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121.
为了提供复杂道路上汽车自动驾驶的目标速度,提出了基于前视轨迹曲率的速度决策算法:首先决策出前视断面的轨迹点,算出每个点位的轨迹曲率并将其作为输入数据;然后从时间最省、驾驶最舒适、定速巡航以及混合模式中选择其一作为决策目标;在速度界限以及纵向/侧向舒适性约束下进行滚动时域优化,决策出前视断面上的期望速度值,随着车辆的行驶前视断面依次向前滚动,最终得到沿行驶距离变化的速度曲线.用复杂山区道路的实测数据验证了模型的精度,以2条公路和1条赛道作为仿真算例,结果表明:(1) 通过组合不同的轨迹决策目标和速度决策目标,能够得到多种驾驶模式的速度曲线,进而模拟出多种实际驾驶行为;(2) 由于前视轨迹是在通道边界内生成,弯道半径、转角、回旋线、路宽、偏转方向等用于确定通道边界的道路变量,都会改变轨迹特性进而影响行驶速度,因此,本文算法能够适应复杂的道路几何条件. 相似文献
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以某款纯电动汽车在城市双向四车道十字路口场景下运行的安全性和经济性为目标函数,进行了4种运行轨迹分析,采用NSGA-Ⅱ算法对车速和加速度进行优化求解,提出一种基于NSGA-Ⅱ算法的模糊控制策略,并制定相关的隶属度函数和模糊规则,验证了纯电动汽车双目标优化模型的准确性和可行性。结果表明,该目标函数很好地兼顾了纯电动汽车的安全性和经济性等问题,得到了纯电动汽车在双向四车道十字路口下的最优运行轨迹和最佳道路宽度,提高了纯电动汽车通过城市干道十字路口的安全性和经济性。 相似文献
123.
道路交通事故多发路段识别方法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
分析了国内外事故多发路段的识别方法 ,发现它们多数都是建立在事故的历史数据基础之上。为了发现设计和施工中的道路安全隐患 ,提出了利用计算机仿真技术模拟汽车在道路上运行 ,识别道路安全隐患和事故多发路段的方法。 相似文献
124.
为了兼顾车辆自适应巡航控制(ACC)系统的跟踪控制效果和实时性, 提出了基于显式模型预测控制(EMPC)理论的车辆多目标自适应巡航控制方法; 基于车辆间运动学关系建立自适应巡航控制运动学模型, 根据预测控制理论推导预测时域内的跟踪误差预测模型, 并确定车辆安全性、跟踪性、经济性和舒适性等多性能目标函数和约束条件; 运用显式模型预测控制中的多参数规划理论, 将基于反复在线优化计算的闭环模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射(PPWA)系统, 通过离线计算获得期望加速度与距离误差、速度误差、自车加速度和前车加速度等状态变量之间的最优控制律, 并设计在线查表的搜索流程, 通过定位当前状态所处分区, 并应用该分区的显式控制律实现自适应巡航控制; 进行了纵向跟踪工况仿真验证, 并与传统MPC-ACC控制方法进行对比。对比结果表明: 在前车正弦加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了53.51%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.220 3 m, 平均速度误差为0.340 1 m·s-1; 在前车阶跃加减速工况下, EMPC-ACC控制器单步运算速度比MPC-ACC控制器平均提升了72.96%, EMPC-ACC控制下的平均距离跟踪误差为0.331 9 m, 平均速度误差为0.399 1 m·s-1。可见, 提出的EMPC-ACC控制算法在保证纵向跟踪性能的前提下, 有效地提高了自适应巡航控制的实时性。 相似文献
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