基于时间系数的单点预瞄驾驶员模型分析

本文中建立了一种车辆新的单点预瞄驾驶员模型,分析了预瞄时间和误差反馈系数对跟踪效果的影响。提出稳态误差存在的根本原因是"纵向预瞄时间和侧向加速时间没有解耦"的假设。通过增设表征侧向加速时间与纵向预瞄时间之间关系的时间系数F,该模型在保证系统振动频率可调的前提下,可无差地跟踪给定的弧形弯道。     

基于曲率与车速的两点智能控制驾驶员模型

为了提高驾驶员模型的路径跟踪精度,基于模糊逻辑智能控制器建立了一种依据道路曲率、车速,采用远、近两点预瞄的智能驾驶员模型。该模型根据目标道路的曲率自适应地选择预瞄距离远、近两点,根据不同的车速和预瞄点的横向偏差决策出最优转向盘转角。对所建立的驾驶员模型与CarSim驾驶员模型进行仿真测试对比,结果表明,该模型能够在反应滞后的情况下完成复杂道路、极限工况的驾驶员操作,路径跟踪误差较CarSim模型小。     

基于障碍物斥力场的汽车主动避撞系统

为提高汽车行驶安全性,设计了基于障碍物斥力场模型的汽车主动避撞系统,建立了道路算盘模型和驾驶员预瞄跟随模型,利用算盘模型可求解出避撞路径,使用驾驶员预瞄跟随模型可求解出汽车转向盘最优转角。通过动静态障碍物环境下的仿真试验表明,利用算盘模型规划出的路径平滑、安全、可跟踪;驾驶员预瞄跟随模型的路径跟随精度高,实现了汽车主动避撞。     

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。     

融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型

紧急避障工况下的驾驶人操作具有响应快且动作幅值较大的特点，传统预瞄驾驶人模型已不能适应紧急避障工况的需求，故考虑实际避撞场景开发相应的驾驶人模型就显得尤为必要。针对此种状况，基于驾驶模拟器，结合紧急避撞工况实际驾驶人操纵数据，提出了一种融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型。首先针对紧急避撞工况下车辆运动特点，建立车辆横、纵向耦合非线性动力学模型，并给出其状态空间方程描述；其次，离线仿真分析紧急避撞系统特征，并结合线性二次型最优控制，建立最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型；再者，基于紧急避撞工况下真实驾驶人经验转向行为数据，开发基于势场栅格法的驾驶人模型，为进一步提高驾驶人模型对避障行驶工况的适应性，将基于势场栅格法的驾驶人模型与最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型进行融合，并基于Sigmoid函数实现两者输出的权重分配；最后，针对所提出的融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型，开展基于避撞台架的驾驶人在环仿真试验以及实车试验。研究结果表明：在紧急避撞工况下，对比最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型，融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型输出的转向动作与实际驾驶人行为较为接近，可在保证避障安全性的前提下，兼顾避障路径跟踪精度与车辆行驶的稳定性。     

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.     

视觉预瞄式智能车辆纵横向协同控制研究

针对智能车辆路径跟踪控制的高度非线性及纵横向运动控制的耦合性问题,结合视觉预瞄模型及模型预测控制理论提出了一种预瞄式MPC路径跟踪控制新方法。该方法首先对非线性预测模型进行局部线性化,将MPC最优化求解问题转化为二次规划问题。在每个控制时域内将纵向车速及预瞄距离视为已知,运用指数模型对纵向车速进行描述,并结合道路曲率及实际车速设计了预瞄距离发生器。仿真和试验结果表明:相较于传统MPC跟踪控制方法,本文中提出的预瞄式MPC控制方法在不同车速下均能减小跟踪过程中的横向偏差和方向偏差,提高了跟踪精度,且此提升效果在高速状态下更为明显。     

驾驶员最优预瞄纵向加速度模型

利用预瞄跟踪理论、模糊决策理论和非线性系统描述函数法建立了一个驾驶员速度控制模型，即加强员最优预瞄纵向加速度模型，仿真结果表明，该模型通过对驾驶安全性、合法性、轻便性、驾驶员自身滞后特性及汽车动力学系统强非线性特性的考虑，可以有效地模拟驾驶员控制汽车速度的行为特性，为人-车-路闭环系统中速度控制研究提供了一条可行途径。     

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。     

三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型

为适应不同驾驶员的预瞄风格和推理决策能力,提出了一种基于三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型,根据预瞄前方远、中、近3个点的坐标值对目标路径的位置关系进行判断,结合当前车速建立了预瞄距离自适应的经验指数模型,提出了以车速、航向角、中点侧向误差为输入,转向盘转角为输出的模糊智能控制驾驶员模型,并对转向角进行补偿校正。仿真结果表明:该模型能够合理地判断目标路径的位置关系,适应预瞄距离的动态调节机理;在不增加失稳风险的条件下,有补偿模型较未补偿校正模型的路径跟踪精度更高。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。     

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。     

车辆转弯制动横向轨迹控制驾驶员模型研究

为了较为真实地反映车辆转弯制动工况,建立了含Pacejka"魔术公式"非线性联合工况轮胎模型的4轮8自由度车辆系统模型,并基于预瞄跟随理论、加速度反馈控制和模糊PID控制技术建立了车辆转弯制动横向轨迹控制驾驶员模型。针对不同初始速度和制动强度,利用MATLAB/Simulink进行了横向轨迹控制仿真分析。分析结果表明,驾驶员控制模型能很好地跟踪横向轨迹,模型的可行性和有效性得到验证,同时不同仿真条件下结果的一致性也说明该控制方法具有较强的自适应能力和鲁棒性,为进一步研究复杂工况下的驾驶员模型及横向轨迹控制提供了一条可行的途径。     

基于人机共驾的车道偏离防避控制

提出了两层驾驶员转向预测模型,基于驾驶员视觉预瞄信息的第一层体现了路径跟踪特性,基于神经肌肉动力学模型的第二层体现了驾驶员转向操作特征,采用Car Sim/Simulink对比了不同状态驾驶员的路径跟踪性能。设计了车道偏离防避系统(LDAS)的期望横摆角速度观测器和转角PID控制器。建立了转向系统等效动力学模型,并基于滑模理论设计了LDAS的鲁棒转矩控制器。由于车辆偏离车道程度与预瞄点的侧向偏移量和驾驶员力矩的关系不能精确描述,故基于模糊控制理论设计了LDAS人机共驾模糊控测器。进行了基于Car Sim/Simulink的仿真和基于Car Sim/Lab VIEW RT的硬件在环试验,对比了驾驶员、LDAS控制器和人机共驾纠正车辆偏航的能力。结果表明,所提出的人机共驾策略能及时纠正车辆偏航,使之恢复到正常车道,并保证从人机共驾到驾驶员控制切换过程的平顺性。     

基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型

文章给出了横向预瞄偏差的概念，提出了一种基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型。通过计算机仿真，验证了该控制模型的正确性。该模型与现行的预瞄驾驶员模型相比，具有理解容易，分析计算简单，实用性强的优点。     

最优预瞄加速度驾驶员模型参数试验辨识方法研究

研究通过试验辨识获得最优预瞄加速度驾驶员模型物理参数的方法。采用时域辨识方法确定模型传递函数,采用非线性最小二乘法确定传递函数中所包含的物理参数,利用已知目标函数优化预瞄时间和反应时间,针对仿真数据进行了辨识分析。结果表明,该方法对驾驶员模型物理参数的辨识具有良好的效果。     

路径跟踪控制算法仿真分析与试验验证

为探究车辆路径跟踪算法性能差异及适用性规律，分别构建基于预瞄的纯跟踪（PP）算法、前轮反馈控制算法和模型预测控制（MPC）算法的车辆模型，在圆环、蛇行和低、中、高速等工况下进行Simulink和CarSim联合仿真并分析横向控制效果。结果表明：PP算法预瞄距离越短，横向控制精度越高，但稳定性越弱，低速鲁棒性较好；前轮反馈控制算法在高速下具有更小的横向控制误差，且增益系数k影响控制精度；相较于前两者，MPC算法在不同速度下均具有良好的横向跟踪性能。最后，开展实车试验对比验证3种算法的跟踪性能，结果表明，在同一工况下，MPC算法具有更优的跟踪性能。     

预瞄驾驶员模型中车辆操控稳定性的分析

通过将驾驶员模型、汽车运动学模型与闭环控制系统相结合,给出了一种基于最大预瞄距离驾驶员模型的空间方程.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,分析基于该模型的“人—车—路”闭环控制系统的指数稳定性条件.利用所建立的4轮车辆驾驶员模型,分别采用不同的最大预瞄距离值和驾驶员反应时滞值,对车辆路径跟随进行了仿真试...     

基于稳态特性的路程预瞄转向模型

为实现车辆稳态转向的理想状态,建立更真实的预瞄-跟踪行为,提出了2种基于稳态转向的路程预瞄转向模型,假设车辆处于稳态转向状态,预测车辆的行驶轨迹,基于预测轨迹的侧向误差最小原则,分别建立了将单点预瞄转化为路程预瞄的理想转向模型和修正转向模型。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,2种转向模型均具有较好的路径跟踪精度、适应性和转向平顺性。     

基于多参数控制的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略研究

为改善高速低附着路面上的车辆动力学性能，本文针对分布式驱动电动汽车提出一种基于多参数控制的操纵稳定性控制策略，包括上层轨迹跟踪控制和下层转矩分配控制。上层控制器设计基于2自由度车辆模型和驾驶员预瞄偏差模型，提出了MPC轨迹跟踪控制策略，实现对侧向偏差、横摆角偏差、质心侧偏角、横摆角速度的多参数控制。下层控制器以轮胎负荷率最小为优化目标，获得4个车轮电机转矩的最优分配量，借助于7自由度动力学模型，在双移线、蛇行工况下完成了CarSim-Simulink联合仿真。结果表明：提出的控制策略改善了高速、低附着工况下的操纵稳定性和轨迹跟踪精度。