通信时延与丢包下智能网联汽车控制性能分析

网联协同控制是智能网联汽车的重要应用场景，而车联网的通信时延与丢包可能导致控制性能下降，甚至影响行车安全。为了分析时延与丢包对网联车辆控制的稳态与瞬态性能的影响，设计了网联控制器，并开展了仿真与实车试验。基于车辆动力学特性，将通信时延与丢包下的网联车辆控制分解为纵向控制与横向控制，进行了统一建模，并设计了控制器进行试验分析；搭建了网联自动驾驶的CarSim-Simulink联合仿真平台，及集成可模拟时延与丢包的LTE-V原理样机的智能网联汽车试验平台；开展了不同时延与丢包率下网联跟车控制与网联路径跟踪控制的仿真试验与实车试验。试验结果显示：时延与丢包对控制误差的影响形态有相似性；时延或丢包率取系统及工况参数有关的小值时，如试验中时延小于200 ms或丢包率小于20%，工况随机因素对控制误差的影响可能超过时延与丢包的影响；在更大的时延或丢包率下，时延与丢包的出现方式（如出现时机等）对控制误差影响更大。研究结果表明：能实现针对网联车辆控制系统通信特性的控制器优化设计，使得当时延与丢包在工况相关阈值内时，系统控制误差有界。所揭露的规律一方面可用于对造成危险控制误差的时延与丢包工况进行预警，另一方面也可用于基于给定的稳态或瞬态控制误差边界，判定对应工况允许的时延与丢包率边界。     

考虑网络通信时延的智能网联汽车横向鲁棒控制研究

智能网联汽车横向控制系统主要由车体姿态传感器、期望路径生成模块及横向控制器等组成,通过通信网络实现传感器、控制器与执行器之间的信息传递.智能网联汽车通信时延会降低网络数据的传输效率,严重影响车辆横向控制系统的性能.建立了两自由度汽车操纵动力学模型,考虑车载网络的通信时延,将动力学模型转换成离散化含时延状态空间方程.根据...     

考虑驾驶员操作误差的混合动力汽车队列生态驾驶控制

鉴于现有生态驾驶控制的研究多基于完全智能网联环境,不适用于传统人类驾驶汽车和网联汽车混行的交通场景,本文中以包含人类驾驶汽车和网联汽车的混合动力汽车队列为研究对象,提出一种考虑驾驶员操作误差的分层生态驾驶控制方法。基于随机模型预测控制算法设计上层控制器以实现车队机动性、燃油经济性和舒适性多目标优化,采用自适应等效燃油消耗最小化策略设计下层控制器以优化车辆发动机与电池的功率分配。仿真结果表明,所提出的方法可有效降低驾驶员操作误差导致的车队中混合动力汽车速度轨迹的偏移量,车辆平均油耗降低2.82%。     

基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,...     

基于TrueTime的分布式主动转向网络控制的仿真研究

为揭示网络的介入对系统控制性能的影响,首先基于MATLAB/Simulink和滑模控制理论,建立了2自由度线性车辆模型和8自由度非线性车辆模型,设计了主动转向控制器.接着,提出了基于CAN网络通信的分布式主动转向控制网络架构,应用仿真工具箱TrueTime建立了网络控制系统模型,在不同网络服务品质下对网络控制性能进行了仿真分析.结果表明,不同网络环境对系统控制性能具有不同程度的影响,通信负载一定时,通信时延和数据丢包是网络产生不良影响的主要因素,在系统设计时应予以考虑.     

载重车道路多点随机激励输入的时空相关性建模研究

为解决载重车动力学分析和车辆动态设计的道路建模问题,基于对车辆道路随机不平顺性态的分析,结合其在频域内的统计表示方法———功率谱密度函数,导出了载重车六轮激励输入的关于道路高程的功率谱矩阵,进而通过白噪声滤波方程得到了与给定谱特征相对应的道路时延相关性数学模型,提出了一种新的模拟双轮辙的过程和方法。通过应用该方法可以再现随机道路高程的有代表性的时间样本,为载重车线性和非线性平顺性动力学分析、悬架系统优化及整车振动控制提供模型基础。     

线控转向系统故障检测及容错控制协同设计

为解决线控转向系统故障可能导致车辆失控的问题,提出一种故障检测及容错控制协同设计方法。首先,建立了包含线控转向系统加性故障的车辆动力学模型;其次,联合车辆动力学模型及故障检测/容错控制器,建立跟踪误差闭环控制系统;然后,求解满足闭环系统H∞性能的线性矩阵不等式,得到故障检测/容错控制器参数;最后,基于dSPACE Full-Size HIL进行硬件在环仿真测试。结果表明,该方法可快速检测出转向系统故障,同时实现了车辆的容错控制。     

基于RBF神经网络的智能网联车辆队列控制

为了消除大多数现有智能网联车辆队列控制成果中车辆纵向动力学模型已知的假设,研究具有未知动态的智能网联车辆的队列控制问题,提出了基于径向基函数神经网络的分布式车辆队列控制方案。该方案先利用欧拉法将车辆的纵向动力学模型进行了离散化,后结合反步法和径向基函数神经网络设计了离散分布式车辆队列控制器。相较于现有成果,该方案通过利用径向基函数神经网络逼近车辆的未知非线性动态,取消了车辆动力学特性完全已知的假设。此外,相较连续的队列控制算法,离散的控制算法更适合数字控制器的实现。最后,通过理论分析和仿真模拟的方式验证了所提出算法的有效性。     

基于混合域优化控制的智能网联车辆运动规划模型

智能网联车辆具备提高交通安全与效率、降低能耗的巨大潜力.作为智能网联车辆决策控制的重要环节,运动规划对于智能网联车辆的循迹精度、控制效果具有显著影响.为了提高智能网联车辆控制精度,提出了一种智能网联车辆运动规划模型.该模型以追踪参考路径为目标,基于时空混合域的优化控制方法,避免了轨迹追踪过程中横向控制掺杂纵向误差的影响...     

考虑通信时延的智能网联汽车协同定位方法

为了满足网联环境下自动驾驶车辆安全行驶的需求，必须实现车辆全时空高精度定位。针对单车定位(Single Vehicle Localization, SVL)方法的不足，提出了一种基于双层滤波结构的智能网联汽车协同定位框架。首先，基于卡尔曼滤波对各车辆状态进行修正；然后设计基于联邦卡尔曼滤波的协同定位估计方法，通过构建一个主滤波器和多个局部滤波器，将本车状态与修正后的邻车状态进行融合；使用多种数据拟合方法，基于真实数据构建传输时延概率模型，基于高斯分布构建处理时延概率模型；此外，提出一种通信时延误差补偿方法，并融入协同定位框架；最后，设计了5组仿真试验，评估SVL、未进行通信时延误差补偿的协同定位方法(CLWC)和基于通信时延误差补偿的协同定位方法(CLC)的定位性能，并深入分析了速度和行驶方向对定位结果的影响。研究结果表明：在城市道路环境下，CLWC相较于SVL,精度提高了15%～23%;在空旷道路环境下，通信时延较小情况时，CLWC优于SVL,CLC在CLWC基础上将精度进一步提高了5%～13%。在长直道、弯道、隧道等场景，CLC能够保证定位轨迹平滑，精度明显高于SVL,同时进一步验...     

异构智能网联汽车编队延迟补偿控制研究

智能网联汽车多车编队行驶可有效缩短跟车间距和提升交通系统通行效率，但多车编队控制须解决异构编队控制器的普适性问题，且能够在执行器响应延迟和通讯延迟情况下保证车辆编队的弦稳定性。本文提出一种面向异构智能网联汽车编队的延迟补偿控制方法，在无须获取他车系统动力学参数及控制输入前提下，利用他车加速度信息即可实现车辆编队纵向跟踪控制；此外，提出一种基于Smith预测器的延迟补偿控制架构，分别消除和降低了执行器响应延迟和通讯延迟对车辆编队弦稳定性的影响。典型工况仿真结果表明，相较常见车辆编队控制方法，本文提出的异构车辆编队延迟补偿控制器的跟车误差降低了80.7%，有效减小了最小车头时距和跟车间距。     

通信时延和感知时延对车辆编队稳定性的影响

通信时延和传感器感知时延对智能车辆协同动作和行车安全至关重要。针对2类车辆编队控制策略(定常间距双向不对称控制和定常时距多前车跟车控制),引入通信时延和感知时延，并计算编队系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。首先，考虑到信息获取的便捷性和准确性，在直接相邻车辆的位移和速度分量上引入感知时延，在直接相邻车辆的加速度分量以及非直接邻居车辆的状态信息引入通信时延。将具有时延的信息用于反馈控制器。其次，对双向不对称控制下的同质车队及对多前车跟车控制下的异质车队进行模态分解得到多个低阶的双时延模态子系统。然后，基于双时延微分方程结构特性，提出了几何构型分析方法用于确定单个模态子系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。从而，车队系统稳定的通信时延阈值和感知时延阈值取决于解耦后的多个模态子系统。最后，进行了MATLAB数值仿真，研究通信时延和感知时延对2类编队系统稳定性的影响。仿真结果表明：在双向不对称控制下，当不对称度较大时，车队系统对时延具有较高容忍度；在定常时距单前车及两前车跟车控制下，车队系统的感知时延阈值和通信时延阈值随时距的增大整体上呈下降趋势。     

基于共享模式的网联自动驾驶车辆路径规划研究

物联网、大数据、移动互联等新一代信息技术在自动驾驶方面的运用,为交通信息化和智能化带来了新的发展契机.作为集约型的城市交通发展模式,共享出行已成为学界关注的热点问题.在共享模式和自动驾驶协同发展的时代背景下,提出了随机需求下考虑用户等待时间的网联自动驾驶共享车辆路径规划模型.为验证模型的有效性和鲁棒性,在虚拟网格式路网中设计应用算例,基于优化工具Gurobi对模型进行求解,确定最优的网联自动驾驶车辆规模及最优车辆服务路径,并与个体最优情况下的出行成本及能耗进行对比.研究结果表明,共享模式能大幅度减少车辆数,降低系统总体成本及能耗,在提高车辆使用率和可持续性方面效果显著.     

汽车智能远程控制与整车控制功能仿真验证技术与方法

随着车辆智能化与网联化水平的不断提高,整车控制器(VCU)和智能控制终端(ICU)逐渐成为车辆控制中不可缺少的重要系统。本文基于硬件在环虚拟仿真技术,根据整车智能远程控制的测试需求,提出一种满足ICU和VCU及两个控制器交互功能及故障诊断测试要求的创新型设备的硬件设计方案。并结合整车HIL仿真系统,应用自动化测试技术,验证智能远程控制与整车控制器在整车电子电气工作环境中的功能控制与协同效果。在车辆各种仿真场景下,验证智能远程控制的正确性、故障诊断及失效模式。     

基于次优控制的汽车主动悬架道路友好性研究

为分析随机次优控制对汽车主动悬架系统道路友好性的影响,基于简化的二自由度四分之一汽车振动模型,设计了悬架系统的随机最优和次优控制器.采用Matlab/Simulink软件建立车辆主动悬架系统仿真模型,并对被动悬架、最优控制悬架和次优控制悬架的道路友好性进行仿真比较.结果表明,合理设计的随机次优控制悬架的道路友好性与最优控制相当或接近,且优于被动悬架,具有更好的工程应用价值.      

非匀质车辆队列的分布式控制

提出了对称通信拓扑下具有不同参数摄动的非匀质车辆队列鲁棒稳定性分析方法和分布式控制器设计方法。通过反馈线性化技术求得队列节点的线性动力学响应,结合分布式控制策略和静态状态反馈控制律,建立了具有范数有界参数不确定性的车辆队列高维状态方程。利用矩阵不等式将队列系统内稳定性转化为线性方程的H∞性能,证明了队列系统在不同参数摄动下保证鲁棒稳定性的充分条件,并给出了控制器增益的低维度求解方法。最后,基于非线性车辆模型进行了数值仿真,验证了所提出方法的有效性。     

基于深度强化学习的智能网联车辆换道轨迹规划方法

以提高智能网联车辆换道安全和效率,降低燃油消耗为目的,该文提出了一种基于深度强化学习的智能网联车辆（ICV）换道轨迹规划方法。分析复杂交通场景智能网联车辆换道功能需求,设计了分层式智能网联车辆换道轨迹规划架构;兼顾车辆安全和换道效率,设计了基于完全信息纯策略博弈的换道行为决策模型;解耦车辆纵横向运动状态,构造了以燃油消耗和乘客舒适度为目标的联合优化函数,提出了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的智能网联车辆纵横向换道轨迹规划方法,得到了车辆纵横向优化换道轨迹,并利用搭建的3个典型换道仿真场景,验证了算法的有效性。结果表明：与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比,提出的方法在左换道和右换道实验中的训练效率平均提升了约10.5%,平均油耗分别减少了65%和44%,而且单步轨迹规划时间在10 ms内,能够实时获取安全、节能、舒适的换道轨迹。     

汽车ABS系统智能滑模控制器的研究与设计

文章首先分析了车辆制动系统的主要结构,并建立了其主要功能模块的数学模型;而后在对系统可观测性论证的基础上,将神经网络理论方法和滑模控制理论方法相融合,设计一种基于滑移率的智能滑模控制器,提出了车轮最佳滑移率的离线辨识方法;并将智能滑模控制器和最佳滑移率的离线辨识方法应用于改善车辆ABS系统刹车性能,提高安全控制效果上。对单轮系统车辆的仿真表明:所设计的控制器控制效果具有较强的鲁棒性,无论何种路面车速如何相对于普通的滑模控制器,该智能滑模控制器都能更好地控制车辆使滑移率保持在更佳的数值,从而提高了制动效率,缩短了刹车时间缩小了制动距离。     

智能网联混合车流的动态特性及稳态控制策略

自动驾驶技术为精确控制和优化车辆跟驰提供了条件,通过梳理近年来国内外网联混合交通的研究现状和发展动态,发现传统驾驶人的随机行为是影响交通系统稳定性的重要因素,网联车辆对于稳定车流态势具有良好的效果,从而也提高了车辆跟驰的安全性.为此,基于未来一段时间内网联车与人工驾驶共存的情形,研究网联混合交通的跟驰模型及稳态机理对于...     

异构载货车辆队列高速换道分布式反馈线性化控制

针对异构载货车辆队列高速换道稳定性问题,提出了一种分布式反馈线性化控制器设计方法。以卡车和半挂汽车列车组成的异构载货车辆队列为研究对象,利用Gauss分布拟合方法,建立了一种考虑通信延迟和动力学差异性的车辆队列高速换道路径规划集,分析了高速换道过程中异构车辆及队列运动特性。构建了异构载货车辆队列非线性系统动力学模型,提出了车辆队列安全换道主动控制策略,设计了分布式反馈线性化控制器。利用VTD与Matlab/Simulink建立了高速换道交通场景并仿真。结果表明：相邻两车间距变化小于1%。因而,该控制器可保证异构载货车辆队列轨迹跟踪性和系统稳定性。