基于分层信息数据库的智能车仿真环境感知方法研究

针对目前智能汽车仿真中应用最广的环境感知方法(建立数据库,动态更新提取信息)的不足,提出了一种分类、分层的数据结构定义与存储方法,使数据库不但能描述复杂的道路情况,而且修改容易;在此基础上,将碰撞检测算法引入信息动态提取过程中,实现分层的感知信息提取。在驾驶模拟器上进行的车道标线、交通标志感知试验的结果表明,本文中提出的方法能实时对环境信息进行全面可靠的检测,并给出真实传感器的检测误差。     

驾驶员方向控制模型圆弧式预瞄算法的研究

在传统的预瞄算法中,预瞄位置的确定需要大量坐标变换,影响运算速度;且通过线性插值计算预瞄点坐标和路径方向,会使预期路径方向在路径点处不连续,导致人-车-路闭环系统仿真出现振荡.为此,本文中提出一种无需坐标变换的圆弧预瞄位置确定算法,并通过三次埃尔米特插值实现对局部路径的光滑处理.仿真结果表明:该算法效果良好,运算速度较快;且采用三次埃尔米特插值代替线性插值,可有效缓解闭环系统仿真振荡.     

汽车操纵稳定性评价的传递函数试验辨识

针对汽车转向盘角脉冲输入场地试验数据的特点,对实际数据处理中遇到的问题进行分析,对比了采用FFT方法和时域分析方法进行数据处理的结果,并详细分析了FFT方法在实际数据处理中存在上述问题时,数据处理精度不高的原因。     

车道检测中感兴趣区域选择及自适应阈值分割

针对间断线型或因污迹掩盖、磨损导致的车道标线不连续等情况，在基于前帧图像检测结果设置感兴趣区域的车道标线跟踪算法基础上，通过区域对比度分析并结合自适应大津算法，建立了车道标线有效检测区域的筛选及其自适应阈值图像分割算法。多种典型车道线型下的图像检测试验表明，算法在保持良好实时性的同时，也体现出对不连续车道线型处或破损等因素的鲁棒性和自适应性。     

预瞄跟随驾驶员模型的复合校正

由于汽车动力学特性呈现强非线性,经典的开环校正控制方式不能自动适应被控车辆动力学特性的变化。据此,本文中提出一种对汽车非线性动力学具有自适应性的复合校正方法,它采用经典的开环校正作为主校正部分,而用BP神经网络PID控制器作为补偿校正部分。在Matlab/Simulink中对Car Sim样车进行仿真,结果表明,采用复合校正方法的预瞄跟随驾驶员模型跟随性较好,参数无需标定,且对汽车动力学的非线性特性具有很好的自适应能力。     

某车型昼间行驶灯灯光律动失效问题的整改方法

本文通过对某车型昼间行驶灯灯光律动失效问题的研究与分析，有针对性地提出整改方案，并通过简易台架试验、实车测试及道路试验验证整改方案的可行性，有效解决灯光律动失效的问题。