基于GRI的多车协同定位研究

为提高自动驾驶技术中的车辆定位精度,提出了一种基于GRI的多车协同定位方法。采用该方法时,一辆车依据GPS定位信息对本车位置进行估计,再通过车车通信接收周围车辆发来的根据其GPS测定的位置及其与该车相对位置而估计的该车位置。将这些位置信息进行融合,通过一定的修正,估算出该辆车更为精确的位置。最后应用MATLAB对所提出方法进行仿真,以模拟多车直行跟随和换道行驶场景。结果表明,该方法合理、可行,能有效提高车辆的定位精度,具有广阔的工程应用前景。     

基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型

依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道 可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明： 量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶 段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数, 建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表 明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC 为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic 模型,说明模型具 有较好的预测准确性.     

智能网联环境下的多车协同换道策略研究

为提高换道安全性、稳定性和换道效率,本文中提出一种智能网联条件下多车协同安全换道策略。通过建立基于激励模型的换道收益函数进行协同换道可行性判断。基于模型预测控制建立协同换道多目标优化控制函数,实现换道过程的分布式控制。提出一个两阶段协同换道框架,将换道过程分为稀疏纵向距离阶段和换道阶段,以解决由于避撞约束的高维度和车辆运动学的非线性造成的最优控制函数难以求解的问题。采用滚动时域优化算法对优化控制问题逐步动态求解。最后基于美国NGSIM开源交通流数据进行Matlab/Simulink联合仿真,验证了该策略的可行性与准确性。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞，改善道路交通安全状况，提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机，获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离，并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险，使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性，采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适，采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制，保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性，基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制，结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差，修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合，结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞，减少交通事故的发生。     

带有减阻增稳仿生结构的车辆空气动力学特性仿真研究EI北大核心CSCD

本文中采用CFD数值模拟的方法,研究仿生结构对某轿车空气动力学特性的影响。先对原车进行不同行驶速度下风阻系数的仿真计算,并通过风洞试验来验证数值模拟的有效性。再在原车的尾部加装扰流板和采用非光滑棱纹仿生结构,并进行不同行驶速度下的车辆气动特性仿真。结果表明,棱纹形态的仿生表面能够延迟气流分离,较好地梳理了尾部气流;在高速行驶时,采用带有扰流板和棱纹仿生结构有显著的减阻增稳效果,最大减阻率为2.59%,升力系数下降幅度在55%以上。     

双车道公路线形连续性分析与评价

针对公路线形连续是保证汽车安全行驶的基本要求,以运行车速为中介,提出了相邻路段运行车速相协调的路线设计理念,并参考国外双车道公路及国内高等级公路线形连续性评价标准,提出了双车道公路线形连续性评价标准。经实例分析,证实所提标准较为合理,从而为设计和改建双车道公路提供了重要依据。根据分析结果,讨论了该路段事故多发点产生的原因,并提出了相应的改善措施。此外,从驾驶员行驶舒适性的角度对线形的舒适性作出了评价,并提出了双车道公路线形舒适性的评价标准。     

基于蚂蚁算法的公交网络优化方法研究

以现有的公交站台、起终点设置及公交站台的OD矩阵为基础，分析公交优化的目标和约束条件，建立公交线网优化模型，采用蚂蚁算法进行公交线网规划。在蚂蚁选择节点的过程中，提出由“味道”和“信息素”来决定转移概率。最后通过算例进行验证，对用蚂蚁算法进行公交网络优化作出评价。