基于广义预测理论的AFS/DYC底盘一体化控制

针对现有基于AFS/DYC的车辆底盘一体化控制系统中,控制输入之间采用逻辑切换模式过于简单,无法优化车辆稳定特性的问题,提出一种基于广义预测理论的车辆底盘一体化控制系统切换算法.该算法将横摆角速度与质心侧偏角的状态变量和AFS/DYC控制输入整合于优化目标函数中,通过实时协调多个控制输入的权重,调节AFS/DYC子系统在底盘一体化控制系统中的权重,因而能连续协调AFS和DYC控制.仿真结果表明,采用该算法能实现AFS/DYC控制的平滑切换和同时工作时的协调优化.     

智能混合动力汽车电液复合制动的协调控制策略

为改善智能混合动力汽车智能辅助驾驶时的制动转矩响应,提出了电机与电子真空助力液压制动系统协调控制策略,包括EVB预测启动控制策略和制动转矩协调控制策略。基于期望制动转矩预测,建立了融合EVB动态响应特性的EVB预测启动控制策略。综合考虑电机动态响应特性、响应裕度、EVB动态响应特性和电池荷电状态,提出了基于电机制动转矩动态补偿的制动转矩协调控制策略。仿真结果表明,该协调制动控制策略可在整个制动过程提高制动转矩响应精度,改善系统的动态响应。     

用于汽车运动噪声源识别的随机阵列生成法

提出一种用于汽车运动噪声源识别的二维随机阵列三步生成技术,它包括阵元法布局、基线筛选和模拟评价。利用这种技术可以大幅度提高随机目标阵列的生成速度,由此得到的随机目标比十字阵列有更好的特性。通过实车试验,更进一步验证了这种方法生成的随机目标阵列的有效性。     

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统

基于ITS技术的汽车驾驶安全辅助系统是提高道路交通安全的有效手段,本文介绍了清华大学汽车安全与节能国家重点实验室在此领域的研究与开发工作。在研究行驶环境感知和信息融合、驾驶员特性和安全距离模型、车辆运动控制及系统集成等关键技术的基础上,研制了汽车驾驶安全辅助系统试验平台和试验样车,实现了行车前撞预警、安全车距保持、智能车道保持等功能,并完成了相关试验分析与评价,为进一步开展基于ITS的汽车主动安全辅助技术的研究以及汽车驾驶辅助系统的产业化奠定了基础。     

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

前向式混合动力系统模型中控制器建模与仿真

在Matlab／Simulik和Matlab／Stateflow平台上建立了某一混合动力汽车的前向式仿真模型及控制器模型．研究了基于PID控制和模糊逻辑控制的两种驾驶员模型，通过仿真过程对该前向式混合动力系统控制器模型进行了验证，并对两种驾驶员模型控制器的控制效果进行了比较。     

兰新线低窝铺风沙防护工程回顾

作者以参加兰新铁路增建二线初、定测阶段低窝铺一带风沙工作的经历，回顾了低窝铺车站风沙的起因及发展过程。对当地风沙的形成原因、搬运和滞积形式，危害线路的方式、主导风向的变迁、风沙的防护经过和现阶段采取的措施进行了总结。     

基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法EI北大核心CSCD

为提高夜间行车的安全性,提出了一种基于单目视觉的夜间前方车辆检测方法。该方法利用最大类间方差法自动确定阈值,从背景中抽取出前车尾灯,并根据HSV颜色空间的颜色阈值剔除非尾灯目标,利用Kalman滤波方法将图像分为跟踪区域和检测区域,在两个区域内分别进行尾灯配对,根据尾灯对之间特征相似性的比较,剔除误检的车辆;跟踪区域中漏检的车辆,根据前一帧检测的车辆位置和正确抽取的尾灯来估计,以实现车辆检测。实验结果表明,该算法能准确检测夜间前方车辆,有效降低漏检率和误检率。     

基于控制分配的四轮独立电驱动车辆驱动力分配算法

针对目前四轮独立电驱动车辆研究中尚未有效解决的系统失效控制问题,提出了一种基于控制分配的驱动力分配算法.首先建立了满足车辆经济性要求的目标函数和相关约束条件,通过优化保证在正常驱动状态下整车具有最佳的经济性能.接着基于控制分配原理对故障电机驱动转矩进行约束处理,使目标转矩能够在多种失效情况下实现再分配,有效解决了多驱动电机系统失效控制问题.最后,仿真结果验证了所提出的算法能在安全约束下有效地改善车辆的经济性,并系统地提升了车辆应对故障的能力.     

北方地区冬季工况下混合动力轿车油耗试验研究

针对典型北方城市的拥堵道路工况、快速路工况、高速公路工况和山路工况,测试了深冬季节混合动力轿车在北京市实际道路下的油耗数据,并对测试的油耗数据进行了统计分析.在此基础上,研究了深冬季节北京市拥堵道路情况下混合动力轿车燃油消耗较高的原因.