具有量化误差反馈的车辆纵向跟随控制

针对自动跟随车辆间信息传输存在无线网络量化误差的情况,研究了车辆跟随系统的纵向控制问题.假定每个跟随车辆能够通过无线网络获得相邻车辆及领头车辆的状态信息,并且信息在对数量化器传输下存在量化误差.基于车辆非线性纵向动力学耦合模型和车辆固定间隔跟随策略,应用向量Lyapunov函数方法得出的指数稳定性判据,将量化误差处理为系统状态的不确定性,给出补偿量化误差的滑模控制律,并设计满足系统群稳定性的控制器参数.仿真结果表明:相较于不考虑量化误差的控制器,本控制器能够显著提高车辆跟随误差的收敛速度,确保了自动车辆纵向跟随系统的稳定性.     

轮胎非线性对自主车队稳定性的影响分析

针对现有自主车队车辆模型不能反映轮胎非线性对车辆稳定性的影响问题,本文中利用其有效性已得到验证的5自由度车辆模型(纵向速度、侧向速度、横摆角速度、前轮转动角速度和后轮转动角速度),分别采用线性和非线性轮胎模型,分析不同初始跟随车速条件下,自主车队系统的动力学特性和稳定性。结果表明,轮胎的非线性严重影响高速跟随行驶中自主车队系统的稳定性,并导致跟随行驶车辆的失稳。     

基于V2V通信的车队纵向协同控制

传统的车队在实现车辆纵向队列控制时,仅仅依靠雷达或者视觉传感器进行感知,从而致使车辆获取信息的能力有限,无法满足车辆在复杂交通环境下的跟随性能。为了克服雷达和传感器的不足,文章将车车（V2V）相连通信技术应用于车辆的纵向协同控制系统中,通过车辆上搭载的车载单元（OBU）之间的通信进行数据交互。首先,设计车队纵向跟随的控制策略,选择固定车头时距的间距跟驰策略,根据前车状态反馈对后车车速进行调节,该方法能够保证后车的跟驰安全,提升跟驰的稳定性。然后基于Prescan/Simulink建立车队纵向协同控制系统的模型和实验场景,仿真结果证明车辆纵向跟随控制策略的准确性和间距跟驰策略的准确性。     

基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,...     

基于扰动观测的客车ESC自适应神经网络滑模控制

为了提高客车电子稳定性控制系统（ESC）的控制精度,针对实际车辆系统建模中存在各种非线性扰动项以及传统滑模控制（Sliding Mode Control,SMC）中抖振较大的问题,提出一种自适应神经网络滑模控制算法。基于2自由度车辆模型,首先设计一个二阶滑模（Second-order Sliding Mode,SOSM）估计器对车辆的质心侧偏角进行估计,然后利用径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络对车辆系统建模中的各种非线性扰动项进行实时估计,并进行Lyapunov稳定性证明,RBF神经网络估计车辆系统建模的各种非线性扰动项可以有效减小滑模控制符号项的系数,从而减小滑模抖振水平。为了更进一步优化传统滑模控制的参数调节过程,减小滑模抖振并提高系统控制精度,再次利用RBF神经网络对传统滑模控制中的关键参数进行自适应调节。最后为了验证算法的有效性,搭建客车电控气压制动系统硬件在环试验台,在硬件在环试验台上对算法的有效性和精度进行试验验证。研究结果表明：客车ESC在自适应神经网络滑模算法的控制下,横摆角速度和质心侧偏角能够较好地跟随上理想的横摆角速度和理想质心侧偏角,横摆角速度和质心侧偏角的跟随误差降低;利用RBF神经网络估计客车建模中的各种非线性扰动项和利用RBF神经网络自适应调节传统滑模控制的关键参数,可以有效提高客车ESC的控制精度。     

基于联合滑模变结构的电动轮汽车DYC系统研究

设计了基于横摆角速度与质心侧偏角的联合滑模变结构控制策略,基于Car Sim和MATLAB软件建立了电动轮汽车整车模型和整车控制模型,对电动轮汽车的驱动DYC系统进行了仿真分析。结果表明,设计的联合滑模变结构控制器具有良好的鲁棒性,能较好地控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角;所采用的轴载比例分配算法对车辆的纵向加速度影响较小,既实现了车辆横向稳定性的控制,同时提高了车辆的舒适性。     

起-停车辆巡航系统的建模与仿真

将理论和试验数据相结合,建立了起-停车辆巡航跟随仿真系统混合模型,然后根据滑模控制和模糊控制的优点,设计了车间距离控制器;结合建立的车辆巡航跟随仿真系统模型,进行了前车在静止和运动2种情况下的仿真。仿真结果表明:建立的车辆巡航跟随仿真系统模型和控制器能比较真实地反映实际起-停车辆巡航跟随情况,该模型和控制器可以用于对起-停车辆巡航跟随情况的研究。     

双闭环结构的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

为提高智能车辆弯道换道的安全性能,对其换道轨迹跟踪控制进行了研究。考虑到纵向速度、横向速度及横摆角速度对换道过程的影响,建立了非完整约束条件下车辆的运动学和动力学模型。基于积分反演方法设计了外环车辆位姿控制器,将换道轨迹跟踪问题转换为在任意初始误差下跟踪参考位姿问题,基于非线性积分滑模控制方法设计了内环的动力学控制器,实现了对车辆运行速度的跟踪,分析了该控制系统的稳定性和收敛性。仿真结果表明,所建立的控制系统可保证跟踪误差全局一致有界收敛,具有较快的收敛性和对时变参数不确定性的鲁棒性。     

车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制

为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。     

无人驾驶机器人车辆非线性模糊滑模车速控制

为了实现不同行驶工况下车速的精确、稳定控制，提出一种基于非线性干扰观测器的无人驾驶机器人车辆模糊滑模车速控制方法。考虑模型不确定性和外部干扰对车速控制的影响，建立车辆纵向动力学模型。通过分析无人驾驶机器人油门机械腿、制动机械腿的结构、机械腿操纵自动挡车辆踏板的运动，建立油门机械腿和制动机械腿的运动学模型。在此基础上，分别设计油门/制动切换控制器、油门模糊滑模控制器以及制动模糊滑模控制器，并进行控制系统的稳定性分析。油门/制动切换控制器以目标车速的导数为输入来进行油门与制动之间的切换控制。油门模糊滑模控制器和制动模糊滑模控制器以当前车速以及车速误差为输入，分别以油门机械腿直线电机位移和制动机械腿直线电机位移为输出来实现对油门与制动的控制。模糊滑模控制器中，为了减少控制抖振，滑模控制的反馈增益系数由模糊逻辑进行在线调节。模糊滑模控制器中的非线性干扰观测器用于估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性与外部干扰。仿真及试验结果对比分析表明：本文方法能够精确地估计和补偿无人驾驶机器人车辆的模型不确定性和外部干扰，避免了油门控制与制动控制之间的频繁切换，并实现了精确稳定的车速控制。     

基于非线性模型预测控制的车辆纵向队列协调控制

本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。     

A Comparision of Spacing and Headway Control Laws for Automatically Controlled Vehicles1

SUMMARY

This paper investigates two different longitudinal control policies for automatically controlled vehicles. One is based on maintaining a constant spacing between the vehicles while the other is based upon maintaining a constant headway (or time) between successive vehicles. To avoid collisions in the platoon, controllers have to be designed to ensure string stability, i.e the spacing errors should not get amplified as they propagate upstream from vehicle to vehicle. A measure of string stability is introduced and a systematic method of designing constant spacing controllers which guarantee string stability is presented. The constant headway policy does not require inter-vehicle communication to assure string stablity. Also, since inter-vehicle communication is not required it can be used in systems with mixed automated-nonautomated vehicles, e.g for AICC (Autonomous Intelligent Cruise Control). It is shown in this paper that for all the autonomous headway control laws, the desired control torques are inversely proportional to the headway time.     

Design and Evaluation of Robust Cooperative Adaptive Cruise Control Systems in Parameter Space

This paper is on the design of cooperative adaptive cruise control systems for automated driving of platoons of vehicles in the longitudinal direction. Longitudinal models of vehicles with simple dynamics, an uncertain first order time constant and vehicle to vehicle communication with a communication delay are used in the vehicle modeling. A robust parameter space approach is developed and applied to the design of the cooperative adaptive cruise control system. D-stability is chosen as the robust performance goal and the feedback PD controller is designed in controller parameter space to achieve this D-stability goal for a range of possible longitudinal dynamics time constants and different values of time gap. Preceding vehicle acceleration is sent to the ego vehicle using vehicle to vehicle communication and a feedforward controller is used in this inter-vehicle loop to improve performance. Simulation results of an eight vehicle platoon of heterogeneous vehicles are presented and evaluated to demonstrate the efficiency of the proposed design method. Also, the proposed method is compared with a benchmark controller and the feedback only controller. Time gap regulation and string stability are used to assess performance and the effect of the vehicle to vehicle communication frequency on control system performance is also investigated.     

网联车对抗神经网络跟驰模型

针对当前混行交通流场景下网联车对前车速度变化的实时性、安全性和车队稳定性较差的状况,提出一种由生成模型和辨别模型构成的网联车生成式对抗网络车辆跟驰模型(GANVFM)。其中,生成模型提取跟驰参数中的前车速度、跟驰车速和相对车距计算生成加速度;辨别模型对生成模型生成的加速度参数进行相似度计算,并通过更新函数加以更新。采用速度和加速度的均方差σ、追尾预测因子γn和跟驰状态因子φn作为对应的指标,对车辆的实时性、安全性和车队的稳定性进行分析。实验结果表明:GANVFM的σ和γn均最小,GANVFM对前车速度变化的实时性和安全性高;随着网联车渗透率δ的升高,φn降低、车队长度缩短,车队稳定性提高。     

基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型

智能网联汽车可通过彼此交互协同安全地通过交叉路口,自动交叉路口控制已成为未来发展趋势。为解决现有基于预约的自动交叉路口控制模型未全局优化车辆通过顺序及模型非线性导致求解效率低等问题,提出一种基于虚拟车队的自动交叉路口车辆时序优化模型,实现车辆通过时序的高效全局优化。首先,为构建到达安全时间间隔约束,基于车辆冲突分析计算交叉口进口道停车线到各相互作用点的距离。其次,为便于建模和求解,基于时间维度构建虚拟车队并形成车辆索引序列。然后,以交叉口车辆总延误最小为优化目标,车辆通过控制区段的最小行程时间和到达冲突区域边界的安全间隔为约束条件,构建自动交叉路口车辆通过时序非线性优化模型。在此基础上,引入0-1变量将该模型转化为混合整数线性规划模型,并基于开源求解器CBC对模型进行求解。最后,设计数值仿真试验验证模型的有效性并进行了模型的参数敏感性分析。研究结果表明:所构建模型在不同交通需求下优化效果均优于基于"先到先服务"规则的模型,车均延误和最大单车延误能够减少61.50%和39.73%;当安全间距和优化周期较大时,构建模型的延误控制效果更为显著;模型和算法为未来智能网联环境下自动交叉路口控制提供了一种可选的方法。     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

智能网联车辆交通流优化对交通安全的改善

为改善常规驾驶车辆交通流追尾碰撞交通安全状况,提出智能网联车辆（Connected and Automated Vehicles,CAV）与常规车辆构成的混合交通流车队稳定性优化控制方法。基于全速度差模型,应用集成速度与加速度的多前车反馈构建CAV跟驰模型,考虑CAV混合交通流车辆空间分布的随机性,将各类型局部车队稳定性作为优化目标,以局部车队头车速度扰动为系统输入,以尾车速度扰动为系统输出,应用经典控制理论领域的传递函数法推导局部车队稳定性约束条件;分析关于平衡态速度与CAV反馈系数的车队稳定域,以各类型局部车队能够在任意平衡态速度下均稳定为控制目标,对CAV反馈系数输出进行优化控制;设计高速公路上匝道交通瓶颈数值仿真试验,在不同CAV比例等多种条件下,分析CAV混合交通流优化控制对交通流车辆追尾碰撞风险的影响。研究结果表明：CAV混合交通流优化控制可降低车辆追尾碰撞风险,在碰撞时间阈值小于2 s时,100%比例的CAV交通流可将交通流的车辆追尾碰撞风险降低85.81%以上;在碰撞时间阈值大于2 s时,追尾碰撞风险可降低48.22%～78.80%。所提优化控制方法可有效降低CAV车队优化控制的复杂性,为大规模CAV背景下的混合交通流优化控制以及车辆追尾碰撞交通安全提升策略提供直接理论参考。     

A real-time multi-vehicle simulator for longitudinal controller design

This paper presents a new multi-vehicle simulator for platoon simulation. The main new feature of the developed simulator is a network structure for the real-time simulation of multiple vehicles, each with a detailed powertrain and engine model. It has a small initial delay, which is determined by the number of connected PCs, but the actual simulation is performed and displayed in real-time after this initial and one-time delay. Several longitudinal controllers, including a PID controller with gain scheduling, an adaptive controller, and a fuzzy controller, are also implemented in the simulator. Various system parameters can be modified interactively in the simulator screen, which is very useful for simulating a platoon of heterogeneous vehicles, in which vehicles with different dynamics and different longitudinal controllers may be involved. The simulator provides an excellent tool to develop vehicle longitudinal controllers and to study platoon behaviors. The developed simulator is also effective in testing the effects of nonlinearities neglected in the controller design phase, such as actuator delays and gear shifting schedule.     

A real-time multi-vehicle simulator for longitudinal controller design

This paper presents a new multi-vehicle simulator for platoon simulation. The main new feature of the developed simulator is a network structure for the real-time simulation of multiple vehicles, each with a detailed powertrain and engine model. It has a small initial delay, which is determined by the number of connected PCs, but the actual simulation is performed and displayed in real-time after this initial and one-time delay. Several longitudinal controllers, including a PID controller with gain scheduling, an adaptive controller, and a fuzzy controller, are also implemented in the simulator. Various system parameters can be modified interactively in the simulator screen, which is very useful for simulating a platoon of heterogeneous vehicles, in which vehicles with different dynamics and different longitudinal controllers may be involved. The simulator provides an excellent tool to develop vehicle longitudinal controllers and to study platoon behaviors. The developed simulator is also effective in testing the effects of nonlinearities neglected in the controller design phase, such as actuator delays and gear shifting schedule.     

State observer-based sliding mode control for semi-active hydro-pneumatic suspension

This paper proposes an improved virtual reference model for semi-active suspension to coordinate the vehicle ride comfort and handling stability. The reference model combines the virtues of sky-hook with ground-hook control logic, and the hybrid coefficient is tuned according to the longitudinal and lateral acceleration so as to improve the vehicle stability especially in high-speed condition. Suspension state observer based on unscented Kalman filter is designed. A sliding mode controller (SMC) is developed to track the states of the reference model. The stability of the SMC strategy is proven by means of Lyapunov function taking into account the nonlinear damper characteristics and sprung mass variation of the vehicle. Finally, the performance of the controller is demonstrated under three typical working conditions: the random road excitation, speed bump road and sharp acceleration and braking. The simulation results indicated that, compared with the traditional passive suspension, the proposed control algorithm can offer a better coordination between vehicle ride comfort and handling stability. This approach provides a viable alternative to costlier active suspension control systems for commercial vehicles.