基于人机共驾的车道保持辅助控制系统研究（双语出版）

车道保持控制系统是汽车安全辅助驾驶的重要组成部分,可有效提高汽车主动安全性、避免车辆无意识地偏离本车道。目前,大部分车道保持控制系统在工作时将驾驶人的操作视为外界干扰,没有考虑人机共驾阶段下驾驶人与控制系统的控制权分配问题,易造成人机冲突、影响驾驶人的驾驶感受。论文兼顾驾驶人与辅助控制系统各自优势,基于人机共驾技术对车道保持控制系统进行研究。构建基于安全行驶区域与最晚预警边界相结合的车道偏离决策模型,在保证其预警精度的同时降低计算复杂性,根据车辆行驶状态和路面附着系数动态调整预警阈值;研究串级MPC-PID控制策略实现对车辆横向位置的控制,将最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角,利用PID算法完成对目标前轮转角的跟踪;引入共驾系数对车辆的控制权进行分配,研究共驾系数分配模型,以车辆状态误差和驾驶人转向力矩作为模糊控制的输入变量、共驾系数作为输出变量,降低辅助控制系统与驾驶人之间的冲突;最后,利用CarSim与Simulink联合仿真对所研究的控制策略进行仿真验证,结果表明共驾系数能够根据驾驶人的操作和车辆运行状态的变化实现动态调整,辅助控制力矩与驾驶人输入力矩变化趋势相同,在保留驾驶人一定操作的基础下可避免车辆偏离车道、降低人机冲突。     

基于可拓切换控制方法的智能车辆车道保持系统研究

针对道路曲率变化范围较大时,智能车辆在大曲率道路工况车道保持控制精度低的问题,提出一种基于可拓切换控制理论的智能车辆车道保持控制系统,该车道保持系统由上层可拓控制器和下层控制器两部分组成。在上层可拓控制器中,通过车道线检测得到车辆相对于道路的位置信息和道路曲率信息。根据可拓集合理论,选取预瞄点处横向位置偏差和前方道路曲率值作为可拓集合的特征值并划分可拓集合,求解关联函数,并根据关联函数值将车辆-道路系统状态分为经典域、可拓域和非域。在下层控制器中,在经典域采用基于横向位置偏差和航向偏差的PID反馈控制器,在可拓域中采用基于前方道路曲率的PID前馈-反馈控制器,非域中车辆-道路系统处于完全失控状态,采取紧急制动。2种仿真工况结果表明:相比于单一PID反馈控制,提出的车道保持控制系统,有效抑制了在大曲率道路下的跟踪误差值,提高了智能驾驶汽车在时变曲率的道路工况下车道保持控制精度和工况适应性。     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究（双语出版）

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足,提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径,在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次,考虑道路附着系数和系统延迟的影响,基于制动过程给出制动临界避撞距离,并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T^-1_TC划分安全行驶区域,利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后,通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型,并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明：转向操作在制动距离不足时仍是有效的;当主车高速近距离接近静止前车时,主车可以顺利采取转向换道动作,而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m,事实上已经发生了碰撞;当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时,避撞控制系统进入紧急制动模式,最大制动减速度达到-0.8g（g为重力加速度）,实际最小车间距为5.1 m;通过转向和制动的协调动作,充分发挥了车辆的避撞潜力;ξ和T^-1_TC指标的融合,可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换,在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

基于视觉的重型车辆车道保持控制方法

重型车辆车道保持借助视觉传感器获取道路信息,以单点预瞄和道路中心线位置偏差实现对车辆的前馈控制。考虑重型车辆体积大导致响应慢,进入稳态时间较长等问题,本文将车辆质心和车道中心线横向偏差用于修正车辆位置。提出与速度成线性关系变化的P控制参数,应用PD控制算法得到输出转角对重型车辆进行横向控制,通过Simulink/TruckSim联合仿真验证算法可靠有效。同时经过实车测试车辆始终沿着车道中心向前行驶,实现了基于视觉控制车辆在车道内快速、平稳行驶。     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于机器视觉的车道偏离警告系统研究综述

介绍了采用智能车辆道路系统对策的车道偏离避撞警告项目和近十几年来开发出的一些典型的基于视觉的车道偏离警告系统,并就这种系统所采用的警告标准进行了总结,最后对车道警告偏离系统研究的发展趋势进行了简述。     

基于变传动比的全轮线控转向车辆可拓H∞控制方法研究

为了解决传统固定转向传动比以及鲁棒H∞控制方法无法很好地改善车辆稳定性的问题,提出全轮线控转向车辆的变传动比和可拓H∞控制策略.首先,建立八自由度车辆动力学模型和轮胎模型.其次,以车辆方向盘转角和车速为输入信息,基于模糊控制方法设计全轮线控转向车辆的转向传动比,并计算出全轮线控转向车辆的前轮转角.然后,以横摆角速度偏差...     

基于强化学习DDPG的智能车辆轨迹跟踪控制

针对智能车辆在轨迹跟踪过程中的横向控制问题,提出一种基于强化学习中深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的智能车辆轨迹跟踪控制方法。首先,将智能车辆的跟踪控制描述为一个基于马尔可夫决策过程（MDP）的强化学习过程,强化学习的主体是由Actor神经网络和Critic神经网络构成的Actor-Critic框架;强化学习的环境包括车辆模型、跟踪模型、道路模型和回报函数。其次,所提出方法的学习主体以DDPG方法更新,其中采用回忆缓冲区解决样本相关性的问题,复制结构相同的神经网络解决更新发散问题。最后,将所提出的方法在不同场景中进行训练验证,并与深度Q学习方法（Deep Q-Learning,DQN）和模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）方法进行比较。研究结果表明：基于DDPG的强化学习方法所用学习时间短,轨迹跟踪控制过程中横向偏差和角偏差小,且能满足不同车速下的跟踪要求;采用DDPG和DQN强化学习方法在不同场景下均能达到训练片段的最大累计回报;在2种仿真场景中,基于DDPG的学习总时长分别为DQN的9.53%和44.19%,单个片段的学习时长仅为DQN的20.28%和22.09%;以DDPG、DQN和MPC控制方法进行控制时,在场景1中,基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的87.5%和50%,仿真时间分别为DQN和MPC的12.88%和53.45%;在场景2中,基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的75%和21.34%,仿真时间分别为DQN和MPC的20.64%和58.60%。     

基于粒子群优化神经网络PID控制的车道保持系统研究

提出一种基于粒子群优化神经网络PID的车道保持控制方法。首先搭建车路模型和EPS(Electric Power Steering,电动助力转向系统)模型;然后建立粒子群优化神经网络PID控制器,利用粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值,提高神经网络算法的收敛速度和精度,优化后的神经网络算法在线调整PID控制器的3个参数比例Kp、积分Ki、微分Kd,输出最优组合;最后,进行车道保持硬件在环试验,试验表明:相对于常规PID控制和神经网络PID控制,在粒子群优化神经网络控制下,车道保持系统的跟踪精度和稳定性都更高。     

商用车电液复合转向系统的车道保持策略

为了提高商用车的行驶安全性,避免因驾驶人的分心驾驶出现车辆偏离车道的问题,提出一种基于电液复合转向系统的商用车车道保持策略;在建立电液复合转向系统模型、二自由度车辆模型、预瞄驾驶人模型的基础上,设计基于驾驶人在环的MPC和ADRC串级的车道保持控制策略.首先,采用MP C算法将车辆横向位置控制的最优问题转化为二次规划求...     

基于激光雷达的纵向坡路动态可行驶性预测（双语出版）

为解决智能汽车在含有纵向坡路的环境中行驶时所涉及的环境感知与路面可行驶性理解问题,提出了一种基于激光雷达的动态、不确定性路面可行驶性预测方法。首先,利用PreScan,CarSim与MATLAB软件搭建虚拟行驶环境,并建立激光雷达物理模型提高虚拟点云的保真度。其次,进行基于激光雷达的动态可行驶性研究,利用路面激光雷达点云数据基于车辆未来行驶方向建立笛卡尔坐标系下的间隔栅格地图;在间隔内进行平面拟合得到路面的法向量,利用平面法向量计算路面纵向坡角并利用车辆姿态补偿得到大地坐标系下的间隔坡角和道路轮廓信息,并探讨天气对道路轮廓估计结果的影响;基于车辆纵向动力学特性和道路参数估计结果,计算可行驶性概率并预测可行驶性。为了快速仿真验证所提出的可行驶性预测方法,搭建相应的自动测试环境并设计测试方法。首先分析并测试车辆行驶过程中容易因失效造成预测失败的临界关键工况,接着在虚拟行驶环境中建立自动化测试流程,加强对关键工况区的采样,总计通过402组测试工况验证可行驶性预测算法,预测准确率达到87.81%。最后,在实车平台和真实测试道路上对算法流程进行验证。研究结果表明：该方法能够很好地对车辆在纵向坡路上的可行驶性进行动态的、基于概率性指标的预测。     

基于可拓理论的汽车检测设备选型评价研究

针对汽车综合性能榆测设备选型问题,提出一种针对基于可拓理论的检测设备选型方案的评价方法,即以规范性、经济性、技术性、服务性、节能环保性、人机关系等要素为检测设备选型的评价准则体系,利用专家经验建立期望选型方案的物元模型和备选方案的物元模型,从而通过町拓关联度直接评价选型方案的优劣.试验表明,基于可拓理论的综合性能检测设备选型方法可有效评价选型方案的优劣.     

基于可拓工程方法的公路建设项目综合评价

该文详细介绍了可拓工程方法的原理.运用可拓学理论和主成分分析方法,构建了公路建设项目的可拓评价指标体系.结合实例,探讨了可拓工程方法在公路建设项目综合评价中的应用.与其他方法比较表明,可拓评价方法的应用是合理可行的,有着良好的应用前景.     

液压互联悬架抗侧倾控制研究（双语出版）

针对车辆减少能量消耗与提高抗侧倾能力需求,提出了一种主/被动可切换的液压互联悬架抗侧倾控制方法。基于9自由度车辆动力学模型,考虑蓄能器、液压缸、液压泵三者之间耦合的体积-流量-压力特性,建立液压互联悬架主动控制时域模型;结合"车身侧倾角-车身侧倾角速度"相平面法及车辆侧向加速度,得到车辆侧倾稳定域,并提出液压互联悬架系统侧倾稳定性控制介入与退出判据;在此基础上,采用Backstepping非线性控制算法设计主动液压互联抗侧倾控制器。最后,分析并改进侧倾稳定性评价指标,通过在MATLAB/Simulink环境下进行高速双移线、鱼钩试验等极端工况数值仿真,验证所提出的液压互联悬架主/被动切换控制系统能在减少能量消耗的情况下能否提高车辆抗侧翻的能力。研究结果表明：所提出的控制系统能有效提高车辆抗侧翻能力;当车辆侧倾状态超出设定的侧倾稳定区域介入线时,液压互联悬架系统由被动模式切换为主动抗侧倾模式,控制车辆侧倾状态回到稳定区域,以提高车辆侧倾稳定性;当判定车辆侧倾状态满足主动控制退出条件时,液压互联悬架系统回到被动模式,以减小能量消耗。     

基于动力学模型的车辆转向控制器不足与变结构控制方法的研究

本文从理论上分析了基于车辆二自由度转向动力学模型的转向控制器在低速时产生失稳的原因。为解决失稳问题,本文提出了相应的解决方法,建立了基于预瞄运动学的车辆转向控制模型,采用滑模变结构控制理论设计了车辆的转向控制器,使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

基于小波控制的电动汽车稳定性研究（双语出版）

针对前轮独立驱动电动汽车,研究一种基于小波控制器的驱动稳定性控制系统。为提高车辆对开路面的行驶稳定性,根据驱动轮等转矩分配控制策略,提出基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略。针对矢量控制中的电流控制,提出基于离散小波变换的电流控制器。通过CarSim/Simulink建立前轮独立驱动电动汽车联合仿真平台,进行不同工况整车性能仿真与分析,并基于A&D5435快速原型开发平台进行实车试验。仿真与试验结果表明：基于小波控制器的驱动控制系统不仅提高了车辆对开路面行驶的稳定性,而且具有更平滑、更快速的转矩响应;对开路面工况下,提出的控制策略左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.43%和3.56%;等转矩分配控制策略下,左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.86%和3.25%,表明了试验与仿真的一致性;对开路面仿真工况下,相比于驱动轮等转矩分配控制策略,基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略的车辆峰值质心侧偏角降低了79.57%,侧向跑偏距离降低了73.39%。     

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...     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle,ICV）运动规划方法的研究,根据规划时空尺度和任务目标,将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务,回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状;探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响;从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面,提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径,而路网中同时存在不同网联等级的ICV,这将增加路径规划问题的求解难度;现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况,将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题;ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点,如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题;借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识,但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限;采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略;根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论,有助于发挥各类理论的优势,提升规划算法的灵活性和适用性。