考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

考虑弹性支撑边界条件的电动汽车-路面系统机电耦合振动特性分析

轮毂电机驱动电动汽车的簧下质量大导致轮胎动载荷增加,并且电机电磁力和转矩波动对车轮造成电机激励,进一步加剧车轮振动引起垂向振动负效应的问题。鉴于此,考虑电机的电磁激励,建立了电动汽车-路面系统的机电耦合动力学模型,推导了弹性支撑边界条件下路面结构的模态频率和振型表达式,以及路面振动引起的二次激励。计算了简支与弹性支撑边界条件下的路面模态频率,根据频率分布进行了截断阶数选取,并分析了边界条件、电机激励和车速对路面响应的影响。在此基础上,研究了不同行驶速度、路基反应模量及路面不平顺幅值下,激励形式对汽车车身加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的影响。结果表明：路面不平顺幅值越小,弹性支撑对路面响应的影响越大,弹性支撑边界条件下的路面响应较小,电机激励会引起路面响应的增加;弹性支撑边界条件下,路面不平顺幅值和路基反应模量越小,考虑路面不平顺、路面二次激励和电机激励的三重综合激励对电动汽车响应的影响越大,激励形式对轮胎动载荷的影响最大,对车身加速度的影响次之,对悬架动挠度的影响最小;电机激励导致轮胎动载荷增加,对路面破坏和寿命产生的负效应不容忽视。所建电动汽车-路面系统机电耦合模型及研究思路可为电动汽车垂向动力学分析提供参考与理论支持。     

南京仙新路特大跨度悬索桥抗震性能研究

鉴于大跨度悬索桥抗震性能研究的复杂性和特殊性,以南京仙新路特大跨度悬索桥为例,阐述悬索桥抗震性能研究的全过程,并分析行波效应对该桥地震响应的影响。结果表明:该桥的第一阶振型周期超过25.0 s,在常规体系E2地震下,桥塔及其基础保持弹性,但中央扣受拉破坏,从而使主梁位移过大;采用将中央扣作为牺牲构件,同时在塔梁间设置液压粘滞阻尼器的纵向减震体系后,能显著减小塔上支座、梁端的纵向位移以及主引桥相对位移,同时能小幅度减小塔底和承台底地震内力;行波效应对减震体系关键位置的地震内力和地震位移的影响较小。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略研究

为实现车辆自主避撞,改善道路交通安全状况,提出一种基于线性路径跟踪控制的换道避撞控制策略。为实时确定制动和换道时机,获取跟车状态下自车和前车车速、加速度、相对距离以及驾驶人制动反应时间计算制动安全距离和换道安全距离,并在此基础上分别引入制动危险系数B和换道危险系数S评估制动与换道风险,使得车辆发生追尾碰撞的危险程度和主动干预阈值更直观。根据车辆期望横向加速度和期望横向位移的变化特性,采用5次多项式法规划符合驾驶人换道避撞特性的避撞路径。为保证换道避撞过程中驾驶人的安全舒适,采用最大横向加速度约束换道避撞轨迹。为实现对换道避撞路径的线性跟踪控制,保证车辆的操纵稳定性和横摆稳定性,基于车辆稳态动力学模型建立前馈控制,结合线性反馈控制消除换道路径的位置和横摆角偏差,修正参考路径实现直车道场景追尾避撞控制。仿真和实车交叉验证试验表明：根据车辆期望横向加速度和期望横向位移建立的符合驾驶人换道避撞特性的五次多项式换道路径与驾驶人实际换道避撞路径基本吻合,结合碰撞时间和车间时距的制动避撞控制策略能够在保证车辆行驶安全舒适性的同时有效避免车辆追尾碰撞,减少交通事故的发生。     

基于贝叶斯概率估计的智能电动车动态目标避障算法

为了实现智能电动车在中汽中心智能网联示范基地内的动态避障,首先将直角坐标系与曲线坐标系进行转换,构建以参考路径的弧长s为横坐标,横向偏移距离q为纵坐标的曲线坐标系;其次,在曲线坐标系中利用三次多项式生成满足初始位姿与子目标点位姿的候选路径,同时对标准化常量的似然函数进行定义,在此基础上利用贝叶斯定理对每条候选路径的危险等级进行概率估计;在动态避障过程中,借鉴速度障碍法对碰撞威胁进行实时检测,并建立最短避障时间和安全距离的数学模型来实现高效的动态避障,最后对行人占用车道行走与横穿马路2种典型场景进行动态避障试验。研究结果表明：在曲线坐标系中,通过横向偏移距离能够便捷地建立起一系列候选路径,克服在直角坐标系中寻找移动子目标点这个难题;在寻找安全路径方面,由于智能电动车工作环境的不确定性,利用贝叶斯定理对候选路径危险等级进行概率计算的方法可靠性更高,速度障碍法与避障数学模型的结合满足碰撞危险检测的实时性和动态避障的高效性要求。试验结果表明：采用曲线坐标系中的动态避障算法对行人占用车道和横穿马路2种场景进行了有效的避障,在路径选择上符合实际驾驶习惯,达到了智能网联示范基地动态避障的要求。     

PHEV发动机驱动工况效率耦合分析与优化控制

单轴并联式混合动力系统（Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV）包括电池、驱动电机、发动机、自动变速器等多个关键部件。各部件效率特性存在相互耦合的关系,要实现系统整体效率最优,需要辨明影响系统效率的控制参数,并对系统整体效率最优的控制参数进行优化。以装备无级变速器（Continuously Variable Transmission,CVT）的PHEV为研究对象,首先对系统各关键部件的效率特性进行分析,建立各关键部件效率模型,明确各部件效率与控制参数、状态参数之间的关系。在此基础上,对发动机单独驱动模式下动力传递路径中不同部件的效率耦合关系进行分析,推导出系统燃油消耗量与动力系统各状态参数、控制参数之间的函数关系。根据分析结果,选取车辆需求功率及车速为状态参数,变速器速比及发动机转矩为控制参数,以系统燃油消耗量最小为目标建立优化目标函数和约束条件,对系统优化问题进行定义。根据优化问题的特点,设计基于模拟退火的优化算法对优化问题进行求解,获取系统燃油消耗率最小时变速器目标速比和发动机目标转矩随状态参数的变化关系。建立系统仿真模型对所述优化算法进行仿真分析,并搭建混合动力试验台对优化结果进行试验验证。结果表明：无级变速器效率对系统整体效率影响较大,采用优化控制规律使发动机效率有所降低,但无级变速器效率升高更大,系统整体效率升高;在功率需求一定的循环工况下,优化控制算法比传统上仅以发动机效率最高为目标的控制算法节油1%~2%。     

汽车驾驶人姿态监测系统研究综述（双语出版）

随着自动驾驶技术的发展,驾驶人将会参与更多的与驾驶无关的活动,从而呈现出新的姿态,这些新姿态是优化传统被动安全系统的重要切入点。而且在未来相当长的时间内,自动驾驶车辆的行驶依然依赖于人和系统的密切配合。对驾驶人姿态的观察,则可以为判断驾驶人是否有能力及时接管车辆提供帮助,从而确保安全、合理的人机交互过程。通过对大量相关文献的系统性梳理,综述了汽车驾驶人姿态监测技术的智能化发展趋势,从传感器种类以及相应的姿态监测算法出发,分析了目前不同监测系统的优缺点。研究发现,尽管传感器技术和姿态识别算法取得了明显进步,然而廉价稳定且能够在实际驾驶条件下对驾驶人姿态准确感知的监测系统依然缺乏。总体而言,目前的监测系统大多只是集中于对驾驶人局部身体部位的感知,缺乏实际驾驶条件下的性能分析,并且对驾驶人状态的实时感知和预测能力仍有待完善。最后,针对目前监测系统所面临的问题,对未来可能的研究方向进行展望,并提出主动式立体视觉系统和压力传感器阵列相融合的驾驶人姿态监测方式。研究成果将为驾驶人姿态监测系统的研究提供参考和借鉴,从而有助于道路交通安全水平的进一步提升,同时也可为人机交互界面的设计带来启发。     

废食用油预脱硫胶粉改性沥青组分与黏弹性研究（双语出版）

为研究废食用油预脱硫胶粉（WRO）对沥青组分及黏弹性的影响,在不同掺量、加工温度和加工时间下分别制备了15组废食用油预脱硫胶粉改性沥青（WROMA）。基于四组分试验、DSR时间扫描试验、多应力蠕变回复试验分析了沥青组分及黏弹性变化的规律。结果表明：在组分方面,WRO中的橡胶烃主要补充沥青质,油分大部分补充饱和分,少部分补充芳香分;加工工艺与改性沥青中饱和分和胶质的含量线性相关性较弱,与芳香分及沥青质的含量线性相关性很强,且芳香分与沥青质含量主要受WRO掺量影响。在黏弹性方面,WRO掺量增加,改性沥青高温黏性降低,弹性增加。为保证改性沥青获得足够的高温弹性,WRO最佳掺量为30%,加工温度为160℃、加工时间为2 h。综合组分与黏弹性的分析结果可知：芳香分是影响WROMA高温黏性的主导因素,其含量越高沥青黏性越明显;沥青质和WRO中的橡胶烃是影响WROMA高温弹性的主导因素,两者含量越高,改性沥青弹性越明显。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据,采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。