基于权值惩罚法自适应人机协同避撞策略

针对协同避撞过程中人机权值难以适应不同驾驶员与工况的问题,提出了一种自适应人机协同避撞策略。基于单点预瞄驾驶员模型,根据驾驶员决策意愿搭建了表征驾驶风格的驾驶员模型。基于距离策略,提出避撞模式切换策略,设计模型预测控制器跟踪规划路径。提出驾驶员权值惩罚法,首先根据驾驶员参数与道路条件对驾驶员权值进行先验条件的惩罚,其次引入碰撞、侧滑和越出车道三种事故风险度,设计模糊控制器,依据事故风险度对避撞过程中的驾驶员权值进行实时惩罚。仿真结果表明所提出的人机协同避撞策略可实时调整人机权值,显著降低事故风险,从而在协调人机有效避撞同时保证行驶安全性与稳定性。     

基于滚动预瞄模型的纯跟踪算法

针对无人驾驶车辆采用纯跟踪算法对不同曲率路径跟踪时,出现道路适应能力弱和跟踪精度差的问题,提出一种基于代价的滚动预瞄模型(rolling preview model, RPM),以提高纯跟踪算法跟踪精度与鲁棒性。首先,根据车辆运动学与阿克曼转向几何,提出预瞄轨迹的确定方法以及预瞄轨迹与待跟踪路径间的几何约束;其次,设计道路弯曲度加权项并构建目标函数对预瞄轨迹进行优化,以获得预瞄距离的最优值;最后,在ROS/Gazebo仿真环境下设置不同初始状态与不同曲率的工况进行对比仿真实验,并在空旷环境中对8字形路径进行实车跟踪实验。实验结果表明,所提出的滚动预瞄模型能够根据预瞄轨迹与待跟踪路径的几何关系有效调节预瞄距离,相较于麻省理工(Massachusetts Institute of Technology, MIT)算法和Stanley算法,滚动预瞄模型在特殊初始状态、大曲率道路下有利于跟踪精度的提高。     

紧急避撞工况下的路径规划与跟踪

高速工况下规划侧向换道紧急避撞路径需考虑避撞与稳定性问题,本文提出了一种基于非均匀B样条曲线、满足多约束要求的路径规划方法. 该方法通过两段非均匀B样条曲线构造出具有曲率连续且加速度呈梯形变化、满足起止点斜率和曲率约束的避撞路径模型,再结合环境信息生成由两个参数控制路径形状的避撞路径簇;在此基础上,构建乘员舒适性目标函数,旨在满足避撞要求的情形下,从路径簇中选取舒适性最优的局部路径;在完成避撞路径规划同时,通过目标函数以及车辆多约束得到优化纵向加速度,完成避撞运动规划;最后采用长于处理多约束控制的模型预测控制算法,通过建立线性时变模型预测控制器控制车辆跟踪规划的路径,验证了路径规划方法的可行性.     

一种结合规划层的无人驾驶路径跟踪方法

为了解决避让障碍物并且准确地处理路径跟踪问题,提出了路径规划层与路径跟踪控制层相结合的控制方法,在规划层采用了改进人工势场法,在控制层采用了横向预瞄误差模型,并且进行了计算机仿真及实车试验。结果表明,采用规划层与控制层结合的控制方法能够较为理想地解决轨迹跟踪中避让障碍物的问题。     

驾驶员预瞄时间与公路弯道半径的耦合特征

为了研究驾驶员预瞄时间与公路弯道半径耦合特征对汽车操纵稳定性的影响,建立了人-车-路系统动力学模型,通过基于实际道路数据的仿真试验,分析了驾驶员预瞄时间和弯道半径对汽车动力学特征和路径跟踪情况的影响,验证了模型的正确性.利用相轨迹变化、轮胎侧向力、汽车行驶轨迹偏差、车身姿态变化、汽车状态变量(纵向速度、侧向速度、横摆角...     

基于主动转向与主动制动的智能车路径跟踪

提出一种基于模型预测控制的分层路径跟踪控制器进行主动转向和差动制动控制.由预测监控状态模块、上层控制器和下层执行器组成.预测监控状态模块利用车辆动力学模型预测车辆未来状态;上层控制器计算期望的前轮转角和轮胎制动力;底层执行器执行前轮转角和制动压力.通过Matlab与Carsim的联合仿真,结果显示,提出的控制器在高速紧急避障中的路径跟踪效果比预瞄驾驶员模型更好.     

无人驾驶高速4WID-4WIS车辆路径跟踪单点预瞄控制

针对无人驾驶高速四轮独立驱动独立转向(4WID-4WIS)车辆的驱动冗余、强非线性和不确定特性,提出一种基于控制分配和自抗扰控制法的路径跟踪单点预瞄控制方法。首先建立车辆单点预瞄路径跟踪系统的动力学模型。然后构建以控制分配器为核心的控制系统,使用自抗扰控制方法设计单点预瞄解耦控制器;提出目标生成器的类惯性环节算法,讨论其合理性;给出4WID-4WIS车辆路径跟踪控制分配问题的求解方法。最后进行仿真,结果表明所提方法能够实现快速、高精度的双移线圆弧路径跟踪控制。     

基于自然驾驶数据的驾驶员紧急转向变道模型

提出了一种以驾驶员转向目标瞄点为核心的、面向操纵层的驾驶员紧急转向变道的模型建立方法.基于驾驶员紧急变道的阶段特征,提出了驾驶员紧急变道侧向运动轨迹的规划方法,并结合远近目标点理论分析方法,分阶段建立了驾驶员转向变道工况的驾驶员转向模型.对紧急转向变道中避撞、侧移和稳定阶段的增益因子的分布特征进行了研究,模型能够真实地预测自然驾驶中的紧急转向变道行为.     

智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应分析

为了更好地模拟真实驾驶员在人车路闭环系统下的操纵行为,提出了一种针对智能汽车驾驶员模型的预瞄时间自适应模型.运用预瞄跟随理论与预瞄优化驾驶员模型构建智能汽车驾驶员模型,进而分析道路环境与汽车行驶状态等因素对智能汽车驾驶员模型中预瞄时间的影响,分别采用基本预瞄时间和补偿预瞄时间表征不同因素对驾驶员前视行为的影响,并将基本预瞄时间和补偿预瞄时间相结合,建立了基于BP神经网络的预瞄时间自适应模型.在Carsim/Simulink联合仿真平台上搭建了预瞄时间自适应的智能汽车驾驶员模型,针对正常驾驶和激进驾驶2种模式进行了仿真分析.结果表明所建立的预瞄时间自适应模型可有效改善智能汽车驾驶员模型的路径跟踪效果.     

应用于汽车主动避撞系统的车辆纵向动力学模型

车辆建模技术是汽车主动避撞系统开发及评价的关键技术之一.该文运用混合建模技术,将理论分析模型和车辆实验数据结合,充分利用各动力总成现有的标准数据,建立了模拟汽车主动避撞系统中车辆行驶复杂工况的纵向动力学模型,并实现了基于通用软件的仿真.该模型简洁、准确,可以满足汽车主动避撞系统的要求.文中通过仿真与实车实验,验证了所开发模型的正确性和合理性.     

基于转向响应特性的智能车辆轨迹跟踪双闭环控制

智能车辆轨迹跟踪的准确性与鲁棒性是车辆运动控制性能的重要表征,基于路径预瞄信息的跟踪控制研究使车辆性能显著提升. 然而,车辆转向系统响应不足给车辆实时准确的基于预瞄信息跟踪参考轨迹带来挑战. 针对此问题,实时引入转向系统状态建立双闭环轨迹跟踪控制结构,保证智能车辆轨迹跟踪控制算法对转向系统响应不足的鲁棒性. 具体结构外环基于预瞄信息使用模型预测控制求解最优转向角,内环基于转向状态误差使用PID方法设计反馈控制律以补偿转向响应不足. 双闭环结构耦合控制输入保证了车辆鲁棒最优跟踪控制. 最后通过Carsim与Simulink联合仿真,验证了该双闭环控制结构的有效性.      

无人驾驶拖拉机实时避障路径规划算法

为了实现无人驾驶拖拉机在直线作业时的实时避障路径规划功能,提出一种在改进最短切线法的基础上用五次多项式函数规划路径的避障路径规划算法。针对最短切线法规划的路径曲率不连续、难跟踪控制的问题,首先采用改进最短切线法求相关坐标点,然后基于求得的坐标点用五次多项式函数求解路径,最后得到由两段五次多项式函数曲线和直线组成的曲率连续的避障路径。对避障路径规划算法进行仿真,结果表明,该算法生成路径长度短、实时性好、安全性高。基于常州东风无人驾驶拖拉机的运动学模型设计一种模型预测控制器,在Simulink与CarSim联合仿真平台上对无人驾驶拖拉机的避障路径规划及跟踪控制进行联合仿真,结果表明：与改进最短切线法相比,基于五次多项式函数的路径规划算法规划的路径跟踪控制精度更高,更易于跟踪控制。     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

紧急避让路径跟踪自抗扰控制

自动紧急避让作为一种辅助驾驶系统,能够提高汽车行驶的安全性.为了提高不同质量参数、不同轴距车辆路径跟踪性能,以二自由度车辆模型为基础,设计二阶自抗扰控制器.车辆模型参数变化可以通过三阶扩张状态观测器进行观测和补偿.针对避让过程存在侧向加速度过大或产生阶跃、曲率不连续问题,引入三次B样条曲线对避让路径进行再规划.采用软件Carsim与Simulink联合仿真方法进行控制器性能验证.仿真结果表明,基于自抗扰方法设计的紧急避让路径跟踪控制器能够保证不同车型车辆很好地跟踪规划的轨迹,保证车辆稳定性.     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

基于动态预警的人车共驾智能汽车侧向避障鲁棒控制

为提高人车共驾智能汽车侧向避障安全性,提出了基于动态避障预警的侧向避障鲁棒控制策略.针对汽车行驶前方汽车加速度和速度动态变化,建立汽车纵向安全距离模型,提出了基于临界纵向安全距离和碰撞时间倒数融合互补的多级预警算法.针对不同预警状态,根据驾驶员是否介入,对智能汽车进行相应控制,实现人车共驾智能汽车安全性;针对避障过程前后侧偏刚度参数动态摄动,提出了考虑参数动态摄动的鲁棒控制策略,以实现智能汽车侧向避障轨迹精准跟踪.搭建了Carsim与Simulink联合仿真平台,进行了所提控制策略仿真分析,结果表明:所提控制策略有效,实现了不同级别预警并能根据驾驶员动态介入而动态调整预警状态,若驾驶员对预警未介入直到四级预警,控制策略自动接管人车共驾智能汽车,进行侧向避障控制,提高了人车共驾智能汽车安全性和横摆稳定性.     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.