高速公路上自动超车过程的轨迹规划与跟踪控制

研究了自动驾驶汽车在高速公路上超车过程中的轨迹规划和跟踪控制。基于纵向位移与时间（s-t）图,对超车过程进行建模和数字仿真分析,并应用多项式来规划车辆横纵向运动。采用集中式模型预测控制器,综合控制车辆横纵向的运动,以实现超车过程的轨迹跟踪。结果表明：相较于分散式控制方法,利用集中式控制方法下的车辆侧向加速度的整体波动减小19.0%,横摆角速度的整体波动减小11.6%。因而,集中式控制方法下的横向运动偏差更小,纵向加速过程更加平滑、稳定,符合高速公路超车过程安全平稳性的要求。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

基于状态空间采样的高速公路智能网联车辆轨迹动态规划

为实现智能网联车辆在高速公路动态行车环境下的轨迹实时规划，提出一种基于状态空间采样的轨迹动态规划方法。首先，以安全性为原则选取主车当前行驶的理想车道。基于Frenet坐标与笛卡尔坐标的转换关系，建立车辆运动横、纵向解耦的独立积分系统。将高速公路常见的行驶状态分为车道保持与定速巡航、变道以及前车跟随3类，预测主车行驶车道并针对3类行驶状态分别设计轨迹终端的目标配置方法。然后，利用多项式函数生成连接初始配置和目标配置的多条待选轨迹。构建考虑轨迹偏离理想车道程度、始末速度变化、规划周期和轨迹舒适性的综合损失函数，结合速度、加速度、曲率检查来评价各条待选轨迹的成本并进行排序。最后，预测车辆的横、纵向运动轨迹并构建一种胶囊形的车辆虚拟安全边界，通过碰撞检测，确定主车的最优轨迹，设置动态规划触发条件及时更新最优轨迹并避免过度规划浪费资源。研究结果表明：提出的算法能满足高速公路场景的动态规划需求；通过对轨迹规划周期、虚拟安全边界、动态规划时间间隔等关键参数的分析与优化，主车的横摆角速度范围稳定在-0.1~0.15 (°)·s^-1，横向加速度范围稳定在-0.16~0.32 m·s^-2，跟踪参考轨迹的最大误差不超过0.022 m，提出的算法能规划出具有高安全性、稳定性和舒适性的轨迹。     

行人过街模拟及车辆右转避障路径规划方法

为解决无信号十字路口右转车辆与同侧过街行人的交互冲突问题,提出一种模拟过街行为的行人过街运动模型,设计了车辆横纵向解耦避障路径规划算法,并进行了仿真实验。使车辆面向动、静态行人时能合理切换避障路径规划策略;同时,将过街运动模型驱动下的行人作为车辆避障对象,以过街模型输出的行人未来轨迹生成车辆纵向速度规划障碍位移—时间区域,从而让行人未来运动状态反馈到车辆避障中。结果表明:本文的行人过街运动模型相对观测值的准确率达到了90%,因此,该模型复现了行人过街过程;能根据行人运动状态切换避障方案,使车辆安全避让过街行人。     

匝道合流交通场景下自动驾驶汽车安全性测试评价方法

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

矿用无人运输车辆轨迹跟踪控制算法研究

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

自动驾驶车辆弯道处换道轨迹规划与跟踪控制

目前车辆的自动驾驶系统在弯道路况有较少的介入。基于Frenet坐标系,针对自动驾驶汽车在弯道处的换道策略,提出了一种横纵向解耦的处理动态障碍物的轨迹规划算法,解决了传统耦合规划难以兼顾曲线拟合效率与安全性。横向规划基于准均匀三次B样条曲线,纵向规划则通过动态规划以及二次优化的思想。采用模型预测控制进行换道轨迹的跟踪与控制。最终使用Matlab/Simulink仿真验证,所提出的弯道换道轨迹算法能平稳换道并安全避让动态障碍物。     

无人驾驶方程式赛车运动控制关键技术综述

FSAC中国大学生无人驾驶电动方程式汽车大赛是中国大学生方程式系列赛事中的一项比赛,该比赛旨在顺应无人驾驶发展趋势以及培养行业相关人才,无人驾驶方程式赛车包括总布置设计,环境感知,线控底盘以及运动控制等多种关键技术。而运动控制是无人驾驶赛车研究领域的核心技术之一,是其他部分实现功能的基础,主要包括横向控制、纵向控制以及横纵向协调控制。论文主要针对无人驾驶电动方程式赛车运动控制,对无人驾驶电动方程式赛车的横向控制、纵向控制以及横纵向协调控制三个方面进行总结与分析,指出以无人驾驶电动方程式赛车为载体,通过对车辆横向控制,纵向控制以及横纵向协调控制的研究,来提高无人驾驶汽车的运动控制的稳定性,加快无人驾驶汽车运动控制的研究速度,争取早日实现无人驾驶。     

面向量产的高速公路智能换道系统决策规划方法研究

高速公路智能换道是高级辅助驾驶系统（ADAS）的重要功能,现阶段算法难以在低算力硬件资源条件下兼顾换道安全性和平顺性。为解决此问题,本文提出一种高速公路智能换道系统决策规划方法。通过分级危险区域,检测碰撞风险做出换道决策,进而实施横纵向解耦规划。在横向规划中,设计两阶段五次多项式换道轨迹规划,提升换道途中安全性和平顺性。在纵向规划中,巡航工况采用类PID算法,可提升规划实时性,而跟车工况采用基于同步预测时域的模型预测控制（MPC）算法,通过关联横纵向规划时间可提升换道平顺性,并设计代价函数降低求解复杂度可满足低资源占用要求。通过实车对比试验,验证了该方法在高速公路换道多场景中具有较高的安全性、平顺性和体验感。此外,算法占用的静态区存储和栈区峰值存储测试对比结果表明了该方法具有较低的硬件资源占用率,可满足低算力控制器对资源占用的要求。     

基于数据驱动的人机混驾多车协同控制算法

针对多车协同控制系统中，传统控制算法需要准确获取系统中与驾驶员驾驶行为相关的参数以及与车辆系统动力学相关参数等问题，提出基于数据驱动的自适应动态规划控制算法。以有人与无人驾驶车辆混行的多车协同控制系统为研究对象，通过分析系统的横纵向控制模型，推导出系统状态方程，采用递推数值方法在线逼近最优解，并通过对最优反馈控制矩阵进行优化求解，得到最优控制输入。该算法简化了系统的控制输入参数，仅仅利用V2X通信获得的车辆的前轮转角以及车辆期望的纵向加速度作为控制输入，即可实现无人驾驶车辆的优化控制。基于Carsim和Simulink进行联合仿真测试验证，结果表明，该算法控制参数简单、收敛速度快、控制精度高、适应性强，能够控制无人驾驶车辆在多车系统中保持期望的车速并且与前车保持期望的车间距，同时在任意曲率道路上行驶时与车道中心线之间的横向误差趋于0。      

信号交叉口自动驾驶左转车辆类人化全局运动轨迹规划

为了提高信号交叉口自动驾驶车辆左转运动规划的适应性、鲁棒性与类人化程度，提出一种考虑多目标需求的自动驾驶类人化全局运动规划方法。首先，基于西安市北大街信号交叉口规格构建结构化场景，结合车辆运动学模型与道路几何规格定义自动驾驶车辆规范化行驶安全域和车辆运动参数约束条件；其次，根据信号灯状态、道路限速与车辆性能约束制定上游阶段车辆不停车通行规则，以行驶安全、燃油消耗、通行效率与驾驶舒适度作为目标性能函数，构建类人化全局多目标优化模型，通过人类驾驶的车辆预转弯行为耦合上游阶段与转弯阶段；再次，针对非线性运动规划模型变量与约束规模化问题，采用粒子群算法与全联立正交配置有限元方法求解不同阶段车辆运动轨迹的最优解；最后，试验建立Prescan与MATLAB/Simulink联合仿真平台，从多目标性能、适应性以及合理性方面验证该模型的综合性能。结果表明：在以信号灯状态和车辆初速度为变量建立的12种工况下，该模型与人类驾驶车辆、混合运动规划模型相比，平均可分别节省燃油消耗63.7%和29.5%，平均通行延时分别降低3、0.9 s，且轨迹曲率更平缓，最大横向加速度与方向盘转角平方和的平均值最小，证明该模型的多目标性能更好；在以路缘石半径与车道数目为变量建立的7种交叉口规格工况下，所提出模型的车辆轨迹平滑，轨迹安全域边界距离始终大于1.4 m，曲率变化符合期望且峰值小于0.22 m^-1，说明该模型具有较好的适应性；在自由/固定终端时刻条件下，该模型规划的车辆空间路径、速度、曲率及航向角的变化与目标权重变化保持一致，验证了模型的合理性。     

基于二次规划的智能车辆动态换道轨迹规划研究

为实现智能车辆的自主换道操作并满足安全性、舒适性和实时性等约束条件,提出一种针对动态交通环境的换道轨迹规划模型。该模型由道路平面曲线表征模块、路径生成模块以及速度曲线生成模块组成。首先,在道路平面曲线表征模块中,模型基于实时获取的周边道路信息,利用切比雪夫多项式插值法回归拟合出连续可导的道路平面曲线函数,用以保证模型在各种道路平面线形上的普适性。然后,在路径生成模块中,根据换道车辆初始时刻的运动状态,建立一系列多项式方程,并利用牛顿迭代法求解方程未知参数,以此生成连接初始位置和目标位置的换道路径,用以保证换道轨迹的平滑性。最后,在速度曲线生成模块中,以满足防碰撞约束、跟驰加速度约束以及车辆运动状态约束为目标,构建二次规划模型,生成沿着换道路径的车辆速度曲线,用以保证换道轨迹的安全性和舒适性。此外,考虑到周边动态的交通环境,车辆系统在每个时间步内会循环调用提出的模型实时更新换道轨迹,直至车辆到达目标位置。仿真试验结果表明：应用提出的换道轨迹规划模型,车辆能够有效避免与周边动态车辆发生碰撞,成功完成换道;基于二次规划框架,模型优化求解时间明显缩短,满足轨迹规划的实时性和有效性要求。     

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。     

装载机避障轨迹规划及模型预测轨迹跟踪

轮式装载机在工作区域行驶时,避障过程频繁,以往的避障轨迹规划未考虑整车转向半径约束和车速变化,也较少考虑整车在动力学模型条件下的轨迹跟踪性能.针对上述情况,以自动驾驶轮式装载机为对象,基于最优快速随机扩展树算法(RRT*),考虑车身膨胀圆个数,生成全局最优避障路径,以整车最小稳定转向半径为约束,利用CC-Steer算法...     

Development of a path planning system using mean shift algorithm for driver assistance

The longitudinal and lateral vehicle control techniques have been widely used in several active driver assistance systems. The adaptive cruise control, lane keeping assistant control, vehicle platooning and stop-and-go control are typical examples of the most important applications. In this study, a novel path planning method is proposed considering the driving environment such as road shape, ego vehicle and surrounding vehicles’ movement. The relative distance and velocity between the ego vehicle and surrounding vehicles are identified with respect to the predicted lane shape in front of the ego vehicle. Based on the identified information, the road shape and surrounding vehicles are mapped into the intensity image and the desired vector for the ego vehicle’s movement is determined by the maximum intensity density tracing method. The desired vehicle path is followed by the acceleration/deceleration control and the steering assist control, respectively. In order to evaluate the performance of the proposed system, simulations are conducted and compared with ACC systems.     

智能车经济性起步车速规划研究

智能车的车速决策影响燃油经济性。以起步阶段加速工况的燃油经济性为优化目标,建立了瞬态燃油消耗模型,并提出了基于该模型的经济性换挡规律制定方法;根据车辆纵向动力学方程,建立了基于前向欧拉离散方法的车速状态转移方程,以及确定相应的初末约束条件、边界条件;基于动态规划最优性原理,提出了智能车起步过程的经济性车速规划方法,建立了基于速度状态搜索策略;根据Matlab/Simulink和CarSim联合仿真,对比了典型驾驶员速度跟随模式的燃油消耗水平,结果表明,基于动态规划优化后的经济性车速及相应的挡位序列具有良好的节油特性,可为智能车经济驾驶的车速规划及挡位规划提供指导。     

基于前车轨迹预测的高速智能车运动规划

针对现有运动规划算法大多只考虑障碍车当前状态,本文中提出一种基于前车运动轨迹预测的高速车辆运动规划算法。首先,融合考虑驾驶意图与基于车辆运动模型的方法对前车轨迹进行预测;然后,采用贝塞尔曲线(Bezier)规划主车运动轨迹,结合避撞过程中与前车碰撞风险概率,高速避撞车辆速度变化特点以及车辆运动稳定性等因素建立目标函数,并考虑车辆动力学与运动学约束,使用序列二次规划(SQP)方法对Bezier曲线的控制点和主车运动目标点位置进行优化求解,得到最优避撞运动轨迹;最后,以前车直行和换道两种工况为例,对主车的避撞运动轨迹进行规划,分析不同工况下主车避撞过程中的运动状态变化以及与前车碰撞风险概率变化。结果表明,所提出的运动规划算法能够保证车辆的避撞安全性与运动稳定性。     

行星齿轮结构的混合动力汽车的系统效率

首先分析了一种行星齿轮结构的混合动力电动汽车的纵向动力学方程，并且研究了不同情况下的汽车系统效率，得到了系统效率优化的目标函数和约束条件，随后利用序列二次规划算法对混合动力电动汽车系统效率进行了优化计算，从而确定了每种工况下的最佳蓄电池功率和最佳减速比。     

A vehicle ABS adaptive sliding-mode control algorithm based on the vehicle velocity estimation and tyre/road friction coefficient estimations

A sliding-mode observer is designed to estimate the vehicle velocity with the measured vehicle acceleration, the wheel speeds and the braking torques. Based on the Burckhardt tyre model, the extended Kalman filter is designed to estimate the parameters of the Burckhardt model with the estimated vehicle velocity, the measured wheel speeds and the vehicle acceleration. According to the estimated parameters of the Burckhardt tyre model, the tyre/road friction coefficients and the optimal slip ratios are calculated. A vehicle adaptive sliding-mode control (SMC) algorithm is presented with the estimated vehicle velocity, the tyre/road friction coefficients and the optimal slip ratios. And the adjustment method of the sliding-mode gain factors is discussed. Based on the adaptive SMC algorithm, a vehicle's antilock braking system (ABS) control system model is built with the Simulink Toolbox. Under the single-road condition as well as the different road conditions, the performance of the vehicle ABS system is simulated with the vehicle velocity observer, the tyre/road friction coefficient estimator and the adaptive SMC algorithm. The results indicate that the estimated errors of the vehicle velocity and the tyre/road friction coefficients are acceptable and the vehicle ABS adaptive SMC algorithm is effective. So the proposed adaptive SMC algorithm can be used to control the vehicle ABS without the information of the vehicle velocity and the road conditions.