四轮独立转向-独立驱动电动车主动避障路径规划与跟踪控制

四轮独立转向-独立驱动电动车(4WIS-4WID EV)具有低速机动性强、高速稳定性好的特点,是一种理想的智能车构型。本文中针对4WIS-4WID EV进行了主动避障系统的设计,主要包括避障路径规划和跟踪控制。首先基于车辆运动学模型,提出了采用七次多项式的避障路径规划算法;然后基于简化2自由度车辆动力学模型,设计了模型预测路径跟踪控制器;为提高车辆主动避障过程中的操纵稳定性,路径跟踪控制算法采用四轮转向与直接横摆力矩控制技术。通过不同附着系数路面工况与侧风扰动工况仿真,验证了所设计的主动避障系统具有良好的避障能力和鲁棒性。     

某新型线控转向系统的自适应模糊滑模控制

为实现一种新型线控转向系统的转角跟踪性能,提出了一种自适应模糊滑模控制(AFSMC)方法。传统的滑模控制(SMC)设计需要预先获得系统扰动量,而AFSMC可通过在线模糊自适应系统实时估计出系统扰动量,进而减弱控制律中的切换项信号,降低了控制系统的保守性和抖振现象。仿真结果表明,AFSMC控制下的线控转向系统具有良好的转角跟踪性能、鲁棒性和能效。     

某新型线控转向系统的自适应模糊滑模控制EI北大核心CSCD

为实现一种新型线控转向系统的转角跟踪性能,提出了一种自适应模糊滑模控制(AFSMC)方法。传统的滑模控制(SMC)设计需要预先获得系统扰动量,而AFSMC可通过在线模糊自适应系统实时估计出系统扰动量,进而减弱控制律中的切换项信号,降低了控制系统的保守性和抖振现象。仿真结果表明,AFSMC控制下的线控转向系统具有良好的转角跟踪性能、鲁棒性和能效。     

无保护左转环境下自动驾驶汽车交互策略分析

在人类驾驶汽车(HV)与自动驾驶汽车(AV)构成的混驾环境下，AV交互策略是否符合人类驾驶的预期成为影响新型混合交通流运行安全的重要变量。为了综合、系统地分析AV交互策略特征，基于HV和AV混行驾驶数据集Argoverse2,提取了近4 300组左转和直行冲突交互事件。进一步由表及里，分别从交互即时运动状态、交互过程运动行为和交互内在决策选择3个层面，提出了“冲突点-轨迹线-事件集”一体化三维分析框架。在冲突点维度，从交互时间层面定义了到达冲突点时间差、从动作空间层面定义了到达冲突点协作加速度，并展开分析；在轨迹线维度，利用Frenet坐标转换，选取时间-纵向位移轨迹、横向位移-纵向位移轨迹从纵向行进、横向偏移2个层面分析交互过程；在事件集维度，基于决策树挖掘HV潜在交互准则并与AV交互策略对比分析。结果表明，Argoverse AV左转交互策略与HV存在明显差异：交互即时运动状态表现出更加明细的保守性特征，动作空间与HV相比收缩了31.2%;交互过程行为则表现出策略的单一性特征，停车让行等待位置及通过冲突点行为的选择较HV更为单一，总体横向偏移程度比HV小57.1%;交互内在决策选择...