基于MPC路径跟踪研究

针对无人驾驶车辆在实际行驶过程中的路径跟踪问题,建立车辆二自由度动力学模型和路径跟踪预测模型,将预测模型与车辆二自由度动力学模型相结合。基于MPC轨迹路径跟踪算法,并搭建了基于dSPACE系统硬件在环仿真试验平台,进行硬件在环仿真试验,验证MPC轨迹路径跟踪仿真控制策略的合理性和正确性。结果表明:设计的基于MPC路径跟踪控制可以保证车辆在换道时,方位平均偏差在0.05 m范围内,利于实际应用。     

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法.速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控...     

融合稳定性的高速无人驾驶车辆纵横向协调控制方法

提出了一种纵横向协调控制的路径跟踪控制方法; 建立了车辆预瞄误差模型和考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型, 以此引入道路曲率地形因素; 基于模糊规则设计了预瞄距离发生器, 解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题; 建立了预测时域与道路曲率的函数关系, 运用模型预测控制算法求解前轮转角, 从而建立路径跟踪控制器; 运用指数模型表示车辆期望车速, 设计了比例积分微分纵向控制器控制车速以改善路径跟踪精度; 运用质心侧偏角相平面图表征车辆稳定性特征, 设计比例积分微分稳定性控制器以改善车辆稳定性。研究结果表明: 提出的控制方法能在不同附着系数路面上对车辆跟踪性能进行优化, 在干燥沥青路面以车速90 km·h^-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少33%;在潮湿沥青路面以车速70 km·h^-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少30%;在冰雪路面以车速55 km·h^-1行驶时, 与只运用模型预测控制算法进行路径跟踪控制的车辆相比, 最大横向误差可减少16%。可见, 所提出的控制方法能有效改善路径跟踪精度。     

基于模型预测控制的汽车主动避障系统

为了加强汽车行驶安全性,搭建了包含环境感知、危险态势评估、路径决策和控制执行四部分的智能汽车主动避障系统。基于改进人工势场模型构建了以道路边界斥力势场、动态障碍物斥力势场和引力势场核心的路径规划模块,同时,建立以前轮偏角为控制变量的车辆动力学模型,利用模型预测算法对路径进行跟踪。利用动力学仿真软件CarSim和控制仿真软件Simulink联合仿真,结果表明文中运用的模型预测控制优于驾驶员预瞄控制,对路径具有更好的跟踪效果、提高了跟踪精度,实现了汽车主动避障。     

智能车辆横纵向运动综合控制方法研究

针对智能车辆运动控制中的多种复杂动力学约束及性能需求,提出基于模型预测控制算法的横纵向综合控制方法,分别设计横向和纵向控制器.横向控制器基于单轨动力学模型,纵向采用分层控制结构,以纵向速度为耦合点结合横向和纵向控制器,并根据路径信息规划车辆行驶速度,实现转向和速度同时控制,最后通过Carsim和MATLAB联合仿真.研究结果表明:控制器具有良好的跟踪性能,实时性强,且能够满足车辆横向稳定性、舒适性和平顺性等要求.     

基于模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪方法比较

针对智能汽车轨迹跟踪问题,基于模型预测控制原理分别采用运动学模型和动力学模型为预测模型,通过对非线性系统进行线性化和离散化处理,根据约束条件、目标函数设计了2种轨迹跟踪控制器。基于Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,在不同附着系数、不同车速下进行典型轨迹跟踪仿真试验。结果表明:不同工况下,2种模型预测控制器都有良好动态跟踪特性,动力学模型的跟随效果和控制平滑度略优于运动学模型。     

一体式车辆避撞轨迹规划与跟踪控制

为提升复杂交通环境中智能车辆的避撞能力,将路径规划、速度规划及跟踪控制整合为一个优化问题,提出一种基于模型预测控制(MPC)的一体式车辆避撞轨迹规划和跟踪控制方法。首先,分析实际交通环境中的避撞场景,将智能车辆的避撞控制问题转化为多约束优化问题;其次, 搭建7DOF(七自由度)车辆动力学模型和复合滑移工况的UniTire轮胎模型设计MPC控制器;再次,针对变速控制问题中传统基于时域预测模型的MPC控制方法无法在预测时域中实现车辆空间和位姿约束的问题,设计了基于空间域预测模型的MPC控制器;最后,基于Matlab和CarSim联合仿真平台设计了不同避撞场景验证所提方法,并与现有基于恒速假设的一体式避撞控制方法进行对比。仿真结果表明：所提方法能够充分发挥车辆的机动性能,解决现有一体式控制方法在 复杂环境中避撞失败的问题,并保证避撞过程稳定和轨迹平滑。     

基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制

对汽车列车的运动特点进行了研究,建立了考虑铰接角的单拖挂汽车列车驾驶员模型;对挂车制动时车辆运动状态的变化进行了分析,设计了基于差动控制的道路跟踪控制器,建立了基于Simulink和Trucksim的联合仿真模型,验证了双移线工况下模型的路径跟随性和行驶稳定性.结果表明:基于差动制动的单拖挂汽车列车道路跟踪控制器,与单...     

单拖挂汽车列车路径跟踪控制策略

为提高汽车列车路径跟踪性能，结合模型预测控制和最优曲率预瞄控制设计了路径跟踪控制器。在曲线部分采用模型预测控制以减小横向跟踪误差，在直线部分采用最优曲率预瞄控制来提高行驶稳定性，基于TruckSim/Simulink建立联合仿真模型并进行了仿真分析。结果表明，与对标车型自带路径跟踪控制器相比，在单移线工况下，采用综合控制器的汽车列车轨迹跟踪误差减少了60%以上，稳定性指标改善了7%。     

基于模型预测控制无人驾驶车辆避障轨迹跟踪器设计

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪和避障问题,基于模型预测控制算法设计了避障轨迹跟踪控制器,实现避障和轨迹跟踪功能。在不同车速下采用Matlab和CarSim进行联合仿真试验,结果表明:设计的控制器控制性能和稳定性良好,能满足无人驾驶车辆的避障和轨迹跟踪需求。     

基于AdaBoost算法的重型车辆侧翻预警研究

为有效解决复杂行驶工况下无法准确预测重型车辆侧翻的难题,设计了基于机器学习方法的自适应提升(AdaBoost)算法,实现了复杂行驶工况下重型车辆非绊倒型侧翻判据的实时准确计算.首先建立了基于重型车辆仿真模型与侧翻预警模型;其次,利用AdaBoost学习算法理论,设计了基于单层决策方法构建多个弱分类器的架构并对其进行了模拟训练与加权求和;最后,结合商业软件TruckSim?动力学软件,对比分析了双移线(DLC)与鱼钩(Fishhook)工况下重型车辆侧翻预警失效的侧翻效果.仿真结果表明:所设计的基于AdaBoost算法侧翻预警判据可在复杂行驶工况下有效预测重型车辆侧翻,且对应的测试集正确率比Logistic回归算法预测精度改善24.9％,且模型评估预测 ROC(receiver operation characteristic)曲线面积为0.958.     

联合工况的车辆动力学仿真

建立了整车的模型,用Matlab软件对车辆在不同车轮转角、不同车速及不同制动力矩情况下的动力学进行了仿真。仿真结果表明:随着车轮转角及车速的增大,车辆横摆角速度峰值、横向速度峰值增大;过大的制动力矩将使车辆横向侧滑加剧及使横摆角速度峰值变大,车辆在联合工况下的稳定性变差。仿真为车辆在联合工况下的建模和控制提供了参考。     

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针对城市建设发展中道路交通阻塞问题，研究了两种类型的车辆路径与调度问题，给出了相应的求解框架，并构建了一个具有可变行驶时间的动态车辆路径与调度模型，涉及了车辆的固定费用、运营成本和早到或者延期的惩罚费用等多种费用。该问题是一个NP-hard问题，采用遗传算法确定最优解，并给出了车辆路径与调度方案的表示方式。最后设计了一个交通网络，通过动态交通仿真更新行驶时间，研究了多个不同时间段道路阻塞情况下算法的性能。结果显示比不考虑实时行驶时间信息的模型，该模型能够得到更低的总成本。     

半挂运输车辆横向稳定性控制

基于系统动力学仿真软件ADAMS建立半挂运输车辆动力学仿真模型,并将车辆模型仿真结果与实车试验结果进行对比分析,验证车辆模型的有效性。基于模糊PID控制技术,以半挂运输车辆的折叠角速度和折叠角加速度为控制变量设计模糊PID控制器,通过单移线仿真试验进行ADAMS与MATLAB的联合仿真分析,结果表明:半挂运输车辆的横摆角速度、侧向加速度和折叠角均有不同程度的改善,半挂运输车辆的行驶稳定性得到提高。     

无人驾驶车辆自适应巡航控制策略

为匹配无人驾驶车辆安全性需求,设计适用于不同行驶场景的自适应巡航系统。设计分层控制架构。上层控制器运用考虑前车加速度变化的模型预测控制策略,求解出巡航车辆期望加速度,并传递给下层控制器。下层控制器计算出车辆期望加速度与节气门开度或制动压力间的转换关系,据此控制车辆实际加速度。将自适应巡航系统模型分为平稳起停、稳变速、急变速3种行驶模式,基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台进行仿真模拟。结果表明：控制策略能在各行驶模式下稳定跟随前方车辆同时保持合理的车间距离。     

基于veDYNA的运输车辆侧翻动力学仿真研究

选取三轴货车为研究对象,基于车辆动力学仿真软件ve Dyna环境建立运输车辆行驶动力学仿真平台,并对模型的有效性进行验证。通过设置角阶跃典型行驶道路工况,分析车辆行驶动力学参数和道路参数等因素对运输车辆发生侧翻的影响机理。仿真结果表明,车速、方向盘转角等动力学参数对运输车辆的侧倾稳定性影响较大,道路参数对运输车辆的侧倾稳定性影响较小。建立的运输车辆行驶动力学仿真平台,能够很好的模拟真实车辆的实际工况,为进一步研究运输车辆的防侧翻控制提供较好的理论基础。     

基于改进人工势场法的车辆路径规划与跟踪控制

针对采用传统人工势场法进行车辆路径规划时易造成局部极小值与目标不可达的问题,通过改变斥力函数并增加车道边界约束条件函数的方式改进传统人工势场法,进行车辆路径规划。采用模型预测控制(model predictive control, MPC)算法跟踪控制改进人工势场法生成的规划路径,采用软件CarSim与Simulink搭建联合仿真模型对路径跟踪效果进行仿真试验。结果表明：改进人工势场法路径规划合理有效;跟踪路径与规划路径的横向误差小于0.4 m。改进人工势场法和MPC算法应用于无人驾驶车辆的路径规划与跟踪控制具有可行性。     

基于运动学和动力学模型的无人驾驶路径跟踪控制器设计

设计了一种应用于无人驾驶控制的基于车辆运动学和动力学模型的路径跟踪控制器,包括运动学和动力学模型、路径跟踪控制模型、地图匹配模型和执行命令融合模型,使用实时车辆姿态信息进行转向角度预测,使用实时车辆定位信息进行反馈控制以消除系统干扰和模型误差。系统硬件包括车辆平台、嵌入式Mbed开发平台、Ubuntu系统运行平台和惯性导航系统,软件框架使用robotic operation system(ROS),使用rosserial服务连接嵌入式Mbed开发板与ROS。实车测试表明控制器系统达到设计目的。     

基于停车视距的互通式立交减速车道流出角研究

为了减少车辆在驶入互通式立交出口时发生追尾、侧向刮擦等事故,通过解析不同设计速度下的停车视距对互通式立交减速车道流出角取值范围的影响机理,建立减速车道流出角的理论计算模型。利用CarSim软件建立车辆动力学仿真模型,模拟车辆驶入立交出口的过程,从车辆抗滑移、抗倾覆等角度出发分析车辆在行驶过程中的横向稳定性,验证流出角计算模型的合理性。     

有行驶里程限制的满载车辆调度问题

应用网络模型,对有行驶里程限制的多车场满载车辆的调度问题进行了探讨.将行驶里程限制约束转化为目标约束,建立了该约束条件下的路径选择模型;设计了基于自然数编码求解该问题的遗传算法,并用实例进行了验证.结果表明,该方法能有效地解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题.