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。     

多控制模型嵌入的智能汽车防撞虚拟仿真

针对智能汽车行驶安全距离监测与防撞试验高成本、高危险性以及试验结果难以观察的问题,研究了智能汽车安全距离监测与防撞的虚拟仿真;应用Visual Studio 2015、3Dmax、Unity3D等虚拟仿真技术在虚拟制动控制系统中进行了可嵌入多控制模型的自动驾驶汽车行车安全距离监测和防撞虚拟仿真试验,测试了不同制动模型的...     

基于电子海图的船舶避碰技术的研究

通过对智能避碰过程中本船及目标船的相关参数、合适的选取船舶碰撞危险度的评价集以及各个因素对碰撞危险度的影响权重的研究,根据模糊理论建立船舶碰撞危险度评价模型.在评价模型的基础上结合简单的船舶运动模型,通过搜索出能使本船碰撞危险度最低的行动来建立避碰动作决策模型.采用Visual Studio 2008开发环境,在电子海图中对提出的模型进行实验仿真,实验结果验证其模型的正确性和合理性.     

基于图像信息检测的船-桥智能避碰系统研究

将避碰决策系统分为船舶运动检测、视觉几何模型和船舶运动态势计算、碰撞预报及预控3部分.针对图像质量问题采取图像预处理增强、中值滤波、直方图均衡处理方法.采用相位相关算法基于背景模态模式静态空间信息记录图像信息,补偿图像抖动.基于视觉几何模型计算船舶运动态势计算船舶目标空间坐标位置、船舶型尺度、船速、船首向等.基于实时运动状态信息和桥区船舶运动态势预报碰撞危险以及避碰决策模式.引入避碰等级术语通过计算桥区船舶操纵避碰相关参数,进行避碰早期预警并得出避碰操纵决策方案.形成合理化的船-桥避碰决策系统,以达到船-桥避碰预警预控的智能效果.     

基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统

提出基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统的研究新思路,主要从系统体系结构、知识库与知识表示、模型库、推理机构等方面进行介绍．     

内河船舶避碰路径优化研究

内河船舶碰撞事故导致重大生命及财产损失，已经引起人们的高度关注．提出一种内河船舶自动避碰路径优化的研究方法，建立了内河船舶操纵运动数学模型，将遗传算法运用到内河船舶避碰路径选优中，提出内河船舶避碰路径优化准则，并构建一种考虑内河航道中运动船舶及障碍物的适应度函数．优化结果表明了本方法的可行性。     

乘用车谱聚类FCAS/PCW风险等级分类算法研究

从实车道路测试数据库中提取紧急制动事件的减速度曲线,基于模糊谱聚类分析研发了在线风险等级分类的避碰算法(FCAS/PCW),并进行Euro-NCAP 2020测试场景下的仿真测试,结果表明:在前车静止、前车低速行驶、前车紧急制动等场景下,试验车以20~80 km·h-1的速度行驶,运用文中算法均能成功避碰,且制动时机更合理,两车最终相对距离为2~12 m,有效减少了对驾驶员正常驾驶的干扰。     

开阔水域多物标动态自适应智能航行方法

考虑船舶操纵特性、《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求,提出了动态自适应目标船不协调避碰行动的开阔水域智能航行方法;将物标分类、建模并构建数字孪生交通环境,结合航向控制方法、操纵运动和复航模型构建了自动航行模型,推演了船舶非线性操纵运动;基于自动航行模型量化解析了《规则》要求,探究动态避碰机理,建立了可行航向求取方法;在多目标环境中,提出了目标船机动判别方法,研究了《规则》约束下构成自主航行方案的改向时机、幅度和复航时机等要素求取方法。仿真结果表明:依靠信息秒级更新的滚动计算,提出的智能航行方法可自适应剩余误差和目标船随机运动;提出的智能航行方法能将可行航向区间和改向幅度精确到1°;将程序运行和复航时机计算步长设置为1、10 s,设置多类静态物标和6艘保向保速目标船,在640、1 053、2 561和3 489 s,本船进行右转9°、复航、保向保速和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点;设置目标船在300 s采取不协调转向避让行动,本船在980、2 790、3 622、5 470 s时进行右转9°、左转12°、右转17°和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点。可见,任意初始状态下的船舶均可沿计划航线自动航行至终点,提出的方法能满足多个、多类动静态物标共存的真实开阔水域环境中的智能航行需要。      

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.     

基于航向控制系统的船舶动态避碰机理

为探索航速矢量变化与船舶避碰之间的动态变化规律（避碰机理），研究了结合船舶领域和速度障碍等方法的静态避碰机理，确定了不考虑船舶改向运动过程与周围环境变化前提下，本船可避让所有物标的航速矢量区间；建立了基于模糊自适应比例积分微分（PID）控制和船舶运动方程的航向控制系统，再现船舶改向过程中的航速矢量非线性变化；基于静态避碰机理和航向控制系统研究了船舶动态避碰机理，求解了符合船舶操纵运动过程的动态避碰改向区间. 研究结果表明，在开阔水域随机设置的多物标环境中，可得到符合航速矢量非线性变化的动态避碰改向区间集合 [?90°，?72°]、[31°，47°]、[62°，79°]，受动态船舶主要影响形成改向范围为（?72°，31°）、（79°，90°] 的碰撞航向区间，符合船舶操纵运动对改向避碰的影响规律，可为实现船舶避碰辅助决策、自动避碰和动态避碰路径规划提供基础理论和方法.      

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分析了当前车辆避碰系统传感器端在对障碍物信息进行检测时,易受到道路交通环境因素干扰而产生虚报、漏报现象的原因,对车载传感器检测到的障碍物信息进行了性质归类. 在此基础上介绍了车辆避障准确度模型. 采用蒙特卡罗方法模拟车辆在运行过程中的碰撞判定,并依此对模型的仿真算法进行了设计. 整个仿真试验在室内道路交通系统仿真试验平台 (RTSSEP)上实施,结果表明仿真方法能有效模拟障碍物信息准确度模型的执行过程,可为进一步开展建模研究提供信息依据.     

基于OBB算法和前向预防的快速碰撞检测

为提高虚拟装配系统碰撞检测的实时性和真实感,提出了一种基于前向预防的虚拟装配中的防穿透方法,应用方向包围盒(OBB)算法和分层检测机制进行快速碰撞检测,较精确地实现了虚拟装配中虚拟手的抓取释放和防止穿透,克服了虚拟抓取操作中的失真问题.借助数据手套和六自由度跟踪仪,在半沉浸式虚拟装配系统中,针对场景规模较大的电机壳体模具,应用快速碰撞检测算法进行了装配仿真.结果表明,该虚拟装配系统的碰撞响应时间达到毫秒级,没有穿透现象产生,具有较理想的操作真实感.     

浅谈多船会遇局面的界定与划分

在分析多船会遇研究现状及其弊端的基础上,提出了多船会遇局面的定义,并分别从三种会遇态势和避碰行动方式类型的角度对多船会遇局面进行了划分,分析了多船会遇局面的各种态势,以期对多船避碰及智能决策的研究提供一定的理论参考。     

浅析船舶避碰决策研究的现状与前景

介绍了船舶避碰决策研究中的船舶碰撞危险度的确定方法,综合分析评价了船舶避碰决策系统的研究现状,指出基于AIS信息环境的船舶避碰决策系统研究是未来船舶自动避碰决策系统研究的新方向.     

基于遗传算法的PID智能控制器设计

根据实际应用的需要,设计出一种基于遗传算法的PID控制器．该控制器首先采用遗传算法优化PID控制器的参数,得到一组参数的最优值,在实际控制过程中利用遗传算法不断优化PID参数,从而提高PID控制器的控制性能和自适应能力．以确保系统的动态和稳态性能最优．根据设计结果采用Matlab对此进行仿真,仿真结果表明：与常规的PID控制器相比,这种基于遗传算法优化的PID控制器用于实际控制系统可达到良好的动、静态性能和自适应能力．     

智能电动车弯曲道路场景中的避障路径规划

为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。      

基于AIS的船舶避碰辅助决策系统模块技术研究

在假设各船装备船舶自动识别系统的基础上,提出了基于船舶自动识别系统的船舶间协商的辅助避碰决策系统,建立了系统的设计模型,并对系统进行了功能分析.     

Intelligent Vehicle Human-Simulated Steering Characteristics Access and Control Strategy

As the traditional control algorithm is over-dependent on accurate vehicle model in intelligent vehicle steering control, a human-simulated intelligent control method is proposed based on experienced driver steering characteristics. Intelligent vehicle unmanned steering system dynamics model and the driver model are set up. Through experienced drivers’ trial run experiment, the analysis is mainly conducted on the double lanes condition. After the transformation of coordinates on global positioning system (GPS) derivative, the path information of local coordinates is accessed. The ideal driver steering path is obtained through fuzzy C-means clustering algorithm. The human-simulated intelligent controller is designed. Characteristic model is established according to the ideal and practical steering angle deviation and the deviation rate. Besides, the corresponding control rules and control modality set are designed. The joint simulation under CarSim joint/Simulink environment shows that the humanoid steering controller designed in this paper has better tracking performance than the model predictive control.     

OBSTACLE-AVOIDANCE NAVIGATION OF MULTIPLE MOBILE ROBOTS

IntroductionRobo Cup,which involves multiple robots in acomplicated environment to achieve specific objec-tives,poses a common standard problem for aboard spectrum of specialize sub- fields in AI andintelligentrobotic agents[1] .The majorcharacteris-tic of the Robo Cup Soccer competition is the dy-namic nature of environment surrounding robots,which includes the problem addressed in this pa-per.In the current research of it[2 ,3 ] ,when the re-searchers think about the problem of avoiding ob…     

基于认知活动链的驾驶行为协调仿真模型

为向车辆控制系统和智能车辆的发展提供理论参考，用主成分分析法确定多源信息对驾驶员行为决策的影响系数，用模糊积分融合算法获得驾驶员任务集聚后车辆的运行模式，并按照认知活动链将该模糊积分融合算法与跟驰模型相结合，构建了基于认知活动链的驾驶员行为协调仿真模型．此外，采用五轮仪实验系统对淄博市张周路某路段的交通流数据进行了采集，用实测数据验证了模型的有效性．