智能汽车轨迹跟踪与横摆稳定性协同控制

为了提高四轮独立驱动智能电动汽车在变曲率弯道下的轨迹跟踪精度和横摆稳定性,提出了一种模型预测控制与直接横摆力矩控制协同的综合控制方法。建立了横纵向耦合的车辆动力学模型,采用2阶龙格库塔离散法保证了离散模型的精度,并基于简化的2自由度动力学模型推导了车辆横摆稳定性约束,设计了非线性模型预测控制器;利用直接横摆力矩控制能够改变车辆横摆角速度和航向角的特点,考虑模型预测控制器的预测状态、控制量以及跟踪误差,设计了协同控制规则。仿真结果表明,协同控制方法解决了考虑横摆稳定性约束的模型预测控制器中存在的稳定性约束与控制精度相矛盾的问题,并补偿了模型预测控制器没有可行解时对横摆稳定性的约束,同时提高了智能汽车的轨迹跟踪精度和横摆稳定性。     

非自由交通流的non-FIFO车辆轨迹估计算法

将三角基本图的交通状态细分为自由流、中断和拥堵；基于非自由流特性，重新划分了U型时空域，以此找到适合的波速范围；重新确定了上游边界累积流量，使得边界函数刻画不过于宽泛；建立了非自由流Newell模型，并提出了使用该模型的判断条件；引入了车辆秩参数，达到在多车道上描述车辆超车现象的目的，并建立了更精确的车辆秩估计模型，从而建立了非自由流Newell扩展模型；提出了针对非自由流下2种情形的车辆轨迹估计算法，根据是否存在超车现象分为先进先出(FIFO)情形与非先进先出(non-FIFO)情形；结合数值模拟和实际交通案例，验证了算法的有效性。研究结果表明:2种情形下的轨迹估计算法都是有效的，当超车现象存在时，non-FIFO情形的估计效果较准确和稳健；在数值模拟研究中，non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形下降13.45%，non-FIFO情形更优；实际交通案例中，2个小汽车数据集在non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形均有所下降，下降幅度分别为2.38%、2.04%，且估计误差均服从高斯混合模型；公交车数据集因不存在超车现象，non-FIFO与FIFO情形的估计误差相等，均为4.90%，且估计误差服从伽马分布。可见，所建立的非自由流Newell模型对于中断多或拥堵状态占比多的交通数据均是有效可行的，且所提出的non-FIFO和FIFO情形的轨迹估计算法效果表现良好。      

基于轨迹预测的智能汽车行驶风险评估方法

提出了基于预测轨迹的行车风险评估方法，首先建立了沿预测轨迹两侧具有渐变高斯截面特征的驾驶风险域DRF以表征驾驶员行为的不确定性，然后考虑车辆与周围静态、动态障碍物处于特定状态的风险后果建立环境事件成本，得到适应复杂行车场景不确定性的量化感知风险，并基于贝叶斯理论融合预测区间内的量化感知风险时间序列，实现了对于未来行车潜在碰撞风险的预测。实车轨迹和仿真实验结果表明，相比于经典TTC指标方法，基于融合未来一段时间内自车与周边环境交互信息的DRF的风险评估方法可以更快、更准确地辨识复杂交通场景的行车风险变化，为研究周边多车复杂场景下车辆碰撞风险问题提供了参考。     

基于状态反馈和预瞄前馈的智能车半主动悬架控制

为提高智能车辆的半主动悬架综合控制性能，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的半主动悬架控制方法。首先，以8轮车为研究对象建立11自由度半主动悬架模型，设计LQR状态反馈控制器。然后，为解决状态反馈控制抗路面干扰能力弱和基于固定时序延迟的预瞄反馈控制适用性差的问题，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的控制器：建立车轮运动规划模型和路面预瞄模型，计算出悬架控制系统所需的车轮规划轨迹点序号和控制延迟响应时间；以路面激励和垂向加速度为输入、以前馈阻尼力为输出，设计基于类模糊的预瞄前馈控制器，并与LQR反馈控制器一并构成所提控制器。最后，基于MATLAB/Simulink和Trucksim联合仿真平台，进行匀速转向工况、变速直线工况、变速转向工况和匀速直线工况下的试验验证。结果表明，在垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度均方根值方面，与被动悬架相比，所提控制方法在4种工况下至少降低了23.52%、13.59%、19.35%；与基于固定时序延迟的预瞄反馈控制相比，所提控制方法在前3种工况下至少降低了14.04%、8.09%、13.79%；与基于状态反馈的控制方法相比，所提控制方法在第4种工况下降低了13...     

基于实车数据的高速公路行驶轨迹偏移和车道侧向余宽

为明确高速公路行驶环境下车辆在车道保持阶段的行驶轨迹特征，给车道宽度值确定提供参考，在重庆市主城区2段高速公路上开展了38名驾驶人的实车驾驶试验。使用车载设备采集自然驾驶状态下的车辆行驶速度、行驶轨迹和“车辆中心点-车道线”横向距离。基于以上数据，计算轨迹横向偏移值和“车身轮廓-车道线”侧向余宽等参数，分析高速公路直线/曲线路段的车辆轨迹横向偏移和侧向余宽变化特征及其影响因素。结果表明：曲线路段和直线路段的期望轨迹横向偏移存在差异，曲线路段行驶轨迹的本质特征是轨迹往曲线内侧偏移，而直线路段的车辆轨迹是倾向于往车道左侧偏移，但曲线路段紧贴车道线行驶的车辆占比要低于直线路段。直线路段车道左侧余宽最小值、期望值分别集中于[0.2 m, 0.6 m]和[0.3 m, 0.9 m],曲线路段车道左侧余宽的最小值和期望值主要分布在[0.2 m, 0.7 m]和[0.5 m, 0.9 m]范围内；车道位置对期望轨迹横向偏移和车道侧向余宽均有影响，左转弯路段的左侧余宽要低于直线路段和右转弯路段；在左转弯路段内侧车道行驶时车辆与中分带的距离更近，因此左转弯的事故风险更高；行驶速度增加时，内侧车道的车辆有...     

高速公路车辆轨迹摆动特征与小客车道宽度研究

为明确车辆在高速公路车道保持阶段行驶过程中的轨迹横向摆动行为特征，利用高速公路无人机航拍的车辆轨迹数据集，基于车辆位置坐标提取行驶轨迹和速度，计算车辆在自然驾驶状态下的轨迹摆动特征指标，包括轨迹横向摆动的幅度和在摆动周期内的纵向行驶距离，分析不同车型的速度分布特征，研究行驶速度和车道位置对车辆轨迹横向摆动指标的影响。结果表明，尽管小型车和大型车的车身尺寸和动力性能存在显著差别，但两者的轨迹摆动幅度在整体上基本相同，两种车型的摆动幅度平均值分别为0.587 m和0.560 m，摆动周期内的行驶距离分别为252.95 m和251.99 m；车辆轨迹的横向摆动幅度对速度变化不敏感，不会随速度增加而增大，在高速条件下趋于平稳甚至下降，同样，摆动周期内的行驶距离与行驶速度之间未见显著相关性；不同的车道位置对轨迹摆动行为有一定影响，对小型车而言，车道位置由内向外变化时，轨迹摆幅有一定的增加趋势，而大型车的轨迹摆幅则是中间车道最小；国内高速公路车辆轨迹摆幅略高于德国HighD数据集的分析结果，但整体上非常接近；根据车辆轨迹的横向摆动幅度特征，可以确定高速公路小客车专用车道(或是小客车专用高速公路)的...     

智能网联混合交通流交叉口控制：研究进展与前沿

交叉口是城市道路交通运行的瓶颈点，是造成交通拥堵的问题所在。交通控制是调控交通流、预防和缓解交通拥堵的关键策略，在效费比上具有较大优势。智能网联、自动驾驶技术的发展催生了常规车辆(Regular Vehicle, RV)、网联车辆(Connected Vehicle, CV)和智能网联车辆(Connected and Automated Vehicle, CAV)组成的智能网联新型混合交通流，推动着城市道路交通控制对象、数据环境和控制手段的变革，为交通控制提出巨大挑战的同时，也为交通控制理论方法的创新发展创造了新的条件。智能网联混合交通流交叉口控制已成为国内外研究热点，尚处于研究起步阶段。根据路权特征，先从单点交叉口、干线交叉口和路网多交叉口3个层面梳理智能网联混合交通流环境下的共用设施交叉口控制研究，包括交通信号配时、车辆轨迹/路径规划以及车辆轨迹-信号配时协同控制。然后介绍自动驾驶专用设施交叉口控制研究，包括CAV专用车道、CAV专用路段、CAV专用区域和快速公交-CAV混合专用车道。通过对现有成果的梳理发现：虽然新型混合交通流交叉口控制研究取得了部分进展，但RV驾驶行为的随机性、...     

混动履带式无人平台轨迹跟踪控制研究

为了提高履带式无人平台的轨迹跟踪性能，提出了一种考虑纵向速度规划的分层轨迹跟踪算法并进行了联合仿真验证和实车验证。在建立了包含履带的滑移滑转率和质心侧偏角的车辆运动微分方程的基础上，完成分层轨迹跟踪算法框架的构建。上层基于伪谱法的速度规划算法根据路面信息进行纵向速度规划，并将规划的速度作为目标车速下发给下层基于线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的轨迹跟踪算法。基于LTV-MPC的算法通过建立预测模型和约束条件，二次规划求解出两侧电机的目标转速。通过Matlab/Simulink和RecurDyn的联合仿真以及实车验证了所提出的算法在不同地面条件下具有良好的轨迹效果。     

推力受限的ROV预设性能精准跟踪控制北大核心CSCD

[目的]针对有缆水下机器人(ROV)推进器推力/力矩受限的现实情况,研究面向三维轨迹跟踪的预设性能精准控制问题,同时考虑系统不确定性、水下环境干扰等未知因素,提出基于有限时间扩张状态观测器和预设性能变换的精准跟踪控制方案,确保轨迹跟踪误差快速镇定。[方法]首先,针对推进器饱和约束,设计补偿系统消除输入饱和限制;其次,设计有限时间扩张状态观测器,对外界扰动和未知系统动态进行集总观测和补偿;进而,基于预设性能函数和误差转换函数,将受预设性能限制的跟踪误差转换成非受限的跟踪误差并构造积分滑动模态,采用快速幂次趋近律和边界层减缓执行器抖振;最后,采用Lyapunov理论证明所提出算法的整体稳定性。[结果]仿真结果验证了所设计控制方法的有效性和优越性。[结论]该控制方案可为解决集总扰动下推力受限的ROV轨迹跟踪预设性能精准控制问题提供一种新的解决方案。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。