无人车硬件在环虚拟测试系统设计与验证

为了解决在验证无人车的智能行为时,实地道路测试中面临的诸多问题,如费时、经济性差、道路环境要求高,以及易受天气环境的影响等。通过设计无人车硬件在环虚拟测试系统以及虚拟现实的方式对无人车的智能行为进行测试,该系统包括虚拟交通环境、道路模拟、车辆动力学以及模拟车载传感器的感知4个部分,可满足在无人车测试时对不同的交通状况、不同车型、不同传感器的测试需求。在虚拟交通环境部分提出了动态场景的自动触发机制,可适用于虚拟场景内所有动态运动目标的触发;在车辆动力学部分,设计了2个车辆模型通过在实时系统中的接口映射方案,解决了场景软件中车辆模型自由度少、车辆模型精度差等问题;在模拟传感器感知部分,提出了2种激励信号方案,一方面解决了因传感器目标模拟系统的物理因素导致的不足,另一方面也更好地适应复杂场景下车辆算法测试。通过该系统设计的一个虚拟测试场景,在场景中验证动态场景的自动触发机制,通过配置某待测实车的车辆动力学模型,在该虚拟测试场景中测试待测实车整车控制器的自适应巡航功能。研究结果表明:自动触发机制可准点触发虚拟目标车辆运动,待测实车整车控制器的自适应巡航能力良好,在低速场景中跟车距离稳定在40 m左右;此外系统存在一定程度的机械延迟,对系统不同激励信号方式的应用研究表明,在坡度与弯道场景中黑盒模拟法存在一定的不足。该系统可完成无人车硬件在环的虚拟测试。     

基于改进YOLOv5s和传感器融合的目标检测定位

针对无人车环境感知过程中相机无法提供道路目标的位置信息,激光雷达点云稀疏以致检测方面难以达到很好效果的问题,提出一种通过融合两者信息进行目标检测和定位的方法。采用深度学习中YOLOv5s算法进行目标检测,通过联合标定进行相机与激光雷达外参的获取以转换传感器之间的坐标,使雷达点云数据能投影到相机图像数据中,得到检测目标的位置信息,最后进行实车验证。结果表明,所提算法能在搭载TX2嵌入式计算平台的无人车自动驾驶平台上拥有27.2 Hz的检测速度,并且在一段时间的检测环境中保持12.50%的漏检率和35.32 m的最远识别距离以及0.18 m的平均定位精度。将激光雷达和相机融合,可实现嵌入式系统下的道路目标检测定位,为嵌入式平台下环境感知系统的搭建提供了参考。     

基于自然驾驶数据的匝道区域驾驶特征分析

基于中国大型实车路试实验(China FOT)项目,从679.3km的自然驾驶数据中提取出了70例匝道区域通行过程.统计表明,加速车道汇入点位置主要分布于加速车道的中间偏前部分.提出了指数型的车辆汇入模型.通过研究将分流区变道完成点设置在减速车道出现以前,最晚变道开始点分别设为距离减速车道200m、300m和400m,随后提出了自动驾驶汽车分流变道策略.最后统计了匝道区域违章行为,匝道基本路段易发生超速,偶发生超车,匝道出入口易发生连续变道,偶发生压实线变道.     

基于VNS-GA的PID和互补滤波控制的自平衡车姿态解算

自平衡车的姿态主要靠传感器来感知,通过传感器感知的角速度和加速度数据自动调整自平衡车的姿态角,从而维持其平衡.采用三轴陀螺仪和三轴加速度计分别采集自平衡车的角速度和加速度,通过互补滤波方法,对2种传感器采集到的数据进行融合,降低噪声和误差;然后,采用本文提出的融合变邻域搜索的遗传算法(VNS-GA)对PID控制器的3个参数进行寻优,从而对互补滤波方法获得的角度进行自适应调整,最终得到较精确的姿态角.为了验证基于VNS-GA的PID控制方法的性能,分别使用基于GA的PID控制方法和基于VNS-GA的PID控制方法来解算自平衡车的姿态角.实验结果表明:基于VNS-GA的PID控制方法得到的姿态角更接近于真实值,性能更好.     

基于比功率的车辆事故自动呼救系统触发算法研究

在车辆事故自动呼救系统触发算法设计过程中,需要进行大量实车或台车碰撞试验以确定触发阈值。通过建立正面碰撞台车试验系统的有限元模型,模拟不同速度下碰撞加速度曲线,并在此基础上比较各种触发算法对碰撞强度的识别能力,确定使用比功率来识别不同强度碰撞以采取相应呼救方案。最后,通过台车碰撞试验和实车道路制动试验验证基于比功率的车辆事故自动呼救系统触发算法的可靠性。     

基于双决斗深度Q网络的自动换道决策模型

汽车自动变道需要在保证不发生碰撞的情况下，以尽可能快的速度行驶，规则性地控制不仅对意外情况不具有鲁棒性，而且不能对间隔车道的情况做出反应.针对这些问题，提出了一种基于双决斗深度Q网络(dueling double deep Q-network, D3QN)强化学习模型的自动换道决策模型，该算法对车联网反馈的环境车信息处理之后，通过策略得到动作，执行动作后根据奖励函数对神经网络进行训练，最后通过训练的网络以及强化学习来实现自动换道策略.利用Python搭建的三车道环境以及车辆仿真软件CarMaker进行仿真实验，得到了很好的控制效果，结果验证了本文算法的可行性和有效性.     

自动泊车系统模型研究与实车验证

在自动泊车系统开发过程中,各功能模块相对独立且搭建复杂?为了更好地解决自动泊车系统各功能模块算法的开发及验证,研究建立了自动泊车系统模型与仿真环境?分析了自动泊车系统原理架构,确定了自动泊车系统模型组成?结合自动泊车系统泊车过程中的车辆参数和环境参数,对系统模型进行了动态仿真,根据仿真数据在实车上进行测试验证,在相同的泊车环境下对仿真系统与实车系统泊车过程中关键点进行测量?对比数据结果表明,车辆方向盘转向角度相对误差在1.1%以内,轨迹控制横向距离相对误差在3.3%以内,纵向距离相对误差在2.1%以内?该设计的自动泊车系统不仅能良好地完成自动泊车,而且可以用于系统各功能模块算法的开发与验证,进一步提高了自动泊车系统的性能?     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

DC08-32捣固车拨道系统施工现场调试方案优化研究

本文以DC08-32捣固车拨道系统施工现场调试方案为研究对象,通过以DC08-32捣固车的原理的分析及其DC08-32捣固车拨道系统的原理的分析,正确把握拨道系统与DC08-32捣固车整体的关系基础上研究DC08-32捣固车拨道系统施工现场调试方案,在进一步解决DC08-32捣固车拨道系统施工现场调试存在的问题基础上,为DC08-32捣固车拨道系统施工实践提供理论指导,推动DC08-32捣固车拨道系统的理论研究的发展。     

基于触觉感知的自行车后视系统

为了在自行车转向或变道时,实现无需左右回头观察即可了解后方路况,设计了一套便于骑行者感知车后具体情况的自行车后视系统.该系统可分为车尾探测装置与终端反应手套,主要由USB摄像头与执行模块构成,并采用了you only look once（YOLO）v4目标检测算法.通过在自行车车尾安装检测设备,与骑手的特制手套进行无线通信,从而传递车后方探测到的有关安全状况的紧急信息.实验结果表明：该系统能够对后方的行进车辆进行多目标检测及警告优先级目标,并在足够的安全距离内识别率较高.     

嵌入式换道预警系统设计

针对以往换道预警系统设计中存在的灵活性低、实时性差等缺点,设计了一种基于车载CAN(controller area network)总线数据的嵌入式换道预警系统。首先,以飞思卡尔半导体公司的MC9S12XET256微处理器为核心,利用雷达传感器、车载CAN总线等获取与换道相关的车辆行驶状态参数和周围环境感知信息等原始数据,并以TTC(time to collision)为门限值制定换道预警规则,通过声光报警方式实现报警。在实车条件下进行验证,其中安全换道过程系统预警准确率为95%,冲突区预警准确率为93%。     

基于视觉的缩微智能车车道检测与控制

针对智能车辆自主驾驶行为研究,提出并实现了一种基于视觉导航的缩微智能车系统.从软硬件架构、数据通信方式上介绍了缩微智能车系统的整体设计,并针对缩微道路交通环境中传统车道线检测技术易受光照变化影响的问题,提出一种灰度形态学Top-Hat变换与亮度轮廓扫描方法相结合的车道线检测算法.为分析智能车在缩微交通环境下的自主驾驶表现,设计了一种模拟驾驶员转向行为的舵机模糊控制算法.实验结果表明,该方法可以有效模拟车辆在真实道路交通环境中的自主驾驶行为,为智能交通系统研究提供了一种新思路.     

基于主动转矩分配的电动车车道保持辅助控制方法

 针对高速工况下四轮独立驱/制动电动车的车道偏离问题,提出一种基于主动转矩分配的车道保持辅助控制方法。该方法的辅助控制系统分为3层,顶层控制器根据人-车-路信息实时进行辅助控制决策,并计算车道保持所需的横摆响应;中层控制器基于滑模控制算法,计算横摆响应跟踪所需的附加横摆力矩;底层控制器通过主动转矩分配产生附加横摆力矩,干预车辆行驶轨迹,以达到车道保持的目的。采用CarSim/Simulink联合仿真进行高速单移线实验验证,结果表明,提出的基于主动转矩分配的四轮独立驱/制动电动车车道保持辅助控制方法,具有良好的车辆动力学稳定性,在高附路面和低附路面上均能够有效地干预车辆行驶轨迹,防止车辆偏离车道。     

基于车辆对道路不满意度的微观换道决策

自动驾驶汽车有着极大的应用潜力且高速公路环境下车辆变换车道是常见的行为。为进一步分析高速公路中自动驾驶汽车的微观换道决策,本文定义道路不满意度来表示车辆对行驶道路的不满意程度并将车辆换道意图的产生按本车是否达到目标车速而分为两类,当本车达到目标车速时为第一类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车相对于前车速度的增加。当本车未达到目标车速时为第二类,换道意图产生源于本车与前车间距的减小和本车达到目标车速时相对于前车移动距离的增大。针对不同类换道意图的产生机制,结合模糊推理设计道路不满意度算法。换道决策利用当前行驶车道和邻近车道的道路不满意度大小、安全跟车距离、换道安全距离来综合决定换道意图的发生。最后在MATLAB环境下搭建自动驾驶环境并仿真换道决策模型,结果显示本文相比其它换道决策,本文不仅考虑换道安全而且也考虑了目标车道和本车道的跟车安全,更具有实际意义。同时本文的模糊换道决策能兼顾安全性和智能性且适用于依目标车速定速巡航、为达到目标车速而加减速等多种复杂工况下的换道情况。     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.     

基于鲁棒比例-积分-微分控制的智能汽车自主换道轨迹跟踪控制

为了解决智能汽车自主换道轨迹跟踪所使用的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器参数难以整定的问题,提出应用于自主换道轨迹跟踪控制的鲁棒PID控制器设计方法。首先,构建车辆-道路系统动力学模型,将转向执行机构看作一阶惯性环节,搭建包括转向执行机构动力学模型在内的系统动力学模型;然后,基于分段多项式表达求解自主换道轨迹模型,并基于时间与误差绝对值乘积积分构建鲁棒PID控制器,确定控制参数,形成闭环系统的传递函数;最后,进行仿真及实车试验,结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,能在保证换道工况下智能车辆较好的轨迹跟踪能力的同时,有效地提高乘员舒适性。     

多缩微智能车交互行为研究平台设计与实现

针对真实道路上开展智能汽车研究存在的风险和困难,提出了一种基于缩微城市道路环境的智能车交互行为研究平台. 该平台首先实现了具备视觉认知功能的缩微智能车,采用了一种基于特征和模型融合的嵌入式平台实时车道线和障碍物检测算法,通过本车可行驶区域的形式化描述,实现道路环境的感知,最后经过模糊决策控制方法控制缩微智能车产生拟人驾驶行为. 实验结果表明,文中提出的研究平台能够有效模拟智能车车间交互行为,环境感知算法和决策控制方法能够满足实时性和精度要求.     

一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法

针对自动驾驶汽车在复杂环境下的安全性测试问题,提出一种基于混合现实的自动驾驶车辆测试方法。该方法将仿真环境中的虚拟场景映射到真实的测试环境,通过传感器和数据融合快速收集自动驾驶测试车的智能感知和行为决策等性能指标,然后基于混合现实测试场景、控制中心、测试车辆构建闭环测试系统。通过案例验证,说明该方法可满足在多种场景下自动驾驶车辆的测试要求。     

考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统

 为降低基于机器视觉车道偏离预警系统的误警率,提出一种考虑驾驶人换道意图的车道偏离预警系统。运用SteerableFilter 方法对所采集的道路图像信息进行滤波,运用局部搜索区域法提取车道线参数,运用基于图像信息的识别方法检测车辆的车速、转向信号、车道偏离状态以及驾驶人的头部动作状态,判断驾驶人的换道意图,建立了车道偏离预警的决策算法及系统。应用Matlab 软件对实车采集得到的视频进行算法验证和系统仿真试验,结果表明,提出的车道偏离预警决策算法是可行的,该预警系统将有意识与无意识的车道偏离区分开,从而能有效屏蔽在驾驶人有意识偏离车道时的误报警,具有更高的可靠性。     

基于实车试验大数据分析的插电式混合动力汽车能量管理策略解析

以某先进的串并联混合动力系统为研究对象,提出一种插电式混合动力汽车能量管理策略的逆向解析方法。基于功率流和能量分析,设计试验解析流程,通过实车试验,分别完成对整车动力性、经济性测试及其性能影响分析,在此基础上制定插电式混合动力汽车的能量管理策略。最后基于MATLAB/Simiulink平台及其Simscape模型库,开发了基于实车试验大数据的串并联插电式混合动力汽车仿真平台,通过仿真与实车试验的对比分析,验证了解析策略的正确性。