汽车驾驶机器人模糊车速跟踪控制方法

为了实现汽车驾驶机器人在各种工况下对给定车速的准确跟踪,提出了一种驾驶机器人模糊车速跟踪控制方法.驾驶机器人根据试验循环工况规定的目标车速和实时采集到的试验车辆车速解算出车速误差和车速误差变化率,经过模糊推理得到驾驶机器人油门、制动、离合器机械腿和换挡机械手的下压或回收运动差值,从而实现驾驶机器人的精确定位控制.试验结果表明,试验条件的变化对模糊车速跟踪控制的影响不大,该方法具有较强的抗干扰能力,能够准确跟踪给定的目标车速,跟踪精度满足要求.     

融合自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子群优化滑模控制

为提高不同工况下驾驶机器人操纵试验车辆的转向精度和自适应能力,提出了一种基于自适应曲线预瞄的驾驶机器人转向操纵粒子群优化滑模控制方法。首先建立了试验车辆动力学模型和驾驶机器人转向机械手动力学模型,并构建了驾驶机器人转向操纵试验车辆的集成系统动力学模型,接着研究了一种融合路径曲率和车速的驾驶机器人转向操纵自适应曲线预瞄方法,其预瞄点位置能够根据车速和路径曲率做出自适应调整。在此基础上,设计了用于驾驶机器人转向操纵的粒子群优化滑模控制器,并进行了稳定性分析,同时利用粒子群算法在线优化滑模控制切换项的反馈增益系数,以减小控制抖振。仿真及试验结果表明,所提出的方法能够在不同工况下根据路径曲率和车速做出自适应调整,实现驾驶机器人操纵车辆的精确转向控制。     

汽车排放远程检测系统研制

基于AVL4000排放分析仪,本文进行了汽车排放远程检测系统的开发研制.该系统硬件主要由便携式电脑和AVL4000排放分析仪组成;软件基于LabVIEW 7.0,通过自编程序进行开发;并利用电脑控制MC35模块,通过发送短消息方式实现了排放数据的远程传输.试验证明,该系统具有在汽车行驶状态下,可同步检测瞬时排放和瞬时车速,且远程传输可靠性好等特点.     

汽车自动驾驶的方向与车速控制算法设计

【】用于港口集装箱转运和路面疲劳试验加载等场合的半挂汽车列车运输具有线路固定和场地封闭等特点,采用自动驾驶将提高行车安全、减少人力成本。本文以半挂汽车列车为控制对象,设计了汽车自动驾驶的方向和车速控制算法。采用基于侧向位置偏差和航向偏差联合控制参数的方向控制策略。为增强方向控制算法对不同车速的适应性,引入基于稳态转向增益的方向控制增益调度。车速控制采用预瞄位置期望车速与当前实际车速的偏差反馈PID控制,以油门开度与制动踏板行程为非相容组合控制输入,依据期望纵向加速度确定不同控制输入方式的切换及控制输入大小。采用Matlab/Simulink和TruckSim协同仿真手段评价自动驾驶控制效果,仿真结果表明在设定不同路径和目标车速下,提出的算法均能以较小侧向位置偏差、航向偏差和车速误差实现路径和车速跟踪。     

驾驶机器人车辆多新息动态转向力矩补偿

为了减小驾驶机器人车辆长期自动驾驶过程中转向性能下降带来的影响,提出了一种基于多新息的驾驶机器人车辆动态转向力矩补偿方法。构建了车辆动力学模型和驾驶机器人车辆动力学模型;建立了以路径曲率及车速为输入、方向盘转向角为输出的驾驶机器人车辆转向性能离线自学习模型;建立了以方向盘角速度、角加速度及车轮转角为输入,转向机械手驱动力矩为输出的受控自回归在线辨识模型,并运用遗忘因子多新息最小二乘方法进行参数辨识,将迭代计算过程中的标量新息扩展为向量新息,提高了驾驶机器人车辆转向性能参数的辨识精度;驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,利用离线自学习模型和转向机械手动力学方程计算出转向电机输出力矩,加上反馈回来的驱动力矩误差,实现对驾驶机器人车辆转向力矩的在线动态补偿。仿真与试验结果对比表明:所提方法辨识的转向力矩误差在0.1N·m以内,跟踪目标路径的横向位移偏差小于0.2m;所提方法有效减小了驾驶机器人车辆转向性能下降造成的影响。     

电子控制LPG-柴油双燃料汽车

论述了电子控制LPG-柴油双燃料发动机的控制方案,对比分析了电子控制LPG-柴油双燃料发动机和原柴油机的外特性和负荷特性,并给出了汽车道路试验结果。结果表明,汽车动力性不降低;烟度排放显著下降;NOx排放变化不大;HC和CO排放增加;燃料消耗下降;汽车最低稳定车速不变。     

基于自抗扰技术的汽车侧风稳定性研究

随机侧向风影响汽车操纵稳定性,增加驾驶操作难度.针对侧向风干扰,在线性二自由度模型的基础上提出基于自抗扰技术的汽车主动前轮控制器,消除侧向风干扰对汽车行驶的影响.在Matlab软件中建立了人-车-路闭环仿真模型,用以控制Car Sim四轮车辆模型进行双移线道路仿真试验.Car Sim与Simulink联合仿真结果表明:在侧向风干扰下,自抗扰控制器能很好控制车辆模型完成双移线道路仿真试验,且响应的各项性能指标均优于无风情况;同时,控制器对车速适应性好,对模型精度要求不高,鲁棒性强.主动前轮控制器能有效抗侧向风干扰,改善汽车的操纵稳定性和行驶安全性.     

基于模糊免疫PID的驾驶机器人车辆路径及速度跟踪控制

为了实现装备驾驶机器人车辆的路径及速度跟踪控制,提出了1种基于模糊免疫比例积分微分(PID)的控制方法。通过比较车辆实际行驶路径与期望路径的侧向偏差,模糊免疫比例路径跟踪控制器控制转向机械手操纵方向盘。通过计算期望车速与实际车速的偏差,模糊免疫PID速度跟踪控制器控制制动/油门机械腿分别操纵制动/油门踏板。通过引入车速反馈不断更新汽车的侧向加速度增益,实现了车辆转向控制与纵向车速控制的解耦。Carsim/Simulink软件的联合仿真结果显示,车辆路径跟踪和车速跟踪的最大误差分别为0.28 m和1 km/h。     

驾驶机器人关键技术的研究

介绍了利用驾驶机器人代替驾驶员进行汽车试验的必要性 ,以及它的主要特点和国内外研究现状 ,然后介绍了拥有自主知识产权的国内首台驾驶机器人的主要功能和特点 .针对目前存在的不足 ,最后结合分层递阶控制结构探讨了今后需要解决的几个关键技术问题 .     

汽车驾驶机器人的自适应执行器故障补偿控制设计

针对汽车驾驶机器人可能发生的不确定执行器故障无法驱动机械腿正常工作,进而影响汽车行驶过程中的安全性,提出一种基于Backstepping的自适应容错控制方法.利用Backstepping对机械腿进行控制,针对各故障情况分别设计故障补偿控制器,通过定义故障指示函数将多设计加权融合成一个综合控制器.基于自适应方法对综合控制器参数进行更新.基于Matlab/simulink仿真验证此方法的有效性.结果表明:该控制方法能保证执行器在发生不确定故障时,汽车驾驶机器人控制系统仍稳定运行,并渐近跟踪给定的控制指令.     

考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究

四轮独立驱动电动汽车四轮驱动力矩独立可控,在汽车控制方面相对于传统汽车具有显著优势,通过建立驾驶员不同转向特性参考模型和四轮驱动力矩控制进行考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究。基于驾驶模拟器实验,在对驾驶员转向特性进行分类和建立辨识模型的基础上,采用RBF神经网络建立了驾驶员不同转向特性的参考模型,给出了考虑驾驶员转向特性的整车控制原理,应用驾驶模拟器对所研究的控制方法进行了验证。验证结果表明:参考模型输出能够反映不同转向特性驾驶员期望的车辆响应,通过对四轮驱动力矩合理控制实现汽车跟踪驾驶员期望。     

考虑驾驶员行为特性的行车安全仿真试验

为了分析驾驶员行为特性对行车安全的影响状况,首先建立了基于MATLAB/Simulink和ADAMS联合仿真的人—车—路闭环系统,通过不同车速下的双移线和蛇形线的闭环仿真试验验证了该系统的有效性。此外,在综合国内外学者研究成果的基础上,综合驾驶员的生理、心理特性和疲劳程度将驾驶员的驾驶特性分为12类,并确定相应类型驾驶特性的表征参数。选取某省道设计方案的部分路段为试验路段,对不同类型驾驶员在弯道上的行车安全以及不同疲劳程度的驾驶员在恶劣天气下的行车安全进行正交试验设计,基于人—车—路闭环系统开展虚拟行车仿真试验。试验数据的极差和方差分析结果显示,驾驶员疲劳程度对行车安全状况影响显著,在雨天与冰雪等恶劣天气下行驶时车速是影响行车安全的决定性因素。     

电喷发动机在混合动力电动车中的应用技术

汽车的普遍使用 ,使排放污染及石油消耗问题日益严重 ,采用电动汽车是解决问题的有效途径 文中对电喷发动机在串联式混合动力电动汽车中的应用技术作了研究 采用可编程序控制器设计了整车ECU(电子控制单元 ) ,用于对发动机的起、停及恒速运行进行控制 ;提出了变比例系数KP 的PID调节器 ,解决了在不同工况下 ,尤其是制动时 ,由于发动机卸载及驱动系统能量回馈引起的发动机超速的速度控制问题 ;同时对驱动系统的使能电路、三元催化器预热及二次空气喷射等系统进行了设计 实际运行表明 ,发动机运行平稳 ,并达到了节能与低排放的目的     

分布式驱动电动汽车操纵性改善控制策略设计

根据分布式电动汽车各轮驱动/制动转矩独立精确可控的特点,设计了一种改善车辆操纵性能的控制策略.根据不同车速下理想的助力特性曲线设计了差动助力转向控制策略以改善转向轻便性,根据优化的横摆角速度参考模型设计了转矩矢量分配控制策略以改善操纵灵敏性,最后利用纵向力分配算法将两者结合形成差动助力转向/转矩矢量分配联合控制策略.实车试验结果表明,操纵性改善控制策略在保证驾驶员路感信息的前提下明显减小了转向盘转矩,减小了转向盘转角,降低了驾驶员操纵负担.明显提高了整车横摆角速度响应,有效地抑制了车辆的加速不足转向特性,显著地改善了分布式驱动电动汽车的操纵性能.     

纯电动汽车用轮毂无刷电机转矩控制系统的仿真

针对电动汽车用轮毂无刷直流电机的转矩控制进行研究,在满足驾驶员需求功率下,对估算得到的电机输出转矩进行闭环控制,达到了电机的目标输出转矩,能简化控制系统、实现准确控制,提高了系统瞬态响应.利用MATLAB/Simulink搭建了车辆行驶在ECE40行车状态时的动态仿真平台.仿真结果显示:建立的电机转矩控制系统能够控制电机满足驾驶员控制车速的需求,且估算到的输出转矩与电机实际的输出转矩较好的吻合,能使轮毂电机高效、稳定、快速地产生电磁转矩,改善了电动汽车驱动系统性能.     

基于云模型的驾驶员驾驶状态评估方法

为了满足智能车辆辅助驾驶系统对驾驶员状态监测的要求,提出了一种以云模型理论为基础的评估机动车辆驾驶员驾驶状态的方法。介绍了云模型定义、云模型的3个数字特征和云发生器。通过云模型对实际道路上采集的驾驶员不同驾驶状态下的视频录像进行了建模和比较。在清华大学室外移动机器人平台THM R-V上进行了简单实验,实验结果表明,该方法可以识别驾驶员的异常驾驶行为并且给出报警信息。     

输电线巡检机器人位姿变化的柔性关节控制策略

为降低输电线巡检机器人的柔性关节输出速度的波动程度，采用极点配置方法设计柔性关节伺服驱动系统控制器参数.该参数的选择随机器人位姿变化而变化，从而使机器人柔性关节伺服驱动系统能够获得平稳的输出速度.首先建立了机器人柔性关节伺服驱动系统动力学方程，并求得电机转速到电机电磁转矩的传递函数；接下来将PI控制策略应用于柔性关节伺服控制，求得控制系统闭环传递函数；然后采用相同阻尼系数的极点配置策略设计控制器参数；最后开展了巡检机器人越障情况下变位姿工况的柔性关节控制实验，结果说明可通过适当选择极点配置参数使柔性关节获得良好的输出速度.     

基于ANFIS的电动赛车加速驱动控制的优化

为提高赛车在中低速下的加速能力,针对传统模糊控制依赖操作人员的经验、控制精度较低等缺点,提出一种基于自适应神经模糊推理系统的电动赛车加速驱动控制优化方法。该方法以当前加速踏板开度对应的最高车速为驾驶员期望车速,以驾驶员期望车速与实际车速的偏差及其变化率为输入变量,以加速踏板修正系数为输出变量,将加速踏板修正系数与当前加速踏板开度相乘得到修正后的加速踏板开度。Matlab/Simulink仿真与实车测试结果表明:在对加速踏板采用相同的操作控制下,优化后的驱动控制方法增加了赛车加速踏板的开度;在加速结束时刻,赛车车速的仿真值较优化前提高209%,实测值较优化前提高174%。     

分布式驱动电动汽车电液复合分配稳定性控制

针对分布式驱动电动汽车各车轮电机力矩和液压制动力矩可独立控制的特点,以操纵稳定性为目标,设计电机与液压制动复合分配的控制策略.控制策略采用分层控制的结构,上层运动控制器根据驾驶员输入和车辆状态的反馈求取广义力,下层控制分配器在执行器约束及速度约束下,考虑轮胎纵侧耦合特性对横摆转矩的影响,采用二次规划法进行转矩分配,实现车辆的稳定性控制效果.最后利用CARSIM和MATLAB软件对电液复合算法进行了联合仿真,并进行了实车试验来验证算法,最终的仿真和试验结果表明复合分配控制策略的控制效果相对仅用电机控制时要好,提高了车辆的稳定性控制效果.