基于驾驶员数据学习的自动驾驶车辆弯道转向控制研究

针对自动驾驶车辆的弯道转向控制问题,提出了一种基于驾驶员操纵数据分析和学习的控制方法。首先,建立了人-车-路软硬件综合模拟驾驶平台,采集了多位驾驶员在不同弯道上的转向操纵数据及车辆状态数据;然后,采用离散分析和拟合分析进行数据分析,并基于模糊综合评价算法建立转向行为评价体系进行数据评价与筛选;最后,将筛选后的驾驶员数据作为训练样本进行神经网络训练,建立基于神经网络的弯道转向控制器。仿真和实车验证结果表明,所设计的控制器能够很好地模拟熟练驾驶员在弯道上的转向行为,并能够保证车辆在弯道行驶的安全性和稳定性。     

高速公路大型车弯道行驶安全性及限速研究

为了提高大型车在高速公路弯道行驶的安全性,分析了大型车在弯道路段发生交通事故的统计特性,确定了大型车在弯道行驶横向稳定性的研究范畴为侧滑和侧翻,并给出了刚性车辆、带悬架车辆的准静态侧翻极限车速以及瞬态侧翻极限车速的计算方法。最后从实际调查、视距模型和VISSIM仿真三个方面研究了大型车在弯道行驶的安全车速,对其结果进行对比分析,得出了大型车在不同弯道半径条件下的限速建议值。研究结果表明:当弯道半径R分别为1 000m、650m、500m、400m、300m、200m时,建议限速值分别为75km/h、65km/h、60km/h、55km/h、45km/h、35km/h,为提高大型车的弯道安全性提供了理论依据。     

基于ANFIS的工况跟踪用纵向驾驶员模型开发

针对基于PI控制纵向驾驶员模型的工况跟踪效果不佳等问题,采集了某PHEV试验样车的纵向驾驶行为数据,采用ANFIS建立了二输入参数的纵向驾驶员模型和考虑未来预期车速影响的预瞄纵向驾驶员模型。仿真结果表明,基于ANFIS的预瞄纵向驾驶员模型具有最好的工况跟踪效果,均方根误差为0.993 0 km/h,且其决策出的加速踏板行程、挡位和需求转矩与实车试验结果最为接近。     

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。     

半挂汽车列车弯道行驶工况下轴偏角对行驶稳定性影响的仿真分析

针对半挂汽车列车弯道行驶稳定性差的问题.运用仿真分析软件ADAMS建立了半挂汽车列车整车模型,通过对比稳态转向特性试验和制动效能试验的仿真结果与实车试验结果,验证了仿真模型与实车的一致性.分析了弯道行驶工况下轴偏角对半挂汽车列车折叠角和转向特性的影响,结果表明,半挂车轴偏角的方向与半挂汽车列车的转向一致时,半挂汽车列车折叠角增大,有利于半挂汽车列车的行驶稳定性.     

基于底盘集成控制的人-车闭环系统对提高车辆操纵稳定性和路径跟踪能力的效果研究

基于线性矩阵不等式方法,设计了一种集成后轮主动转向、纵向驱动力补偿和直接横摆力矩控制的底盘集成控制系统,叫底盘鲁棒模型匹配集成控制器(R-MMC).为全面验证底盘集成控制器对车辆操纵性能的提高,建立了基于参考向量场的驾驶员模型,并用它和R-MMC组成一个包含内、外两个环路的人-车闭环控制系统.通过驾驶员模型不参与控制下的非稳态侧风干扰试验和驾驶员模型参与控制的人-车闭环系统S弯道跟踪试验,验证了R-MMC不但能显著提高车辆的操纵稳定性和主动安全性,而且还可增强车辆的路径跟踪能力,降低驾驶员的劳动强度.     

考虑肌电信号的驾驶人弯道操纵行为分析

驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来,研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性,为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化,提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验,其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人,要求驾驶人分别以30,40,50 km·h^-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据,分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响,同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明：相同工况下,专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异,专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系;随着驾驶任务难度的增加,驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化,在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路,同时,可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。     

整车操纵动力学性能仿真与实车验证

车辆操纵性的准确预测对评价车辆的动力学性能至关重要,通过动力学分析软件Adams/Chassis预测了车辆的操纵性并进行了实车验证.建立的车辆模型考虑了弹性元件,转向摩擦力和阻尼的影响.对4种代表操纵特性的行驶工况进行了仿真试验:稳态回转,正弦转向,斜坡脉冲转向和阶跃转向.实车验证时的相关度分析中不仅包含了方向盘转角,转向力矩,整车侧向加速度、侧偏角、侧倾角,同时包含了侧倾角梯度.和最终的实测数据对比后,仿真数据和实测数据的相关性很好,结果表明Adams/Chassis仿真软件可以对车辆操纵特性进行准确的预测,同时此种方法可以用在车辆早期的概念设计阶段动力学性能开发和随后的调试阶段.     

基于国外技术研究方法的弯道驾驶行为特征统计分析

为理解驾驶员行为特征,提高自动驾驶汽车的类人驾驶能力,借鉴国外研究成果,基于自然驾驶数据集,对驾驶员在弯道行驶过程中的行为特征开展了研究。选择车辆纵向速度、侧向加速度、横摆角速度和车速作为驾驶员行为特征,选择弯道曲率半径作为道路几何特征,利用车辆动力学原理进行弯道工况识别,通过核密度估计及相对熵对数据集特征参数分布的收敛性进行验证,并对弯道行驶过程中驾驶员行为特征及道路几何特征进行了统计分析。分析结果可以为设计具有类人操作特性的自动驾驶或驾驶辅助个性化系统提供数据支撑。     

城市地下快速路匝道入口车辆运行特征分析

以实车驾驶数据为基础,对比分析在地下、地上快速路上车辆行驶速度的差异性及变化特征;对车辆在地下快速路加速车道上的行驶距离进行分析研究。对比实测值与计算值,参照国内外加速车道长度取值,建议城市地下快速路主线限速60km/h、匝道限速40km/h的情况下,加速车道的长度不小于110m。     

针对弯道场景的角毫米雷达数据处理研究

车辆盲区监测系统作为辅助驾驶员视角的系统,对减少驾驶员观测盲区具有重要意义。角毫米波雷达数据基于直角坐标系进行数据处理,而当车辆处于弯道行驶时,常用方法很难判断后方车辆是否与本车辆在同一车道上。基于此,提出基于车辆转向模型和最小二乘法轨迹圆拟合相结合的道路曲率计算方法,从而判断其它车辆与本车之间的相对车道位置,以此推测其它车辆是否对本车的正常行驶带来危险,从而当车辆在弯道行驶时降低盲区监测系统的误报率。     

半挂汽车列车弯道行驶横向稳定性分析

为了进一步研究半挂汽车列车弯道行驶横向稳定性,运用动力学理论以及虚拟样机仿真软件ADAMS,建立了具有21自由度的半挂汽车列车虚拟样机,通过将稳态转向试验和转向盘角阶跃输入试验所得仿真结果与实车试验所得曲线相比较进行仿真模型的校验,分析了半挂汽车列车在弯道行驶极限工况下有关参数与时间的变化关系曲线,并分析极限工况所产生的原因。     

驾驶仿真模型实验验证及参数初步标定

为了验证适用实际道路输入的最优加速度模型并标定相应的参数,选取有代表性的路段进行实车观测实验。实验的结果表明:该模型的仿真结果与实际车辆在弯道上行驶规律相吻合,驾驶员的前视时间在不同的视野下有所变化,并且不同的驾驶员其前视时间存在一定的差异。     

汽车紧急避让情况下驾驶员心理负荷的研究

为从车辆行驶安全的角度出发,揭示紧急避让情况下驾驶员心理负荷的变化,利用动态心电分析仪、Frecord数据采集系统和动态GPS,进行紧急避让情况下驾驶员生理反应的试验。基于多元线性回归统计方法,对试验数据进行拟合,建立了同一车道上汽车距前方障碍物距离、汽车行驶速度、紧急制动时最大制动踏板速度、为避障而突然转向时最大转向盘角速度和驾驶员心率变化量之间的多元线性回归模型,对诸参数之间的关系进行了分析。结果表明,车距障碍物距离对最大转向盘角速度和最大制动踏板速度的影响大于汽车行驶速度的影响,且随着行车速度的增加和车距障碍物距离的减小,驾驶员心理负荷增大。     

山区复杂线形公路小客车纵向加速度特性

为得到山区复杂公路环境下的汽车纵向加速度特性,开展了实测总里程为3 039km的实车连续行驶试验,采集了山区双车道公路自然驾驶状态下的汽车行驶速度、轨迹、加速度等运行参数,提取了纵向加速度连续变化曲线每个波形的峰值,得到了纵向加速度的累积频率、概率分布、特征百分位值等统计分布特性,分析了纵向加速度与弯道参数和行驶速度之间的关联度和敏感性,并得到了回归关系式。结果表明:减速度累积频率曲线在某一分位值之后大于加速度,斜率突变点为第90%~95%分位,第85%分位加(减)速度值分别为0.60,0.85m·s~(-2);加(减)速度概率密度曲线均为正偏态分布,驾驶人减、加速度偏好值分别为0.17,0.25m·s~(-2);平曲线半径增大时加(减)速度随之减小,平曲线转角增加时加(减)速度随之递增,但连续弯道的递增/递减趋势要比独立弯道弱,基于第85%、第95%分位和上边界驾驶行为的减速临界半径为190,225,275m,加速临界半径为204,245,290m;行驶速度提高时加速度随之下降,至90km·h~(-1)时不再有加速行为,减速度-初速度散点数据呈不等腰三角形分布,三角形顶点对应的速度值为63.4km·h~(-1)。     

汽车纵向行驶安全报警系统开发

在介绍现代汽车主动避撞系统的基础上，设计了一个汽车纵向行驶安全报警系统，研制了系统相关硬件及安全报警软件，在此基础上，通过实车试验对车头时距报警算法和驾驶员预估报警算法进行了比较分析，证明了所开发系统的有效性。     

驾驶员避撞转向行为的改进K-means聚类与识别

本文中根据不同工况驾驶员转向行为数据,提出了基于驾驶员避撞转向行为特征的聚类算法。首先搭建驾驶模拟器,采集了定半径转向、常规换道和紧急避撞转向工况下的驾驶行为数据,通过对比正常行驶和紧急避障工况下驾驶员转向行为数据,定性分析了紧急避撞转向特点。之后,利用皮尔逊相关系数法分析了描述驾驶员转向行为的观测变量与紧急避撞转向行为的相关性,得出转向盘转速与转向工况的相关性最高。接着,以转向盘转速作为聚类特征参数,利用改进K均值(K-means++)聚类方法对转向行为数据进行了聚类,将转向行为划分为正常转向和紧急避撞转向,实现了紧急避撞转向工况的识别。最后,通过实车试验验证了所提出的紧急避撞转向行为K-means++聚类方法可有效识别驾驶员紧急避撞转向行为,聚类精度达96.7%。     

视觉分神对驾驶员跟驰行为的影响

为了研究驾驶员视觉通道被车载信息系统所占用时,驾驶员对交通信息进行实时加工处理的机理及其应对事故风险的能力,模拟车载信息系统设计了诱导驾驶员视觉分神的驾驶次级任务。根据次级任务的复杂程度划分为3个任务难度等级,使得驾驶员单次视线离开路面的时间随着次级任务难度增加而递增;基于驾驶仿真试验平台,构建了城市道路和高速公路下的典型跟驰场景;招募熟练驾驶员,于驾驶过程中根据试验声音提示执行驾驶次级任务。对采集的试验数据先采用箱图方法进行离群处理,对筛选后的数据采用方差分析和多重比较的方法,分析驾驶员对车辆车道位置掌握、转向盘调整等相关横向操控行为,驾驶员对车辆纵向位置调整、车速调整等相关纵向操纵行为,以及通过其对车辆横纵向控制反映出的补偿措施。分析结果表明:无论车辆处于高速还是低速行驶环境,处于视觉分神状态的驾驶员对车辆的横向控制能力均会变差;驾驶员视线离开路面的时间越长,其对车辆的横向控制能力越差;车辆高速行驶时,驾驶员将面临更大的横向失控风险;而无论车辆处于高速还是低速行驶环境,驾驶员在意识到自身视线离开路面时间过长后,均会通过降低速度和增大跟车距离,以平衡视觉分神带来的纵向方向上的事故风险。     

不同路段作业区驾驶员反应特性对比研究

针对一般路段作业区和隧道路段作业区,通过驾驶员实车眼动试验,采用眼动仪记录驾驶员的注视点分布、注视时间、扫视时间和瞳孔直径等眼动数据,对比分析2种不同作业区内驾驶员的行车反应。试验结果表明:在隧道路段作业区行驶时,驾驶员的眼动数据变化较大,与在一般路段作业区行驶时的眼动数据存在着显著差异;而交通标志、车辆干扰和作业活动等是驾驶员眼动行为的主要影响因素。     

基于虚拟样机软件的某商用车操纵稳定性分析

随着我国道路的改善,尤其是高速公路的飞速发展,商用车在运输货物时以100km/h或者更高车速行驶是很常见的,因此研究商用车的操纵稳定性是提高行驶安全性的重要途径。文章采用虚拟样机软件MSC.Adams模拟稳定性试验的过程,以转向盘阶跃输入试验和蛇形试验来研究某商用车的操纵稳定性。