自动驾驶车辆的平行泊车轨迹规划

根据对自动驾驶车辆的平行泊车场景的分析,提出一种基于采样的自动驾驶车辆平行泊车轨迹规划方法.该方法把自动驾驶车辆平行泊车的轨迹规划解耦成路径规划和速度规划.通过对泊车起始点区域采样,生成一系列曲率连续、满足路径约束的泊车路径曲线,利用多目标评价函数选取最优的泊车路径.然后,在最优泊车路径基础上,通过对时间采样选取时间最...     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。     

软计算方法研究车-车间跟随模型

采用软计算方法对车辆跟随算法模型进行对比分析,主要介绍基于自适应神经模糊推理系统ANFIS的跟随模型,并简要介绍基于BP网络和径向基RBFN网络模型与ANFIS模型的对比分析。为了取得模型训练所需的参数和测试模型的效果,设计了一个车辆跟随试验,试验中采用GPS模块来获取车间距和车速差两个参数。最后对模型进行训练和仿真决策输出,仿真输出表明采用自适应神经模糊推理系统的算法模型能较好地模拟驾驶员操作。     

一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法研究

为解决目前量产自动泊车系统泊车成功率低、泊车完成后车辆姿态偏斜等问题，研究搭建基于阿克曼转向几何学和车辆运动学的车辆运动模型，构建基于可行驶区域的栅格电子地图，在几何路径规划方法中融入基于轨迹预判的碰撞约束方法和路径居中算法，采用车辆膨胀轮廓模型，最大程度利用电子地图可行驶区域和保证路径安全性，设计出一种基于轨迹预判的垂直泊车路径规划算法，并通过仿真测试和实车测试验证算法的可行性。该算法可大大提高泊车成功率，能帮助解决泊车完成后车辆偏斜不居中的问题。     

基于模型预测控制的平行泊车系统研究

为了提高自动平行泊车系统的控制精度,分析了车辆在泊车工况时的约束,采用五次多项式进行轨迹规划,运用模型预测控制算法跟踪路径,并使用Simulink进行路径跟踪仿真,结果表明:规划的路径满足车辆泊车约束,控制策略能控制车辆按照参考路径平行泊车。     

基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法

目前预定义几何集方法主要用于平行车位和垂直车位2种类型的泊车路径规划,对于未涵盖的停车位种类而言则存在无法规划泊车路径的问题,使得自主泊车系统对于能够泊入的车位种类存在局限性。为了设计斜列式泊车方式用以提高自主泊车系统中车位种类的覆盖率,提出一种基于预定义几何集的斜列式泊车路径规划方法。首先,提出了斜列式C字形泊车路径规划方法,利用几何学设计一种圆弧相切斜线的路径,并通过多项式建模表征任意角度停车位下的斜列式C字形泊车路径;其次,通过分析泊车路径与停车位中可能发生碰撞的关键点之间的距离,构建了泊车路径碰撞约束模型,以此分析不同规格停车位下约束条件的参数,从而获得规划路径安全区域;然后,结合拓扑地图信息与斜列式C字形泊车路径规划的碰撞约束模型,获得合适的泊车路径起始点范围,继而生成与全局路径无缝衔接的安全泊车路径;最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证此方法的有效性,并通过实车试验证明实用性。结果表明：所提方法针对任意规格的斜列式停车位,均能有效地规划出无碰撞条件下的斜列式泊车路径;同时,车辆能够良好地跟踪所规划的路径,实现精准泊入停车位,证明所提方法能够提高自主泊车系统中停车位种类的覆盖率,并大幅度提高自主泊车系统的实用性。     

多约束平行泊车路径规划

针对不能满足平行泊车要求的狭小车位,提出了单向多次和双向多次路径规划方法。在确定了两种泊车轨迹的变量、碰撞约束函数以及规划目标后,利用matlab软件的非线性约束函数的优化功能求解泊车轨迹方程,并对两种路径规划方法进行仿真试验,结果表明,在相同的泊车环境下,两种路径规划方法都可实现安全顺利的泊车入位;通过实车试验进一步验证了所提出的路径规划方法的安全性和有效性。     

基于微分平坦的平行泊车路径规划

为提高泊车成功率,降低泊车路径规划耗时,提出基于微分平坦理论的平行泊车路径规划方法。泊车路径满足三类约束:为保证行驶安全,综合考虑可能碰撞情况,建立避障约束函数;为满足停放要求,建立了终点状态的约束函数;为保证路径可跟踪,建立了方向盘角度,转角速度和车速的约束函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得路径参数。仿真结果表明:该方法鲁棒性强,对车辆初始位置和方位角要求不高,解决了必须从特定位姿开始泊车的问题,增加灵活性和成功率;对于一般泊车环境该方法能得到曲率和车速缓慢变化的轨迹,有效解决了中途停车转向的问题;规划的轨迹满足避撞约束、车辆自身的约束、泊车停放要求、方向盘转角和转角速度约束;基于微分平坦的路径规划方法,降低了计算复杂度,缩短了规划时间,提高了泊车成功率。     

自主泊车路径规划一致性方法

为满足自主泊车过程中针对不同角度库位的泊车需求,以凸优化理论为核心,统一车辆运动学约束、车辆执行机构物理约束及环境约束,构建自主泊车路径规划的最优目标函数,采用内点法进行求解,规划出满足车辆运动学的泊车路径。仿真结果表明,与现有规划方法相比,一致性自主泊车路径规划可有效提高规划算法对环境的适应性。同时,提出的算法框架具有较强的通用性与扩展性,可对能以等式与不等式形式统一描述的各种场景进行路径求解。     

圆弧滑动边坡稳定性分析的自适应神经模糊推理方法

应用自适应神经模糊推理系统的原理,建立了圆弧滑动边坡稳定性分析的自适应神经模糊推理方法,并用于对边坡实例进行了预测。预测结果表明,自适应神经模糊推理系统预测的圆弧滑动面、安全系数及稳定状况符合实际,该方法可以在圆弧滑动边坡的稳定性分析及加固设计中应用。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

提高平行式停车效率的泊位施划方法研究

为了提高平行式泊车效率、节能减排、规范停车秩序,本研究在现有路侧平行式停车泊位施划方法的基础上,建立了机动车＂一把轮＂平行式泊车轨迹的数学模型,并利用该数学模型及MATLAB软件对多种车型进行了平行式泊车过程的仿真,从而得到了停车区域、共用区域、引导线的位置和尺寸等参数,提出了新型平行式停车泊位施划的方法;设置了共用区域,缩短单个停车区域长度;并将理论计算的结果与实际相结合,进行了实车试验;本研究提出的路侧平行式停车泊位施划方法的优化方案,不仅可以节省停车场占地面积,还能降低驾驶员泊车难度,降低了能源消耗、减少了污染排放,并在一定程度上节省了泊车所需时间,使路侧平行式泊车更加方便高效.     

基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略

为了使全局路径与泊车路径无偏差对接,得到曲率连续的可行驶路径,为泊车模式切换提供精准位姿,提出基于拓扑地图的自主泊车路径协调与优化策略.首先,定义一种精简的停车场拓扑地图描述形式与道路拓扑设计原则,通过采集停车场内关键特征的定位数据建立停车场拓扑地图.其次,基于道路拓扑设计原则与泊车规划原则,设计"第1次平滑处理-路径...     

基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法.在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题.进一步在滚...     

基于B样条理论的平行泊车路径规划研究

针对智能汽车自动泊车系统的发展现状进行了分析,为解决泊车过程停车转向问题,提出一种连续曲率的平行泊车路径规划方案。对泊车环境进行分析,考虑汽车动力学约束条件,建立了自动泊车路径的约束空间,并根据对泊车路径的要求,在约束空间内生成合适的控制点,基于B样条理论生成可行的泊车路径。仿真结果表明,采用这种方法能够有效地实现避障,并且满足曲率连续性的要求,提高了自动泊车的灵活胜和连贯性。     

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.     

基于遗传算法的混合动力汽车参数多目标优化

针对混合动力汽车设计参数众多的状况,提出了一种对混合动力汽车传动系统参数和控制参数同时进行优化的多目标优化新方法--自适应遗传算法.在ADVISOR平台上,以一辆使用逻辑门限控制策略的并联混合动力汽车为例,分析并建立了以动力性能指标为约束的混合动力汽车参数优化的非线性规划模型,其目标函数包含最小油耗和最佳排放性能.针对遗传算法容易早熟等不足,采用带自适应交叉和变异算子的遗传算法和模拟退火技术相结合进行求解.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

复杂动态环境下智能汽车局部路径规划与跟踪算法研究

路径规划及路径跟踪控制是智能汽车研究的关键技术，而复杂、时变的交通环境给智能汽车的路径规划与跟踪提出严苛要求。针对现有局部路径规划方法只适用于较为简单的工况，无法应对多车道、多静/动态障碍等复杂工况的问题，提出一种基于离散优化思想的动态路径规划算法。该算法利用样条曲线曲率变化均匀的特性，在s-ρ曲线坐标系中生成了一组参数化候选路径簇；考虑动态碰撞安全影响，在碰撞带约束下结合道路法规限制及车辆动态安全要求，规划车辆速度；此外，综合考虑静态安全性、舒适性、目标车道、道路占用率等影响因素，以选择最优路径。在路径跟踪层面，基于预瞄理论设计鲁棒性好、跟踪精度高的分数阶PID路径跟踪控制器，以跟踪误差最小为目标，采用粒子群优化算法对分数阶PID控制器参数进行整定。最后，基于Simulink/CarSim建立联合仿真平台，设计多车道，多静/动态障碍的复杂工况以验证该算法的有效性。研究结果表明：由于在评价函数中引入动态安全评价指标、目标车道评价指标以及道路占用率指标，极大地提升了规划器性能，使车辆在行驶过程中根据驾驶环境自主调整速度，降低换道次数，从而保证智能汽车的主动安全性能，提升了通行效率，使该算法能够较好地处理复杂动态环境下的避障问题。     

Low cost design of parallel parking assist system based on an ultrasonic sensor

This paper presents a low cost design and implementation of a parallel parking assist system (PPAS) based on ultrasonic sensors. Generally, a PPAS requires several types of sensors, such as an ultrasonic sensor, camera sensor, radar sensor and laser sensor for parking space detection. However, our proposed PPAS only requires two ultrasonic sensors on the front and lateral sides for parking space detection. Moreover, a steering angle sensor and wheel speed sensor installed in the vehicle are used to obtain vehicle position information for localization in ultrasonic range data. The hardware architecture of the PPAS based on an electronic control unit (ECU) module, sensor modules and a human machine interface (HMI) module was proposed. Moreover, the software architecture of the PPAS is based on system initialization, scheduling, recognition and a control algorithm. In particular, a novel sensor algorithm was proposed to minimize the vehicle corner error of the ultrasonic sensor. A prototype of the PPAS based on the proposed architecture was constructed. The experimental results demonstrate that the implemented prototype is robust and successfully performs parking space detection and automatic steering control. Finally, the low cost design and implementation of the PPAS was possible due to the cheap ultrasonic sensors, simple hardware design and low computational complexity of the proposed algorithm.