通信时延与丢包下智能网联汽车控制性能分析

网联协同控制是智能网联汽车的重要应用场景，而车联网的通信时延与丢包可能导致控制性能下降，甚至影响行车安全。为了分析时延与丢包对网联车辆控制的稳态与瞬态性能的影响，设计了网联控制器，并开展了仿真与实车试验。基于车辆动力学特性，将通信时延与丢包下的网联车辆控制分解为纵向控制与横向控制，进行了统一建模，并设计了控制器进行试验分析；搭建了网联自动驾驶的CarSim-Simulink联合仿真平台，及集成可模拟时延与丢包的LTE-V原理样机的智能网联汽车试验平台；开展了不同时延与丢包率下网联跟车控制与网联路径跟踪控制的仿真试验与实车试验。试验结果显示：时延与丢包对控制误差的影响形态有相似性；时延或丢包率取系统及工况参数有关的小值时，如试验中时延小于200 ms或丢包率小于20%，工况随机因素对控制误差的影响可能超过时延与丢包的影响；在更大的时延或丢包率下，时延与丢包的出现方式（如出现时机等）对控制误差影响更大。研究结果表明：能实现针对网联车辆控制系统通信特性的控制器优化设计，使得当时延与丢包在工况相关阈值内时，系统控制误差有界。所揭露的规律一方面可用于对造成危险控制误差的时延与丢包工况进行预警，另一方面也可用于基于给定的稳态或瞬态控制误差边界，判定对应工况允许的时延与丢包率边界。     

基于双向多车跟随式拓扑的混合车辆队列稳定性研究

车辆队列控制在提高驾驶安全性、提升交通流量、改善燃油经济性方面具有巨大潜力.现有车辆队列控制研究多针对完全由网联自动驾驶车辆组成的队列,难以应用于实际混合交通环境,而现有混合队列控制研究通常仅考虑网联自动驾驶车辆跟驰控制目标,而忽略了其对后方交通流与队列稳定性的影响.为此,研究了混合人工驾驶车辆与网联自动驾驶车辆的队列...     

基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法EI北大核心CSCD

在多障碍物非结构化场景中,传统混合A*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。针对该问题,本文提出了一种基于密度聚类算法(density-based clustering,简称DBSCAN)与二分法的混合A*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景,避免混合A*算法在类U形障碍物群附近的无效节点拓展,有效提高算法效率。然后,提出基于二分法的状态节点拓展策略,能够在不显著增加混合A*算法计算复杂度的前提下,搜索出一条更平滑的路径。最后,基于MATLAB进行仿真。结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进混合A*算法可以显著提升计算效率并改善路径平滑性。