PID在汽车防抱死系统中的仿真应用

本文通过数学建模建立了车辆动力学模型、滑移率模型、制动系统模型、轮胎模型、PID控制器等主要模型,然后建立了基于二轮车辆无ABS系统仿真模型、有PID控制器仿真模型,接着分别在高附着系数路面、低附着系数路面和对接路面上进行仿真试验。将三种不同车辆系统的制动时间、制动距离以及车轮是否抱死等性能参数进行对比分析,结果表明无ABS系统的车辆无论在哪种路况下制动,车轮均很快抱死,且制动时间最长,制动距离最大;有PID控制器的车辆可以使车轮滑移率在较短的时间内稳定在最佳滑移率处,避免了车轮抱死,制动距离与制动时间相比无ABS车辆都有明显改善。     

A computationally efficient two-stage method for short-term traffic prediction on urban roads

Abstract

Short-term traffic prediction plays an important role in intelligent transport systems. This paper presents a novel two-stage prediction structure using the technique of Singular Spectrum Analysis (SSA) as a data smoothing stage to improve the prediction accuracy. Moreover, a novel prediction method named Grey System Model (GM) is introduced to reduce the dependency on method training and parameter optimisation. To demonstrate the effects of these improvements, this paper compares the prediction accuracies of SSA and non-SSA model structures using both a GM and a more conventional Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) prediction model. These methods were calibrated and evaluated using traffic flow data from a corridor in Central London under both normal and incident traffic conditions. The prediction accuracy comparisons show that the SSA method as a data smoothing step before the application of machine learning or statistical prediction methods can improve the final traffic prediction accuracy. In addition, the results indicate that the relatively novel GM method outperforms SARIMA under both normal and incident traffic conditions on urban roads.     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求.文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神...     

冷试技术在发动机装配线上的应用分析

冷试技术具有较多优势,为让该项技术可以在汽车行业获得更大的应用空间,文章重点分析了汽车发动机装配线上冷试技术中关键技术的具体运用.文章通过对机油压力、扭矩、进气真空度及排气压力、高速NVH检测与低速NVH、曲轴与凸轮轴正时以及传感器线速进行检测,对冷试技术在发动机装配线上的运用进行了分析.了解到发动机冷试技术可以全方位...     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

美国EPA对小规模汽车企业CO_2排放管理规定

对美国小规模企业(SVM)资质、企业独立性条件、车型参数、技术评估和CO2排放限值设定等内容进行了比较细致的阐述和分析,明确指出SVM积分交易系统的单向性特征,为我国相关汽车节能管理办法制定提供有益参考。     

汽车操纵稳定性道路试验和评价系统设计

汽车的操纵稳定性(操稳)直接影响汽车的主动安全,针对整车道路试验建立操稳试验测试平台,解决了各操稳试验变量物理信号的实时采集和储存,基于Matlab GUI开发操稳试验后处理软件,实现了操稳数据的自动化分析和打分。利用测试和评价系统,完成某款国产轿车操稳性能的道路测试和评价,验证了测试系统和后处理软件的实用性。     

防抱死制动系统对SUV车辆操控稳定性仿真分析

针对SUV车辆在制动情况下出现的操纵性和稳定性变差现象,在CarSim软件中建立了SUV车辆动力学模型,在对开的路面对行驶的紧急制动工况进行了仿真,初步发现防抱死系统对该工况下车辆操纵稳定性的影响最大,为进一步验证,与Simulink结合建立了整车联合仿真模型,将Carsim中SUV制动过程中的制动压力导出至Simulink模型作制动仿真测试,进一步描绘出车轮侧偏角、横移角速度和偏移位移等影响操纵稳定性的参数数值变化曲线,通过分析对比,确定了紧急制动条件下为SUV车辆加装防抱死系统能达到提高操纵稳定性的目标,最终达到安全驾驶的目的。     

驾驶员稳态预瞄动态校正假说

针对汽车运动学和动力学自身的特点及驾驶员对其的理解和认识，基于预瞄跟随理论和预测控制理论，在驾驶员行为建模中作出了汽车运动学和动力学特性的分隔处理，提出了驾驶员稳态预瞄动态校正假说，并结合仿真计算和驾驶模拟器实验论证了假说的合理性和有效性。     

具有模块化结构的汽车动力学仿真模型的初步研究

初步探讨了面向开发型驾驶模拟器的具有模块化结构的汽车动力学仿真模型建立方法，从而可以在此基础上进一步建立一套通用的面向结构的汽车动力学仿真程序，便捷地在开发型驾驶模拟器上实现对不同类型或同类型不同结构车辆性能的仿真。