基于逆控制策略模型的电动车驾驶机器人车速控制

为满足驾驶机器人利用加速踏板行程信号实现对于电动车速度跟随的需求,提出了一种基于逆控制策略模型的车速控制方法。该方法在传统纵向动力学的车速控制回路基础上,引入了车辆控制策略模型,将原有的通过电机转矩控制车速转换为通过加速踏板行程来控制,从而降低了驾驶机器人对原车辆的改造风险,提高了机器人的适用性。转鼓试验结果表明,与人工驾驶相比,本文中提出的控制方法有效提高了车速跟踪精度,误差不超过±1 km/h,满足国家电动车试验标准。     

基于模型预测控制的路径跟踪控制器模型仿真

文章建立车辆二自由度运动学模型,并将车辆二自由度运动微分方程离散化、线性化,设计了一种基于模型预测算法的轨迹跟踪控制器,并且在实验的基础上制定合理的约束函数和控制规则,从而兼顾路径跟踪的准确性和车辆的稳定性。采用CarsimSimulink平台对算法进行仿真验证,结果表明基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器在5m/s以下时能够较好地跟踪预设轨迹。     

基于高斯伪谱法的自动驾驶车辆状态研究

针对自动驾驶车辆的多阶段多约束轨迹优化问题,根据高斯伪谱法的思路,建立了基于场景的环境模型和车辆动力学模型,设置了车辆动力学约束、速度约束等各种状态约束,包括自动驾驶在每一阶段的起始状态和终了状态等参数的约束条件。采用高斯伪谱法通过将控制变量和状态变量进行离散化来获得其近似表达式,从而将自动驾驶的轨迹规划问题转化成性能指标的优化问题,最终求得了自动驾驶车辆的安全、有效的路径轨迹。研究结果表明:高斯伪谱法具有计算精度高、求解速度快的特点,能在考虑各种约束条件下,实现多阶段轨迹优化。     

基于分段最优控制的港口自动驾驶液压转向控制算法研究

为提高港口场景自动驾驶车辆横向控制准确性，基于液压转向系统电磁阀的响应特性，提出了具有分段最优控制的转角闭环控制算法，实现了车辆单轴、双轴、蟹行转向功能，通过实车验证对设计的控制算法进行了功能和性能验证。结果表明，所提出的控制算法能够实现对液压转向系统转角信号快速、稳定跟踪，能够支撑港口自动驾驶车辆横向控制功能。     

基于双目逆投影的停车位占位快速检测方法

本文中提出了一种基于双目逆投影变换的停车位快速检测与定位方法.首先,通过逆投影变换将双目相机获取的两张图像投影到参考平面,生成两个新视图,即双目逆投影图,并利用其差分图来区分平面上与平面外的目标;随后,通过对差分图进行阈值化与滤波来实现障碍物的快速检测;同时,障碍物的位置也可从参考平面获取.与现有方法相比,该方法不需要...     

基于XGBoost的自动驾驶汽车事故风险预测研究

自动驾驶汽车风险具有复杂性和隐蔽性,不易被人为地发现和预防。为了更好地预测这些风险,利用美国加州自动驾驶事故数据集,从时间、地点、人员参与、天气等多维度提取数据,数据经过预处理从而构建自动驾驶事故数据库。然后,将XGBOOST算法与数据相结合,建立自动驾驶汽车事故风险预测分类模型。将XGBOOST算法与多种算法进行比较分析,结果表明,XGBOOST算法为较优,其训练和测试预测精度分别超过92.27%和97.06%,能够有效地识别出高风险和低风险的自动驾驶汽车事故情况。     

基于状态流的自动驾驶超车控制

在自动驾驶中,交通规则是安全和避免事故发生的保证.现在高级驾驶员发生的交通事故数量有逐渐上升的趋势.然而,交通规则中的逻辑往往由法律文本抽象地表达.文章用状态流实现了上述逻辑.首先采用二值分类法对驾驶员的数据进行处理,判断超车条件.然后建立地图数据库,连接Matlab获取交通规则许可.其中双目摄像头用于获取车辆与障碍物...     

基于生态驾驶的自动驾驶汽车交叉路口控制策略研究

为了进一步提高自动驾驶汽车在交叉路口行驶时的燃油经济性,基于模型预测控制（MPC）理论,量化分析了车辆安全性、经济性、舒适性等多性能指标函数及约束,并设计了以经济性为主的交叉路口自动驾驶汽车生态驾驶控制器。仿真结果表明,所提出的控制策略能够保证良好的安全性和舒适性,与LQR控制器相比,在有前车影响和无前车影响工况下的百公里油耗分别降低15.83%和34.98%。     

基于驾驶员数据学习的自动驾驶车辆弯道转向控制研究

针对自动驾驶车辆的弯道转向控制问题,提出了一种基于驾驶员操纵数据分析和学习的控制方法。首先,建立了人-车-路软硬件综合模拟驾驶平台,采集了多位驾驶员在不同弯道上的转向操纵数据及车辆状态数据;然后,采用离散分析和拟合分析进行数据分析,并基于模糊综合评价算法建立转向行为评价体系进行数据评价与筛选;最后,将筛选后的驾驶员数据作为训练样本进行神经网络训练,建立基于神经网络的弯道转向控制器。仿真和实车验证结果表明,所设计的控制器能够很好地模拟熟练驾驶员在弯道上的转向行为,并能够保证车辆在弯道行驶的安全性和稳定性。     

基于激光雷达的自动驾驶的方案设计

针对在封闭环境内智能车如何实现自动驾驶问题,本文通过算法与理论的分析以及在仿真环境中进行运动规划的验证,进而得到了一套低成本、简单易操控的自动驾驶引导方案.经实验结果证明,基于ROS平台设计的智能车,在地图构建(SLAM)、定位、路径规划方面具有较好的稳定性、实时性、快速性与准确性.     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

基于多目标优化的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制的研究

由于汽车数量的迅速增长,交通拥堵问题越来越严重,交通事故发生率也随之不断上升,对人类生产生活造成了巨大损失。为了能够减少甚至避免道路交通系统中存在交通控制方面的盲点性和冲突,自动驾驶汽车技术已经成为当前研究的热点。针对基于多目标优化的交通轨迹跟踪控制问题进行了分析与研究,首先介绍了一种简单实用且能有效避免交通事故发生的方法 ;针对国内外相关课题研究现状作简要综述并提出自己所存在和有待解决或改进的关键性问题:即车辆动力学参数确定困难、运动学特性不同时间下位置变化导致轨迹失调及道路拥挤等现象。     

智能汽车自动驾驶的控制方法分析

自动驾驶汽车通过使用电脑系统来实现无人驾驶的目的 ,自动驾驶模式的应用能够有效地解决各种类型的交通事故,降低人力成本,对促进社会发展具有重要的实用意义.但自动驾驶控制技术仍然存在诸多问题,例如传感器的可靠性不强、控制系统存在漏洞等都影响着自动驾驶技术的安全性.基于以上背景,首先阐述了智能汽车自动控制系统的原理以及设计架...     

自动驾驶 何时上路

<正>近两年来,自动驾驶汽车在网上被炒得很是火热。作为对自动控制技术和汽车技术都非常感兴趣的我,虽然没有见过自动驾驶汽车,但一直很关注自动驾驶技术的发展。那么现在自动驾驶汽车技术发展到什么地步?什么时候能真正上路行驶?人类探寻自动驾驶汽车的脚步一直没停止过1912年,凯迪拉克推出的自动启动系统似乎让人类迈出了自动驾驶技术的第一步。当时使用电动机来代替人力来启动汽车,标志着自动启动系统的问世,也意味着驾驶者不再使用手柄启动汽车。     

浅析自动驾驶分类及发展前景

文章结合《汽车驾驶自动化分级》标准,简述了标准分级的定义,并根据实际应用,与具体功能、配置对应起来,论述自动驾驶分类及发展前景。     

基于RMPC的自动驾驶货车路径跟踪控制

针对自动驾驶货车相较于普通乘用车具有较大模型不确定性、执行器偏差以及存在曲率扰动等外部影响因素导致路径跟踪精度不足问题,本文提出一种基于鲁棒模型预测控制（robust model predictive control,RMPC）的分层式控制方法。首先,在转角增量式控制误差模型的基础上,根据实际车辆系统与标称模型之间的偏差,设计鲁棒控制律并构建上层多目标约束RMPC控制器,提高跟踪精度。然后,针对自动驾驶货车不足转向以及定位误差问题,设计下层转角补偿器和基于中值滤波的状态估计器,改善执行响应,提升车辆稳定性。最后,通过TruckSim/Simulink联合仿真和实车试验验证,结果表明：所提出的控制方法能够有效处理模型失配和不确定性扰动,具备良好的鲁棒性和适应性。     

自动驾驶汽车的仿真

随着汽车自动化程度的提高，自动驾驶汽车已成为国内外的研究热点之一。本文设计了一种自动驾驶汽车的模型，它能根据道路的弯曲程度变化实时地计算出车辆的转向角度输入，控制车辆按照预设想道路行吮。     

基于驾驶特征学习的自动驾驶车辆换道轨迹规划

针对自动驾驶车辆换道过程中存在的车辆规划轨迹与人类驾驶员决策轨迹偏差较大问题,开发了一种基于驾驶员轨迹特征学习的换道轨迹规划算法.采集驾驶员换道轨迹曲线函数特征,在轨迹采样及成本优化相结合的轨迹规划基础上,采用最大熵逆强化学习策略迭代更新成本函数权重,并依据学习的成本函数筛选备选采样轨迹,生成反映驾驶员轨迹特征的自动驾...     

现代Mobis开发自主逆驾驶技术

一级供应商现代Mobis已经开发出反向驾驶技术,当汽车反向行驶时,驾驶员不必操作方向盘就可以自主驾驶。虽然已经有一种被称为停车辅助系统（PA）的功能其可以在倒车时自主驾驶汽车,但这是首次专门开发的支持反向驾驶的一种技术。从这项技术开始,现代Mobis计划进一步确保自主反向驾驶技术。