车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.      

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。     

基于车联网的汽车自动换道方法研究

为弥补现有汽车自动换道时未考虑周围车辆运动状态变化以及舒适性差和通行效率低等方面的不足,同时提出了在车联网条件下的汽车自动换道方法,主要包括动态轨迹的规划、前馈与反馈相结合的PQ跟踪控制策略两部分,开展Carsim和simulink联合仿真以及实车验证结果表明,与传统非动态自动换道方法相比,该方法能有效解决在换道过程中周围车辆车速变化及车辆突然闯入等情况的难题,明显提高了换道过程中的安全性,由数据分析可知在保证车辆舒适性、稳定性的同时,换道时间缩短了20%,有效提高了车辆换道效率。     

基于车车通信技术的自动换道算法研究与仿真

针对自动驾驶中的自动换道问题,提出了并行换道轨迹规划方法,增加换道可能性的同时提升了换道轨迹合理性,提出了碰撞检测与并行轨迹重规划方法,保障了换道过程的安全性,对滑模轨迹跟踪算法进行改进,并搭建CarSim、Prescan和MATLAB联合仿真平台进行仿真,验证了所提出方法的有效性。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

智能车辆自由换道模型研究

针对传统的车辆换道模型在换道过程中存在着侧向加速度过大或产生跃变、轨迹曲率不连续以及换道过程起始时刻侧向加速度不为零的问题,以四段式车道变换理论为基础,提出一种新的车辆自由换道轨迹函数,并引入B样条理论对换道轨迹进行再规划,进而建立一种新的高速公路车辆自由换道模型。该模型能够较好的解决传统车道变换模型存在的上述缺陷。给定车辆换道轨迹性能评价参数,利用Matlab仿真计算得到新模型产生的换道轨迹,并与另外两种换道模型产生的轨迹进行对比分析。分析结果验证了该模型的正确性及有效性。     

基于Carsim的车辆运动轨迹跟踪算法

车辆质心运动轨迹作为车辆最为直观的运动结果,对车辆行驶安全性和操纵稳定性的研究十分重要,且准确计算车辆的行驶轨迹对驾驶员准确操控车辆很有帮助。但是由于技术水平的制约,当前车载定位系统的精度和稳定性较差,且价格昂贵。文中以二自由度车辆模型为基础,通过坐标系变换,建立质心坐标的微分方程,运用Kalman滤波技术对输入变量进行滤波,通过MATLAB/SIMULINK和Carsim进行联合仿真,试验结果与真实车辆行驶轨迹相吻合。     

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。     

基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划

为满足智能汽车换道过程中安全性和舒适性的要求,提出了一种基于双五次多项式的智能汽车换道轨迹规划算法。以动态规划换道时间和增加舒适性约束条件来改进五次多项式规划算法,在该基础上结合当前环境和换道始末状态计算出中转状态,并采用两次改进的五次多项式算法避免与前方车辆碰撞。轨迹规划与轨迹跟踪的仿真和试验结果表明,对于不同的工况,本文中提出的双五次换道轨迹规划算法在横向速度、加速度、加速度变化率以及算法运行时间等方面都具有优势,得到的轨迹也满足实际状况下的车辆换道要求,安全性得到提升且操纵稳定性良好,证明该算法具有一定的实际应用价值。     

基于BP神经网络的智能车辆换道决策模型研究

为了正确刻画智能网联环境下的车辆换道行为,提出基于BP神经网络的车辆换道决策模型.分析了交通流中车辆换道行为,以HighD自然驾驶数据集为数据来源,筛选出1 900组车辆换道和未换道信息作为模型的训练与验证,利用高斯滤波方法拟合目标车辆换道轨迹和横向位移轨迹,选择影响车辆换道决策的7个参数作为模型输入,建立BP神经网络...     

基于鱼群算法的智能汽车换道轨迹规划

智能汽车的轨迹规划是智能汽车研究领域的重点问题,文章通过对换道过程中车辆状态的分析,利用多项式函数规划智能车辆的换道轨迹,引入轨迹优化函数,对换道轨迹进行最优化选取,并基于鱼群算法对换道轨迹优化函数进行最优化选取。仿真结果表明该换道轨迹规划方法可平稳实现智能车辆的换道行为。     

山地城市螺旋匝道驾驶仿真与关键设计指标

山地城市受道路资源等因素的制约,常将螺旋匝道作为衔接两侧道路高差的方案。由于目前缺乏针对螺旋匝道的设计标准,导致螺旋匝道在设计时往往沿用环形匝道甚至支路的线形标准。选择重庆市主城区的7个螺旋匝道开展自然驾驶实验,并通过Carsim仿真软件建立道路环境模型,分析比较导致车辆轨迹偏移的关键影响因素。研究结果表明：在利用Carsim进行驾驶员仿真模型建立时,采用闭环控制模式仿真结果可信度较高;当仿真运行速度超过实测运行速度62.5%以上时才会出现轨迹偏离的现象,建议适当提高螺旋匝道设计速度;部分螺旋匝道设计最小圆曲线半径可根据实际情况适当下调;对于设计速度较低的螺旋匝道,可通过提升超高值以保证实际运行速度的提升。     

基于改进LSTM-NN的安全性自动驾驶换道轨迹规划模型

为改善现有的自动驾驶换道轨迹规划模型产生的换道轨迹与真实的换道轨迹存在较大偏差的问题，提出了一种改进LSTM-NN的安全敏感性深度学习模型，该模型可以缓解当前自动驾驶轨迹规划存在的不足，输出轨迹既保证了较高的精度又提高了安全性。CarSim仿真软件模拟了本模型产生轨迹的可跟踪性，结果显示轨迹非常平滑，并且自动驾驶车辆可以高效、安全地完成换道。     

基于驾驶特征学习的自动驾驶车辆换道轨迹规划

针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法。采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾驶车辆换道轨迹。试验结果表明,进行驾驶员特征学习后的换道轨迹基本包含在驾驶员换道轨迹区域内,且轨迹特征更为接近人类驾驶员换道轨迹特征,更能反映驾驶员主观感受。     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型。该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成。首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在各种道路平面线形上的普适性。然后,在路径生成模块中,根据换道车辆初始时刻的运动状态,建立一系列多项式方程,并利用牛顿迭代法求解方程未知参数,以此生成连接初始位置和目标位置的换道路径,用以保证换道轨迹的平滑性。最后,在速度曲线生成模块中,以满足防碰撞约束、跟驰加速度约束以及车辆运动状态约束为目标,构建二次规划模型,生成沿着换道路径的车辆速度曲线,用以保证换道轨迹的安全性和舒适性。此外,考虑到周边动态的交通环境,车辆系统在每个时间步内会循环调用提出的模型实时更新换道轨迹,直至车辆到达目标位置。仿真试验结果表明：应用提出的换道轨迹规划模型,车辆能够有效避免与周边动态车辆发生碰撞,成功完成换道;基于二次规划框架,模型优化求解时间明显缩短,满足轨迹规划的实时性和有效性要求。     

交织车辆的跟车换道行为研究

在不满足换道条件下,交织车辆因换道的强制要求,会有选择地放弃跟车转而进行挤车换道.针对此现象,在深入分析交织车辆的跟车换道行为的基础上,从驾驶员的角度出发,选择其跟车换道的影响因素,构建了跟车换道的效用函数,建立了交织车辆跟车换道的二元选择 Logit 概率模型.基于车辆轨迹获取技术对模型的相关变量进行了调查,采用最大似然估计法对模型进行了标定.选择命中率作为评价指标,采用实例对模型的有效性进行了验证.结果表明,模型能有效地模拟交织车辆的跟车换道行为,精度高达99.0%.      

面向城市道路的智能网联汽车多车道轨迹优化方法

为提高城市路网下智能网联汽车的通行效率以及燃油效率,提出面向城市道路的多车道时空轨迹优化方法。首先,结合多车道时空位置关系定义智能网联汽车状态与约束,综合考虑通行效率与燃油经济性构建时空轨迹复合优化模型,并采用庞特里亚金极大值算法进行求解。然后,本文设定协同换道的规则,并通过Q-learning算法获取最优的换道策略。最后,通过SUMO/Python联合仿真验证了该方法可以在不同车辆饱和程度、绿信比状态及最低通行速度条件下有效提高通行效率,且燃油效率得到明显改善。     

基于NGSIM轨迹数据的换道行为微观特性分析

换道行为在不同的换道意图下可分为自由换道和强制换道两类,选用NGSIM轨迹数据对二者微观特性进行对比分析。为保证数据准确性,在平滑处理基础上,以剔除轨迹数据换道过程识别错误为目的,构建了换道起终点时空约束规则,对完整的单次换道行为参数进行了提取。利用半对数模型,采用回归分析法对影响二者换道时间的显著性因素进行提取并对比;同时建立多项式模型,选取多个误差指标对不同阶数下换道横向移动轨迹拟合效果进行评价。结果表明,强制换道平均换道时间稍长于自由换道,影响二者换道时间的显著性因素及各因素影响程度并不相同;但二者横向移动轨迹均可用5次多项式拟合,拟合优度可达0.99。     

预告标志对城市快速道路交织区交通流特性的影响

为了更好地采用城市快速路交织区的交通流特性指导、优化道路设计,基于城市快速路交织路段内驾驶员的换道行为及车辆换道数据,分析该路段内的车辆换道轨迹及持续时间等信息。建立基本的车辆换道规则,发掘预告标志设置对交织路段交通流特性的影响,并在AnyLogic中建立模型进行仿真。结果表明,预告标志设置对交织区车辆换道特征会产生影响。     

基于相关向量机的换道安全性评估

针对传统换道预警系统算法存在的准确率和可靠率等问题,利用毫米波雷达、AWS视觉传感器、车载陀螺仪等设备搭建了试验车,在普通高速公路上对19名被试人员进行了实际道路驾驶试验,并从试验数据中筛选出近1000次换道行为数据.以3段式换道轨迹模型为基础,将横摆角速度统计值作为确定各个阶段曲率半径的依据,根据横摆角速度α= 0.05的上侧分位数确定可接受安全域的上限;并以换道持续时间的极大值为基准,通过分析12 s以上的换道过程,形成一系列控制点,采用B样条曲线规划确定了可接受安全域的下限.通过利用相关向量机(RVM)模型对换道过程参数进行估计,并利用7次多项式模型对换道轨迹进行拟合,然后将拟合轨迹与可接受安全域上限或者下限所围成面积与可接受安全域面积的比值作为预警参数,实现了对换道安全性的评估.利用真实数据对上述评估算法进行验证,结果表明,所提出的换道安全算法的评估结果能正确反映换道的真实安全性,并且与驾驶人的操作行为具有良好的相关性.