考虑交互轨迹预测的自动驾驶运动规划算法

针对自动驾驶汽车运动规划中预测周围交通态势的问题,提出一种考虑周围车辆间交互轨迹预测的运动规划算法.首先,针对结构化道路信息,构建改进社会力模型,对自动驾驶汽车周围的车辆行驶轨迹进行预测.其次,在Frenet坐标系下采样生成轨迹集合,将轨迹集合和预测轨迹投影到时空占用图上,计算投影点之间的最短距离进行碰撞检查,并结合加速度、曲率检查对轨迹进行筛选以得到候选轨迹.然后,构建代价函数对筛选过的候选轨迹进行评估得到最优运动轨迹.最后,不同行驶场景中的仿真结果表明,该运动规划算法能提前决策驾驶行为,规划出的速度曲线更加平稳,运动轨迹的安全性、舒适性和行驶效率更高.     

考虑操纵稳定性的自动驾驶汽车轨迹综合优化方法

针对自动驾驶汽车在局部轨迹规划上对车辆操纵稳定性考虑不足、对车辆模型过度简化和缺少对车辆舒适性客观评价的问题,建立了考虑车辆操纵稳定性的车辆三自由度模型,模拟自动驾驶汽车换道场景,根据输入车轮转角得到输出的换道轨迹,运算得到车辆换道行驶参数化方程和行驶轨迹特征.运用BP神经网络对行驶轨迹特征进行识别,得到自动驾驶汽车换道持续时间和横向偏移距离所对应的车轮转角变化关系.在不同换道车速下,根据不同换道持续时间和横向偏移距离,输入车轮转角得到换道优化轨迹簇和操纵稳定性参数.在只考虑行驶效率和安全的常规轨迹优化方法的基础上,构建轨迹综合优化目标函数,考虑表征车辆换道过程舒适性和操纵稳定性的(横摆、侧倾、侧向)加速度变化率均值,提出一种基于行驶效率、安全性、舒适性和操纵稳定性的轨迹综合优化方法.对轨迹综合优化目标函数进行求解得到最优换道行驶轨迹,联合仿真结果表明该方法优于常规轨迹优化方法且舒适性、操纵稳定性改善达20%以上.     

基于五阶Bezier曲线的无人车避障轨迹规划

无人驾驶汽车的局部路径规划对于自动驾驶技术的推广有着至关重要的作用。为了研究无人驾驶汽车在运行过程中前方会出现会静止障碍物采用换道避障策略的情况,提出了基于五阶Bezier曲线的局部路径规划方法。首先,通过分析车辆性能极限及车辆碰撞边界确定换道过程中车辆的可行驶域,再进一步考虑车辆的物理特性提出轨迹曲线优化目标函数,确定五阶Bezier曲线的六个控制点,得到最优避障轨迹。然后利用CarSim和MATLAB/Simulink软件进行仿真实验验证,结果表明此方法能够规划出易于车辆跟踪的轨迹曲线,且针对不同车速情况下的换道避障能够分别产生此车速下的最优避障轨迹。     

纵向控制的巡航控制算法实验研究

汽车纵向控制算法包括设定速度算法、车速控制算法和间距控制算法.该控制方法考虑了车辆队列的稳定性.控制算法中汽车预计加速度的计算是基于汽车可行驶间距计算的而不是基于车辆间通讯计算的.本文通过尾随前车工况最终证明通过此车辆纵向控制算法可以实现确保车辆队列稳定的车辆间距控制.     

基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测

在复杂交通环境中行驶的智能汽车需要预测未来周围车辆的动向,为了提升智能汽车快速且准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力,设计了一种基于BiGRU的多模态驾驶行为及轨迹预测模型.模型由BiGRU编码器、交互卷积池化层和GRU解码器组成,能够预测未来5s车辆多模态驾驶行为的概率和多模态驾驶行为对应的轨迹分布.试验结果表明,相较于其他基于深度学习的模型,该模型在预测长时域轨迹时的RMSE损失和NLL损失更低,具备更高的准确率.     

汽车弯道行驶经济性车速优化方法

道路曲率影响汽车的燃油经济性.以汽车弯道行驶燃油经济性为目标,提出了基于弯道曲率信息的经济性车速优化方法.通过建立BIT-TFCM瞬时燃油消耗模型和车辆动力学模型,得到单一曲率圆周道路下的稳态经济性车速.利用动态规划算法求得汽车驶入和驶离弯道两种工况下的经济性车速轨迹.Matlab/Simulink与CarSim联合仿真结果表明,与典型驾驶员弯道行驶模式相比,该算法可节油5.69%~15.91%.该技术可以明显提高传统汽车弯道行驶燃油经济性,也可为无人驾驶车辆弯道速度控制提供决策依据.      

基于云平台的汽车远程监控系统设计

为了实时监控汽车运行状态和位置,实现汽车历史数据和轨迹的查询,摆脱地域限制,设计了一套基于云平台的汽车远程监控系统.该系统包括车载终端和云端服务平台两部分.车载终端采集车辆状态数据和GPS经纬度,通过4G网络上传云端;云端服务平台包括可视化监控中心、数据库和Web服务器.系统管理员通过云端监控中心对车辆进行实时远程监控和数据查询,普通用户通过Web浏览器对车辆进行监控,形成两级监管模式.长时间运行结果表明:该系统运行稳定可靠,能够实现异地远程监控,监控数据丰富,数据刷新频率约为0.62 Hz,具有较好的实时性,能够查询车辆的历史数据和历史轨迹.     

基于模型预测控制的汽车紧急转向避撞研究

为了解决汽车在低附着路面上中高速转向避撞时产生的侧滑失稳和轨迹跟踪能力不足等问题,本文基于模型预测控制算法,提出一种主动避撞的方法,建立了车辆单轨模型并经线性离散化后作为预测模型。在模型预测控制的过程中加入前轮转角约束、前轮转角增量约束、纵向加速度约束与轮胎侧偏角约束等多种约束条件,对车辆横向位移、横向速度、横摆角与横摆角速度等多个状态量进行控制,使车辆的轨迹更加符合理想轨迹。仿真模拟结果表明,相比无控制与PID控制方法,利用本文方法可以有效地使汽车在中高速及低附着路面条件下按理想的轨迹进行避撞且保持避撞过程中的行驶稳定性,大幅提高避撞过程中的车辆安全性。     

陕西省车辆碳排放测度及经济脱钩特征分析

利用2000—2012年的经济发展数据,结合"自下而上"分部门的计算方法,计算各类车辆碳排放值,运用脱钩理论对陕西省经济增长和车辆碳排放量之间进行定量分析,明确各年份的脱钩特征.结果表明:2000—2012年陕西省车辆碳排放中,载客汽车的贡献值最大,车辆碳排放与经济增长呈现扩张性负脱钩与弱脱钩交替特征.得出应从科技投入、提高汽车使用效率等方面来开展公路交通减排工作的结论.     

基于避撞轨迹跟踪的车辆稳定性控制仿真研究

以四轮独立制动且前轮转向的车辆作为研究对象,运用模型预测轨迹跟踪控制方法跟踪五次多项式避撞轨迹,同时运用线性二次型调节器(LQR)方法确定期望附加横摆力矩,进而运用轮胎力优化分配方法对制动力进行分配,最终实现避撞轨迹跟踪过程的汽车稳定性控制。仿真结果表明,在较低附着系数路面,增加汽车横摆力矩控制有效提升了车辆在避撞轨迹跟踪过程中的稳定性,并缩短轨迹跟踪调整时间,使车辆能够更快地到达期望轨迹。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于Matlab的多约束自动平行泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线特点,在已有轨迹函数基础上提出新的轨迹函数,通过对实际泊车轨迹的拟合证明该函数的可用性.分析泊车环境中存在的可能碰撞点,建立相应的避撞约束函数.以泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束为轨迹函数的约束函数,以泊车终点车辆与车位夹角最小为目标函数建立单目标多约束轨迹方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹函数参数.仿真结果表明:对于一般泊车环境,该方法能满足泊车轨迹曲率连续性,使车辆无碰撞进入车位,并使车辆与车位平行;对于狭小空间泊车环境,虽未能使车辆与车位平行,但实现了车辆无碰撞地泊车入位并保证轨迹曲率的连续性.由此可知该方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

信号交叉口网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统

为降低车辆在信号交叉口范围内的燃油消耗量,提出了网联自动驾驶车辆时空轨迹优化控制系统。系统基于离散时空模型,设计了时空节点-弧模型以重构车辆时空轨迹;并以车辆发动机做功值,作为时空弧成本,以前方车辆时空轨迹和车辆运动学特征为约束,利用A*最短路算法求解具有最低燃油消耗的网联自动驾驶车辆时空轨迹;同时改进了Pitt微观车辆跟驰模型,以预测普通车辆的时空轨迹。预测结果作为约束条件,应用于网联自动驾驶车辆时空轨迹优化过程中,使系统适用于网联自动驾驶车辆与普通车辆混行条件下,仿真结果表明:系统能够降低高达13.94%的网联自动驾驶车辆燃油消耗;同时有效降低整体交通燃油消耗总量;能够在40%的网联自动驾驶车辆占有率条件下,实现良好的控制效果。计算时间仅为10~(-3)s水平。系统能够有效实现预期控制目标;并为近期网联自动驾驶车辆占有率较低环境下的车辆控制提供了一定的理论基础,实用性较强。     

基于ArcGISEngine的高速公路车辆轨迹查询与回放系统的设计

针对高速公路全程监控系统中车辆流水数据的多源异构特点,提出了采用同步复制技术将各监控子系统的车辆流水数据汇总至监控中心,利用数据同步复制技术形成车辆完整轨迹数据库.采用C#开发语言,结合ArcGIS Engine技术,开发出基于VS 2012平台的车辆轨迹查询与回放系统,实现了实时查询车辆的行车路线,并在地图上动态回放各个时段的车辆运行轨迹.经实际项目测试验证了该系统在交通管理中有很好的实用性.     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

用模糊方法对车型进行模式识别

车型识别在公路自动收费和交通量统计中有重要作用.主要介绍了由计算机视觉系统获得汽车的长、宽数据,并通过车辆样本的计算,分别得到了客车和货车的隶属函数,然后利用模糊模式识别的方法对汽车车型进行辨识.     

重型矿用汽车多参数动力性换挡规律

基于矿用汽车载荷变化大、行驶环境多变、油门变化频繁的特点,依据重载爬坡和轻载下坡的典型工况,制定了重型矿用汽车多参数动力性换挡策略.利用函数叠加法建立康明斯QSL-FR91674型发动机全特性曲线,得到不同油门开度情况下发动机输出转速与输出转矩的表达式.根据发动机输出动力特性,计算得到3550型矿用汽车车速、油门开度和加速度三参数动力性换挡规律.再结合道路状况识别方法、车辆载荷、驾驶员操作意图,针对轻载下坡和重载爬坡工况,修正得到重型矿用汽车多参数动力性换挡规律.在Maplesim中建立换挡模型,通过仿真计算,得到修正前后车辆轻载下坡路况时挡位和车速变化曲线,后者避免了不必要的换挡,保证了车辆的动力性能.     

基于样条理论的自动垂直泊车轨迹规划

分析泊车轨迹曲线设计要求并综合B样条曲线特点,提出基于B样条曲线理论通过对轨迹控制点优化进行自动垂直泊车轨迹规划的方法.分析泊车过程中存在的可能性碰撞点,并建立相应的避撞约束函数.考虑泊车环境障碍约束、车辆自身参数约束、泊车初始点方位约束、泊车终点位置约束,以泊车轨迹的最大曲率值最小化为目标,以轨迹曲线控制点为变量,根据Ackerman转向原理建立车辆运动轨迹多约束方程.分别对一般泊车环境和狭小空间泊车环境进行泊车轨迹规划,利用Matlab软件非线性约束优化函数求得轨迹控制点,得出轨迹曲线.仿真结果表明:对于一般泊车环境该方法能使车辆无碰撞地进入车位,且满足泊车轨迹曲率连续性;对于相对狭小泊车环境,也能求得一组轨迹控制点,通过不断调节前轮转角实现车辆无碰撞地泊车入位并保证了轨迹曲率的连续性.仿真结果表明了基于样条理论的泊车轨迹规划方法可实现车辆无碰撞地泊车入位,并满足轨迹曲率连续性要求,有效地解决了泊车过程中停车转向问题.     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

一种基于平面交叉口的浮动车数据轨迹重构方法

通过一种根据车辆运动列簇特征,提取同一运动列簇的多辆浮动车的运动轨迹的方法对平面交叉口的浮动车数据进行轨迹重构处理,为后续对交通信号灯配时估计提供数据准备.该方法简单,易于操作,不需要利用复杂的算法或模型去实现.首先,通过分析车辆的运动过程来提取车辆的运动特性,再根据车辆的运动特性,从空间和时间的角度对车辆的运动轨迹进行分析,对平面交叉路口的车辆轨迹进行分流处理,从而得到重构的车辆轨迹序列.选取了2个不同类型的平面交叉口数据为实验示例,实验结果表明,该方法能够有效地对平面交叉口浮动车轨迹进行重构.