Brain limbic system-based intelligent controller application to lane change manoeuvre

This paper presents the application of a novel neuromorphic control strategy for lane change manoeuvres in the highway environment. The lateral dynamics of a vehicle with and without wind disturbance are derived and utilised to implement a control strategy based on the brain limbic system. To show the robustness of the proposed controller, several disturbance conditions including wind, uncertainty in the cornering stiffness, and changes in the vehicle mass are investigated. To demonstrate the performance of the suggested strategy, simulation results of the proposed method are compared with the human driver model-based control scheme, which has been discussed in the literature. The simulation results demonstrate the superiority of the proposed controller in energy efficiency, driving comfort, and robustness.     

Collaborative merging strategy for freeway ramp operations in a connected and autonomous vehicles environment

In a connected vehicle environment, vehicles are able to communicate and exchange detailed information such as speed, acceleration, and position in real time. Such information exchange is important for improving traffic safety and mobility. This allows vehicles to collaborate with each other, which can significantly improve traffic operations particularly at intersections and freeway ramps. To assess the potential safety and mobility benefits of collaborative driving enabled by connected vehicle technologies, this study developed an optimization-based ramp control strategy and a simulation evaluation platform using VISSIM, MATLAB, and the Car2X module in VISSIM. The ramp control strategy is formulated as a constrained nonlinear optimization problem and solved by the MATLAB optimization toolbox. The optimization model provides individual vehicles with step-by-step control instructions in the ramp merging area. In addition to the optimization-based ramp control strategy, an empirical gradual speed limit control strategy is also formulated. These strategies are evaluated using the developed simulation platform in terms of average speed, average delay time, and throughput and are compared with a benchmark case with no control. The study results indicate that the proposed optimal control strategy can effectively coordinate merging vehicles at freeway on-ramps and substantially improve safety and mobility, especially when the freeway traffic is not oversaturated. The ramp control strategy can be further extended to improve traffic operations at bottlenecks caused by incidents, which cause approximately 25% of traffic congestion in the United States.     

通信中间件技术在新一代CTC系统中的应用

新一代CTC系统综合了计算机技术、网络通信技术和现代控制技术,采用智能化分散自律设计原则.整个系统通常存在多种硬件系统平台,如工业控制机、工作站、小型机等,不同的操作系统及不同的网络协议和体系结构,如何把这些系统集成起来并开发新的应用是一个非常现实而困难的问题.为此,从安全性、可靠性、扩充性、易管理性、可用性和可移植性等综合因素考虑,提出了采取中间件的方式完成跨平台通信机制.     

多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势

当前,海洋航行器呈现智能化、网络化、集群化等重要发展趋势,多无人艇通过协同实现集群化作业,是未来海洋作业的主要形式之一.从无人艇运动数学模型出发,分析了多无人艇集群控制所面临的问题和挑战,根据多无人艇运动不同的场景,从轨迹导引、路径导引、目标导引3个方面综述了多无人艇集群协同控制的研究进展.最后,对多无人艇协同控制的研...     

Simulation platform of navigation system for autonomous underwater vehicle

1 Introduction1 It is hoped the Autonomous Underwater Vehicle (AUV) can be fully autonomous, but the basis of this hope is that AUV can navigate and position accurately.Inertial navigation is the main navigation method for AUV, but accumulative error of t…     

基于自然驾驶数据的跟车场景潜在风险评估

为弥补传统风险评价指标对相对速度较小的跟车场景危险水平评价能力的不足,减少跟车场景中追尾事故的发生,提出了跟车场景潜在风险的概念。将假定前车以较大制动减速度减速条件下的风险称为潜在风险,并构建了代表驾驶人在潜在危险跟车场景下进行避撞操作需满足的最大反应时间的参数时间裕度（TM）。由于追尾危险工况中常见采取的避撞操作可分为制动和制动转向两大类,分别对典型制动避撞过程和制动转向避撞过程进行了分析,从而推导出分别针对2种跟车潜在危险场景的TM计算方式。通过自动筛选与人工筛选结合,获得了中国自然驾驶数据库（China-FOT）中具有中国驾驶人特点的制动避撞危险工况87个和转向制动避撞危险工况40个进行分级,并基于图像处理方法提取了前车制动开始时刻的TM值,从而得到跟车场景潜在风险两级危险域的划分。结果表明：制动避撞场景下,本车车速过低和过高时,TM值的变化均不明显;而在制动转向避撞场景中,只有速度较高时阈值才保持不变。通过对正常驾驶视频的分析,引入对比组共计正常跟车制动工况163例和正常跟车转向变道工况151例的车头时距（THW）值,其统计分析结果与支持向量机分类结果均难以清晰描述跟车场景危险水平与本车速度之间的关系。为研究跟车场景潜在风险评价在自动驾驶中的应用,对于制动避撞场景,在设定TM值不变和相对速度不变的条件下,分别对基于TM的最小相对距离和距离碰撞时间（TTC）值进行了仿真,仿真结果显示,相比于TTC而言,TM的评价稳定性受相对速度影响小,在自动驾驶跟车策略开发和避免其发生责任追尾事故中有重要应用价值。     

无人帆船长途路径规划研究

将多维动态规划法应用于1条无人帆船从上海到青岛的长途路径规划,在当前位置以外引入已航行路径长度作为第三维状态变量,以相邻路径点之间的短途路径规划方案作为决策变量,可以规划出一组随路径总长度变化的航行时间最短路径。结果显示,增加状态变量维度后,规划结果保留了更多备选方案,起到了很好的决策辅助作用。     

基于对偶四元数法的AUV运动仿真

本文应用对偶四元数法(Dual Quaternions)建立AUV六自由度运动学和动力学方程,然后运用数值积分对所建模型进行仿真.对偶四元数是对偶数与四元数在多维空间中的有机结合,它继承了四元数与对偶数的优点,可以在三维空间中统一表示刚体的旋转与平移,并且没有常规欧拉法存在的姿态奇异性问题.仿真结果表明,对偶四元数法表达形式简单而统一,特别适用于具有大姿态角度运动的AUV运动仿真.     

智能汽车自动驾驶的控制方法分析

自动驾驶汽车通过使用电脑系统来实现无人驾驶的目的 ,自动驾驶模式的应用能够有效地解决各种类型的交通事故,降低人力成本,对促进社会发展具有重要的实用意义.但自动驾驶控制技术仍然存在诸多问题,例如传感器的可靠性不强、控制系统存在漏洞等都影响着自动驾驶技术的安全性.基于以上背景,首先阐述了智能汽车自动控制系统的原理以及设计架...     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。