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针对传统AEB系统控制过程中缺乏对舒适性考虑以及控制精度较差等问题,提出了一种考虑多目标的模型预测控制(MPC)策略。首先,通过引入模糊规则计算场景工况的紧急系数,并基于此设计自适应采样时间MPC上层控制器,接着采用PID反馈控制与逆发动机模型设计下层控制器,最后通过PreScan与Simulink联合平台进行仿真试验,并进一步在实车试验平台上验证。结果表明,基于本文策略的AEB系统在两种典型场景、多种运行工况下均能避撞成功,加速度变化率始终位于舒适区间,最终车间距离为1.74~4.18 m,能确保车辆自动紧急制动过程中的舒适性与有效性。 相似文献
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为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛,文章提出了基于K60的智能小车设计,设计了以MK60DN512ZVLQ10作为核心控制器的硬件电路系统。软件系统通过处理单目摄像头所拍摄的图像,得到小车的规划路径曲线;再通过单点预瞄最优曲率模型得到较优转向角,用比例积分微分(PID)算法控制小车的转向,实现了小车的循迹功能。采用了障碍物膨胀法,有效避免了碰撞的发生。试验结果表明,所设计的智能小车能够在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等,具有基本的行驶功能,满足了设计目标要求。 相似文献
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