高速无人驾驶车辆的操控稳定性研究

通过分析路面附着条件和道路曲率等因素对车辆转向特性和稳定性的影响,建立了高速车辆的等效动力学模型。提出了一种变步长的模型离散化方法,能够在保证车辆模型预测精度的基础上,实现较长的预测时域,并满足计算实时性的要求。通过对高速车辆稳定行驶状态进行分析,推导了基于包络线的滑移稳定性约束条件,并设计了基于模型预测控制的高速无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,该方法可有效保证高速无人驾驶车辆在不同地面附着情况及道路曲率下的操控稳定性。     

无人驾驶车辆行为决策系统研究

调研了国内外无人驾驶车辆行为决策系统的研究现状,对行为决策系统进行分类,基于国内外行为决策系统研究实例,对基于规则和基于学习算法的不同行为决策系统的实现方式、适用条件及优缺点进行比较,分析了现阶段无人车行为决策系统的研究水平、技术难点和发展趋势,为无人驾驶车辆行为决策系统的设计提供参考。     

基于光电传感器的无人驾驶电动汽车导航系统研究

本文基于光电传感器设计了无人驾驶电动汽车导航系统,通过该系统,无人驾驶车辆可方便地检测预定路径的偏差,从而控制车辆的自动寻迹行驶。与其它导航方式相比,本文设计的系统具有结构简单、性能可靠和价格低廉等特点。     

基于REINFORCE算法和神经网络的无人驾驶车辆变道控制

针对无人驾驶车辆变道超车场景,研究基于REINFORCE算法和神经网络技术的无人驾驶车辆变道控制策略.通过车辆动力学模型确定模型的反馈量、控制量和输出限幅要求;设计神经网络控制器的结构,根据REINFORCE算法设计控制器训练方案;分析经验池数据数值和方差过大的问题,提出1种经验池数据预处理的方法以改进控制器训练方案;...     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

智能网联汽车测试场场景设计方法研究

智能网联汽车测试场是"无人驾驶"车辆运行安全测试的基础设施.构建测试场景、分析测试场设计要素和技术指标是测试场设计的核心.基于"车-路-环境"的测试场景分类,给出典型测试场景模型构建方法和建设需求,可用于支撑智能网联汽车测试场总体设计.     

智驾科技MAXIEYE定位于Tier 1.5,以感知赋能未来出行

正无人驾驶是未来出行的终极目标,而安全始终是无人驾驶车辆的"铠甲"与"软肋"。作为自动驾驶车辆的眼睛,传感器在其演进过程中发挥着重要作用。创立于2016年的上海智驾汽车科技有限公司(智驾科技MAXIEYE),是一家专注视觉感知技术创新的领先智慧驾驶产品供应商,秉持"Power to Sense感知的力量"的品牌标语,为智慧出行产业链提供丰富产品及场景化应用方案。     

基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术研究

在无人驾驶领域,随着车辆上布置的传感器不断丰富,无人驾驶系统可以从周围环境获得更多的信息,从而为车辆的自主判断行为决策带来可能。然而即使是有经验的驾驶员在进行变道动作的时候也需要格外的小心,因此无人驾驶系统的变道行为分析需要做到足够准确和谨慎,才能保证安全性,这也正是目前为止还没有非常完善的无人驾驶变道决策系统的原因。本文提出一种基于多属性决策的无人驾驶自主变道决策技术,帮助无人驾驶车辆在道路行驶中进行更有效、更安全的自主变道决策。     

无人驾驶汽车十字路口多车协作控制研究*

针对无交通灯控制的十字交叉路口的无人驾驶汽车主动避让控制问题,基于专用短程通信技术(DSRC),利用多车协作控制算法和矩形检测法建立了基于碰撞时间(TTC)的两车冲突判断模型,预估当前行驶状态下将会发生碰撞的区域。同时从时间和空间两方面设计了消解算法,根据消解算法调整当前行驶状态以避免车辆发生碰撞。采用PanoSim与MATLAB/Simulink联合仿真,结合模糊PID控制无人驾驶车辆的驱动、制动与转向系统,对所搭建的模型准确度进行验证。试验结果表明,算法能很好地控制无人驾驶车辆在十字路口避免与其他车辆的碰撞。     

基于MPC的无人驾驶汽车轨迹控制研究

为更好地实现对无人驾驶汽车行驶路径的跟踪修正,基于模型预测算法控制车辆的车速和横摆角。通过建立车辆运动学模型、制定目标函数、确定约束条件,设计出了轨迹跟踪控制器。并通过Matlab/Simulink、CarSim软件搭建模型预测控制算法。结果显示,在预定工况下,车辆参考路径和实际行驶误差较小,并有较好的横向稳定性。结果表明该算法能在一定程度能保证无人驾驶汽车的安全性,为智能车辆控制提供了基础。     

一种无人驾驶车辆纵向多模切换策略研究

无人驾驶车辆是现在汽车工业发展的趋势,在以往的无人驾驶研究中多通过模糊控制、PID控制、滑模控制等控制策略来保证车辆的正常行驶。文章通过车辆行驶前方的障碍物的速度变化、前后车车距等因素来设计了一种基于逻辑切换控制的车辆纵向控制方法,利用Simulink进行逻辑控制的模型搭建,并进行模拟仿真,验证在前后车处于不同的运动状态时后车所进行的状态切换与动作执行。     

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。     

无人驾驶重型车辆底盘电控化改装技术研究

对无人驾驶重型车辆底盘改装技术进行了研究,介绍了一种基于电控技术及总线技术的改装方案,对重型车辆的动力系统、转向系统、制动系统、车身系统进行了详细的改装方案设计,与以往采用机电执行机构控制无人驾驶车辆的方案相比,该方案在技术先进性及可靠性方面得到提升。     

智能网联车路口行驶的决策策略分析

智能网联车的无人驾驶分为感知、规划、执行三个部分,行为决策是无人驾驶发展的核心技术之一。在复杂的交通路口,车辆行驶路线难以预测,通过分析车辆在路口行为发生条件统计,设计出合理和安全的驾驶行为。文章以智能网联车为研究对象,使车辆行驶到十字路口的换道、转弯、调头等行为对应行驶场景,能够保证智能网联车安全、合理的在一定可控范围下行驶在复杂的十字路口。无人驾驶车辆在十字路口的通行中提高了行驶效率和减少了运营成本,带给人们更加便利和舒适的服务,推动智能网联车更全面的发展。     

无人驾驶车辆路口行驶决策研究

无人驾驶车辆的行为决策是该领域研究的关键技术之一。在城区环境中,无人驾驶车辆行为决策的最终目标是像熟练的驾驶员一样产生安全、合理的驾驶行为。文章给出一类无人驾驶车辆路口行驶策略,能够使无人驾驶车辆在城区环境中安全、合理地完成一定范围的驾驶行为。     

无人驾驶新概念--Scania AXL自卸车

瑞典Scania公司推出了无人驾驶车型系列中的最新型号——Scania AXL,无驾驶室全自动驾驶概念车型。这是重型无人驾驶车辆发展上的一个里程碑,Scania公司不同领域的专家组成了团队共同开发出的概念型载货车。模块化系统是设计的核心。目前对无人驾驶的车辆的需求在不断增长中,矿山和大型封闭式建筑场地是无人驾驶车辆理想的运行场所。Scania公司称这是朝着未来运输系统发展的一个重要步骤。     

基于行为融合的无人自动驾驶车辆的智能控制

针对动态环境下无人自动驾驶车辆控制的非线性、时变的特点,提出并设计了一种基于行为融合的无人驾驶车辆的智能控制策略。根据车辆行驶基于模糊逻辑方法设计了一系列的基本行为模式,用模糊控制的方法分别建立各行为模式控制器,进而对车辆的方向和速度进行控制。在行为选择机制设计中,对常用的行为竞争和行为融合2种方法进行分析比较后,提出限制各行为模式的使用范围,通过各行为的控制和融合,既达到有效避障,又能完成行驶目标的目的。通过几种典型障碍物环境下的避障仿真实验,结果显示设计达到了预期效果。     

复杂路况下无人驾驶路径跟踪模型预测控制研究

为了提高无人驾驶车辆在直角转弯、连续弯道和弧形弯的复杂路况下路径跟踪精度、行驶稳定性与安全性,提出了一种改进的模型预测控制算法。该改进算法是根据行驶路径弯曲度确定车辆在平坦路面上不发生滑移的最大纵向速度,即车辆纵向速度不是假定恒定值。基于模型预测控制,建立车辆运动学模型,设置以速度和前轮转角为约束条件,设计以位置偏差和控制增量为目标函数,获得最优前轮转角和行驶速度。最后,借助某新能源汽车有限公司提供的无人驾驶车辆平台与测试场地,试验对比分析了在复杂路况下改进的模型预测控制算法与纵向速度恒定的模型预测控制算法时车辆路径跟踪效果,试验验证了改进模型预测控制算法的有效性与优越性,保证了车辆的路径跟踪精度、行驶平稳性与安全性。     

大陆集团:面向无人驾驶汽车的一体式人机交互解决方案

正为赢得广大消费者对自动驾乘解决方案的认可和信心,大陆集团正致力于研发一款面向无人驾驶车的一体式人机交互解决方案。该解决方案是在大陆集团CUbE无人驾驶技术开发平台上开发的,将通过提供端到端的用户体验为实现这一目标奠定基础,而不仅仅局限于行程预定以及将乘客运送至目的地这些最普通的功能。基于这一概念,车辆还可帮助用户计划下一段行程,并为其提供社会事件的相关信息。最重要的是,无人驾驶车辆还能保障车内乘客和四周行人的安全性,以及给智能城市和服务提供商创造提供定制化服务的机会。     

基于无人驾驶感知层元件的整车方案集成研究

为了实现无人驾驶汽车的功能要求,需要在整车上集成多个种类的感知元件,用于感知车辆周边环境。文章对无人驾驶汽车的主要感知元件进行介绍,并结合不同种类感知元件的工作特性和限定条件,分析了各种感知元件在整车集成时需要注意的事项,为将来的批量设计和制造无人驾驶汽车提供参考。