起-停车辆巡航系统的建模与仿真

将理论和试验数据相结合,建立了起-停车辆巡航跟随仿真系统混合模型,然后根据滑模控制和模糊控制的优点,设计了车间距离控制器;结合建立的车辆巡航跟随仿真系统模型,进行了前车在静止和运动2种情况下的仿真。仿真结果表明:建立的车辆巡航跟随仿真系统模型和控制器能比较真实地反映实际起-停车辆巡航跟随情况,该模型和控制器可以用于对起-停车辆巡航跟随情况的研究。     

车辆横向稳定性自适应预测控制

为解决利用车辆机理模型设计控制器时的自适应问题,针对非线性车辆动力学系统,提出一种基于数据驱动的横向稳定性控制策略。利用递推子空间模型辨识算法设计预测器,根据预测器的形式并结合车辆横向稳定性控制提出一种具有模型自适应特性的预测控制器。利用MATLAB/Simulink建立7自由度整车动力学仿真模型,结合国际标准ISO/DIS 7401:2000以及ISO 3888:1999进行实车道路试验,并对仿真模型进行了数值验证,基于整车动力学模型,对自适应预测控制器的控制效果进行了数值仿真验证,证明了算法的有效性和鲁棒性。     

安全车距保持技术硬件在环仿真试验系统

自行开发的安全车距保持技术硬件在环仿真试验系统主要由制动执行器、油门执行器、车辆模型和控制算法等组成.该仿真器可用于车辆主动避撞报警系统、自适应巡航控制系统及具有Stop&Go功能的巡航系统的仿真试验,可检验控制器及执行器的性能、设计控制算法等,从而缩短研发周期,节约开发成本.     

走-停巡航系统分层控制器设计

结合驾驶统计模型，设计了走一停自适应巡航系统的纵向车间距离控制器。上位控制器的设计与车辆模型无关。在建立目标性能函数的基础上得到控制律；而下位控制器则将油门和制动控制独立设计，依据一定的切换逻辑使它们分别作用于车辆。在制动控制的设计中引入了改进型史密斯预估器。在多种工况下的仿真试验中表明控制器性能良好。     

某罐装车虚拟样车的建立与动态参数仿真研究

以某罐装车型为研究对象,基于ADMAS/CAR定制了整车各部件动力学模型与模板,采用MSC.Simdesigner for CATIA定制了驾驶室模型,并将各部件组装为虚拟样车.基于稳态回转等仿真试验验证了虚拟样车的操纵稳定性;结合实车路试结果对比了虚拟样车与实车动态特性的一致性,并基于虚拟样车研究了多种工况下车辆的行驶性能.     

Modeling and Co-simulation of Adaptive Cruise Control System

采用Carsim与Simulink建立了一种车辆纵向动力学模型;然后基于最优控制和PID控制,设计了具有上、下两层结构的自适应巡航控制系统;最后对典型的自适应巡航工况进行联合仿真.结果表明,所设计的自适应巡航控制系统能使自车在保持一定车距的前提下较好地跟踪前车速度变化,并对前车的紧急制动有较好的响应.     

基于模糊理论的汽车智能巡航控制策略与仿真

基于模糊控制和模型匹配理论,应用分层式汽车智能巡航控制策略,实现节气门和制动踏板的协调控制。模糊上位控制器以实际距离与理想距离差和前方车辆与巡航车速度差作为输入,结合设计的模糊规则,获得巡航车期望加速度。考虑车辆系统干扰和响应延时性影响,构建了模型匹配下位控制器以确保巡航车期望加速度的实际输出。利用Simulink对控制功能实施了仿真验证,结果表明,该控制策略可有效实现智能跟随和定速巡航功能,提高行驶安全性。     

基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差,建立车辆路径跟踪闭环控制系统的Simulink仿真模型,并设计了模糊自适应PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动调整。利用常规PID和模糊自适应PID控制算法分别进行仿真实验。仿真结果表明,模糊自适应PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力。     

混有CACC车辆和ACC车辆的异质交通流基本图模型

针对协同自适应巡航控制(CACC)车辆市场普及过程中存在的CACC车辆、自适应巡航控制(ACC)车辆与人工驾驶汽车混合行驶的异质交通流,应用智能驾驶模型(IDM)和由加州大学伯克利分校PATH实验室实车验证的ACC模型、CACC模型分别作为人工车辆、ACC车辆和CACC车辆的跟驰模型,建立能够反映异质交通流中3种车型相互关系的解析表达。基于此,推导不同CACC车辆渗漏率p下的异质交通流基本图模型,并针对异质交通流基本图散点分布与基本路段通行能力,设计数值仿真试验。最后,针对ACC车辆和CACC车辆的期望车间时距进行参数敏感性分析。研究结果表明:建立的异质交通流解析表达与随机性仿真试验的误差小于1.5%,异质交通流基本图解析可取代基本路段通行能力的仿真试验,用于分析不同p时的异质交通流通行能力;ACC期望车间时距ta取值1.1 s时,交通流通行能力随着p的增加逐渐提升;当t_a=1.6 s,p低于30%时,异质交通流通行能力与传统人工车辆通行能力基本相当;当t_a=2.2 s,p低于40%时,异质交通流通行能力低于人工车辆通行能力;同时,CACC车辆期望车间时距tc越小,异质交通流通行能力越大;建立的异质交通流解析表达可为异质交通流其他特性的解析研究提供思路,异质交通流基本图解析结果,从通行能力的角度为ACC,CACC上层控制器设计提供期望车间时距取值的参考。     

基于并线行为识别的自适应巡航控制方法

本文中针对自适应巡航控制系统受旁车并线影响产生的制动干预时机不确定性问题,提出了一种采用旁道车辆并线行为进行优化的自适应巡航控制策略,以获得制动干预的最佳时机。首先,建立了以历史行驶数据和周围环境为输入、基于长短时记忆网络的驾驶行为识别模型,实现对旁道车辆驾驶行为类别的有效识别。当识别出并线行为后,根据并线车辆运动状态对自适应巡航系统进行加速度控制,建立系统的预测控制模型,确定跟随性、舒适性和油耗这3项性能指标与约束条件,并引入理想点法对期望加速度进行求解,有效避免了人为选择权重因素的干扰。然后,将最优控制序列的第一个元素作用于系统,再重新评估系统状态信息以实现滚动优化。最后,建立MATLAB/Simulink仿真模型,进行定速巡航、跟车行驶和并线工况的对比仿真,并通过实车试验进行验证。结果表明:所提算法能更快响应旁车并线时跟车目标的变化,有效降低速度波动,避免了绝大部分的车辆紧急制动,同时,考虑并线驾驶特性的控制模型能有效提高乘车舒适性,降低安全风险。     

汽车自适应巡航的电机控制系统设计

自适应巡航系统（ACC）利用汽车周围的雷达来检测该汽车周围的情况,对车前某一区域的车速与距离进行判定,自动对车辆速度与跟车距离进行调节。本设计从MATLAB仿真软件出发,对汽车自适应巡航系统的上层控制器和驱动电机进行设计,在Simulink中得到了稳定性强,抗干扰性能高的电机模型;在MATLAB的模糊推理系统中得到了输入Dr（两车距离）,Vr（两车速度）与输出加速度a-ses的三维数学模型,从MATLAB的三维模型中可知,该上层控制器曲面光滑程度较好,表明输出接近连续;曲面的起伏较为平缓,表明性能优良,符合设计应用需求。     

双半挂汽车列车操纵稳定性典型试验工况研究

针对双半挂汽车列车在行驶过程中容易发生失稳的问题,对双半挂汽车列车进行操纵稳定性实车及仿真试验研究。通过TruckSim软件构建双半挂汽车列车仿真模型并进行单车道变换试验,与实车试验结果对比验证仿真模型的有效性;在此基础上,对样车进行蛇行试验、稳态回转、转向盘角阶跃输入等典型工况仿真分析。结果表明,蛇形试验中,随着试验车速的增加,各车辆单元的各项响应参数增长速率明显增大,试验车速达到65 km/h时部分车轮已发生离地现象;稳态回转试验中,样车具有一定的不足转向特性,各车辆单元侧向加速度最大值均在3.14 m/s²左右;转向盘角阶跃输入工况中,车辆对转向盘转角输入反应迅速,但各项参数波动幅度较大;各项试验中参数后部放大效应明显。     

车辆自适应巡航控制系统的模糊PID实现

建立了适合于车辆自适应巡航控制系统精确的车辆纵向动力学模型,简化了自动变速器模型,采用混合模糊PID控制算法实现了车辆自适应巡航系统"定速"和"跟驰"两个控制目标.仿真结果表明,该控制算法具有响应速度快、超调量小、能够消除系统偏差等优点.     

分布式电驱动车辆的ACC协同控制

针对智能分布式电驱动车辆在纵向跟车运动中实施多性能目标协同控制的必要性和实时性问题,在分析分布式电驱动车辆结构与纵向动力学特性基础上,提出一种基于模型预测控制理论的自适应巡航控制算法,并采用缩减优化问题规模的方法,缩短单步计算时间,提升在线优化求解的运算效率。为验证算法有效性,搭建仿真平台,进行了相关的仿真和硬件在环试验。仿真和试验结果表明,所提出的控制算法能实现该车安全和节能的协同优化,且满足了控制实时性要求。     

四轮转向车辆多体仿真与试验研究

以四轮转向原理样车为对象,运用多体动力学理论对四轮转向车辆的转向特性进行了计算机仿真研究和试验验证。对建立整车多体模型的方法进行了论述。通过对仿真数据与样车试验结果的对比分析,证明了四轮转向多体模型各类参数和控制方法的正确性和适用性。最后利用建立的整车多体模型,仿真分析了前后悬架刚度对操纵稳定性的影响,以及制动转向时的转向响应特性。     

城市工况巡航控制方法及仿真分析

为了提高汽车行驶的安全性和驾驶汽车的舒适性,提出基于城市工况的模糊巡航控制方法,依据巡航控制系统原理建立模糊控制器和汽车纵向系统动力学模型,以理想安全距离与实际距离的差值、两车速度差作为巡航控制系统的控制变量,在Matlab/simulink平台上建立模糊控制器模型、车辆纵向系统动力学模型,最后以一种典型城市道路工况作为仿真工况。仿真结果表明:所建立的模型很好地实现了基于城市工况的安全行驶,具有较好的控制效果,验证了所建模型的有效性和正确性。     

基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态联合估计

为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波（AFEKF）的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明：AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。     

基于Simulink与veDYNA联合仿真平台的AMT硬件在环试验研究

开发了包括测试系统硬件、AMT车辆实时仿真模型和试验管理软件的AMT硬件在环测试平台,构建了基于Simulink与.veDYNA联合仿真平台的AMT人-车-路闭环系统实时仿真模型,进行AMT控制系统换挡性能硬件在环测试,并与AMT样车试验结果进行定性与定量对比分析.结果表明,硬件在环仿真试验结果与样车测试结果基本一致,...     

6AT控制器的快速控制原型及硬件在环仿真研究

介绍了6AT的控制策略;进行了其控制器快速控制原型仿真和硬件在环仿真试验,并使用开发的6AT控制器进行样车试验。结果表明,该控制器满足性能要求,快速控制原型及其硬件在环仿真能提高控制器的开发效率。     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。