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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。 相似文献
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为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性,即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度,阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类,在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异,并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异,通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究,从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状,指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明:相比传统车辆,配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高,主动安全系统次之,而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括:难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值;测试道路场景条件过于理想,考虑的驾驶自动化等级单一,试验规模和样本有限;道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足,缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议:重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享;联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型,利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试,突破现有研究的深度和广度;探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准,精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。 相似文献
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