率,基于Slip-slope理论实时估算等效峰值附着系数。结果表明,双转鼓惯性试验台等效路面附着机理正确,等效路面附着系数算法准确可行。 相似文献
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