汽车巡航控制方法及Simulink仿真

为改善或提高汽车行驶安全性及驾驭汽车的轻松舒适性,提出基于城市工况的汽车定速巡航PID控制办法.设计了PID巡航控制器,采用预定车速与巡航车自身实际车速偏差作为控制器输入参量,将发动机节气门开度作为控制器的输出量.利用MATLAB/Simulink建立了汽车纵向系统动力学模型,将控制器得到的节气门开度输入到汽车纵向控制系统模型,实现了巡航系统闭环反馈控制的仿真.结果表明:该方法能够有效地保证巡航车按设定的城市工况所允许的车速行驶,具有较好的控制效果,建立的汽车纵向系统动力学模型也是有效的.     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制研究

论文以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收,并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况对控制策略进行实验验证。结果表明：设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

基于模型预测控制的可变目标距离自适应巡航控制研究

为解决在复杂交通环境中自适应巡航系统存在旁车切入本车前方工况时，目标期望距离计算模型得到的期望相对距离与实际相对距离发生阶跃以及堵车蠕行工况，车辆与前车距离较近，拥堵路况不断启停的目标车辆的速度、加速度和相对距离持续抖动，导致的纵向加速度幅值过大带来的驾驶平顺性、舒适性和安全性问题，提出可变目标距离的自适应巡航控制算法，基于模型预测控制理论，建立离散纵向运动学预测模型，综合考虑底盘加速度响应、极限安全纵向跟车距离、车辆自身物理限制、驾驶人乘坐舒适性等优化控制目标，引入松弛因子进行在线求得可行解.在旁车不同切入工况、综合工况行驶以及堵车蠕行工况对本算法进行仿真和实车测试并利用数据对IDM算法开环实验，研究成果对比表明，考虑旁车切入的可变目标距离的自适应巡航控制算法在旁车加速切入工况中，纵向控制产生的最大冲击度为-0.25 m/s³，相比于IDM模型降低50%，堵车蠕行工况中纵向控制产生最大减速度为-0.3 m/s²，相比于IDM模型降低30%，综合工况和定速巡航工况中，算法在保持安全距离情况下可以对车辆实现稳定纵向控制，加速度幅值不超过-0.3...     

四轮轮毂电机电动车自适应巡航控制

以四轮轮毂电机电动车为对象,研究了综合考虑理论安全距离与实际距离之差、两车相对速度的模式切换控制和再生制动的自适应巡航控制(ACC)策略。该控制策略将ACC分为跟随前车模式、定速巡航模式和匀速行驶模式,设计了包括理论安全距离算法、驱动力矩控制算法、制动力矩控制算法的自适应巡航控制器,通过再生制动对制动能量进行回收;并基于驾驶模拟器实验台设计典型工况,对控制策略进行实验验证。结果表明:设计的自适应巡航控制策略能够使本车安全跟随前车,提高驾驶舒适性,实现再生制动控制。     

车辆多目标自适应巡航控制算法

为了综合协调车辆跟车时的追踪性能、燃油经济性能、驾乘人员舒适性能和跟车安全性能,研究了多目标自适应巡航控制(ACC)算法,建立了包含车辆模型和车间关系的ACC系统集成式纵向运动学模型,设计了描述追踪误差、燃油消耗量和驾驶员跟车行为误差的目标函数,以及保证动态跟车、期望驾乘感受和跟车安全的约束条件,基于模型预测控制理论将多目标ACC系统控制算法转化为带有多个约束的在线二次规划问题。采用反馈校正机制改善了算法设计时存在的建模失配和外部干扰等低鲁棒性问题,引入向量松弛因子解决了优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题。仿真结果表明,相比线性二次型调节器的ACC算法,所提控制算法在前车循环工况中100km油耗降低9.3%,追踪误差指标降低21.7%,从而实现了良好的车辆追踪,同时满足驾驶员期望的跟车特性要求。     

基于模糊控制的车辆自适应巡航系统设计

在定速巡航的基础上,结合跟车巡航功能,设计了一种自适应巡航分层控制系统,可根据行驶工况自动切换其工作模式,实现巡航系统的智能化。该系统综合考虑了跟车系统中前车车速、加速度、车距等各种因素,利用模糊控制技术的优点,提高控制系统的性能。利用Matlab仿真及硬件在环技术进行实验研究,结果表明该控制系统能够实现巡航模式的自适应切换,并且具有较高的控制精度和理想的巡航性能。     

基于MPC自适应巡航系统控制策略联合仿真研究

为了提高自适应巡航系统的鲁棒性和对复杂跟车环境的适用性,提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的自适应巡航系统分层控制策略。上层控制策略主要考虑速度控制模式和距离控制模式之间的切换,下层控制策略则基于MPC理论而提出,确定汽车加速、减速或保持当前车速,以提升系统跟随性。在Carsim软件中选取有防抱死制动系统的C级掀背车,实时模拟两车(前车和本车)跟随的运行过程。在MATLAB/Simulink中建立纵向运动学模型,运用MPC控制策略对车辆的跟车工况进行联合仿真。结果表明,我们设计的MPC控制器与PID(proportional-integral-derivative,比例-积分-微分)控制器相比,在跟车工况下本车的加速度峰差值仅为1.65 m/s~2,加速度变化均值降低约23%,提高了驾驶的舒适性和行驶的稳定性;同时车间距误差范围控制在-0.5～7.3 m,均值误差降低约12%,在实际跟车环境中,能有效减少追尾、加塞等情况的发生。     

分层架构下智能电动汽车纵向运动自适应模糊滑模控制

针对智能电动汽车(intelligent electric vehicles,IEV)的纵向控制在不确定性干扰下存在非线性、强时变特征,提出一种分层控制架构下的智能电动汽车纵向跟车运动自适应模糊滑模控制方法.根据经典理论力学建立表征智能电动汽车纵向行为机理的动力学系统模型,并进一步构建智能电动汽车纵向跟车运动分层控制构架.上层控制根据本车与前车的行驶状态信息得出期望加速度滑模控制律,进而利用自适应模糊系统替代滑模切换项以改善控制性能;下层控制通过设计驱动/制动切换策略以提高行驶舒适性,然后基于逆动力学模型实时求解期望控制力矩以跟踪期望加速度.为验证所提方法的有效性,在不同行驶工况下进行的仿真试验结果表明,该方法能实现本车平稳准确地跟随前车行驶,且对前车加速度的干扰具有鲁棒性.     

基于滑模控制的车辆自适应巡航系统设计

针对自适应巡航系统控制鲁棒性及存在路面扰动、实时扰动等不确定性的问题,提出一种考虑安全车距的车辆自适应滑模控制方法.首先通过建立车辆纵向动力学模型,并将道路坡度作为系统扰动;基于安全车距设计自适应巡航滑模控制器,通过稳定性分析证明该控制器的稳定性;最后,通过与PID控制算法进行对比研究.结果表明:采用滑模控制器的自适应巡航控制系统具有更好的跟踪性能和抗干扰能力.     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.     

基于神经网络方法的集成式驾驶员跟车模型

为了提高驾驶辅助系统的跟车性能,基于神经网络方法建立了一种集成式驾驶员跟车模型.通过真实交通环境下的驾驶员实验获得了稳定跟车状态数据,并利用Kalman滤波器对数据进行了处理和估计.设计了以BP神经网络为核心的集成式模型结构,该模型以前车速度为输入,计算跟车过程中的两个特性参数并输入神经网络以模拟驾驶员控制的自车加速度.利用处理后的数据样本对网络进行了训练,并对该模型进行了仿真验证.仿真结果表明;神经网络模型具有模拟驾驶员跟车行为的能力,模型体现出较为准确的跟踪特性,并对不同的前车工况具有良好的适应性.     

自适应巡航执行机构在环仿真跟随控制器设计

为解决自适应巡航控制快速原型开发并提高仿真系统精度,建立了包含电子节气门与主动制动等硬件在内的执行机构在环仿真系统. 利用模糊前馈与PI反馈设计了以距离偏差和速度偏差为输入,基于加速度控制的前车跟随控制器,使主车保持安全车距跟随前车车速行驶,利用执行机构在环仿真系统对开发的前车跟随控制器进行了验证. 结果表明仿真系统运行正常,前车跟随控制器可完成对主车的控制,并对主车参数的变化及环境扰动具有一定的抗干扰能力.      

考虑测量噪声的车辆自适应巡航控制系统纵向跟车研究

提出一种具有自适应补偿能力的反馈校正模型预测控制器设计方法,该控制器由卡尔曼滤波器和模型预测控制器构成.建立ACC控制系统车间纵向跟车动力学模型,采用卡尔曼滤波器进行状态变量的估计,消除测量噪声的干扰;利用反馈校正机制改进跟车预测模型,以处理参数不完全确定和外部干扰对模型精度带来的影响,并采用向量松弛因子对硬约束进行软化处理,避免优化求解过程中出现无可行解的情况.将本文所设计的控制器转化为带约束的二次规划问题,利用MPC控制器滚动优化的特点,将控制量作用于被控对象,实现自适应巡航控制.实验结果表明:在存在测量噪声的情况下,本文提出的方法有效地提高了ACC系统的跟车安全性和乘坐舒适性,并且系统具备良好的抗干扰能力.      

AMT车辆自动巡航系统智能控制技术

根据具有巡航控制功能的电控机械式自动变速器(AMT)系统的特点,提出了节气门位置控制内环采用仿人智能模糊控制,车速控制外环采用常规模糊控制的双闭环自动巡航智能控制系统.给出了控制系统结构和控制器的设计方法以及实车试验测试结果.试验测试结果表明,双闭环自动巡航智能控制系统,在自动巡航控制过程中,不仅消除了游车现象,而且节气门控制响应快、无抖动现象,系统操作方便、运行可靠,且控制器的设计具有不需要对象精确的数学模型、实现比较简单、鲁棒性强等优点,具有一定的应用价值.     

汽车自适应巡航系统中电子节气门的精确控制

在改装的捷达GTX轿车上研究ACC系统中电子节气门的控制策略.在控制方法中综合应用了多种PID算法,针对直流力矩电机机械特性对控制策略进行了优化,通过单片机的输出比较通道产生PWM以控制电机.通过实验台和实车试验,证明基于该控制策略开发电子节气门控制器的控制效果良好.     

分布式驱动电动汽车稳定性分层控制策略研究

提出一种分布式驱动电动汽车行驶稳定性分层控制策略. 策略分为基于滑模控制的广义力矩计算层、基于二次规划的滑移率决策层和基于ABS/ASR的滑移率追踪层. 搭建包括双电机独立驱动系统在内的硬件在环仿真平台,进行了分布式驱动电动汽车典型行驶工况的仿真. 与传统车辆稳定性控制策略的对比发现,文中提出的策略能够在对纵向车速影响较小的前提下,提高车辆操纵稳定性,在部分执行器失效时仍能确保车辆的行驶安全.      

驾驶人纵侧向驾驶能力评价方法研究

为合理分配智能汽车人机协同共驾驾驶权,提高智能车辆的驾乘安全性和舒适性,本文提出驾驶人纵侧向驾驶能力的概念及其评价方法.对驾驶人的驾驶能力进行了定义和分析,并在此基础上设计了纵向跟车激励工况和侧向移动双移线激励工况,在搭建的驾驶人在环智能仿真平台上进行数据采集.建立了基于Hammerstein辨识过程的驾驶能力辨识模型,采用主成分分析法对驾驶能力辨识模型中的关键参数进行解耦和降维处理;通过客观蚁群聚类和主观量表分析相结合的分类方式,实现驾驶能力的分类;通过多元线性回归分析得到驾驶能力评价方程.结果表明,纵侧向驾驶能力辨识模型平均辨识及拟合精度均大于90%,经主成分分析及主客观分类处理后的纵侧向驾驶能力评价方程满足统计检验指标,具有良好的拟合及预测结果.      

有人与无人驾驶车辆交叉口驾驶博弈模型

针对有人与无人驾驶车辆在交叉口存在冲突时的协调控制问题,引入智能网联车辆的设计思想,将交叉口存在交互行为的决策个体建模为博弈中的参与者,以冲突车辆的速度改变方案为博弈策略,构建双方的收益矩阵,而驾驶收益采用行车安全收益、行车效率收益和行车舒适性收益来计算,求解博弈模型的纳什均衡,作为双方的最优驾驶策略组合,完成交叉口多车冲突的协作优化.模型加入驾驶员类型的多样性模拟,基于Matlab对提出的算法进行验证,结果表明无人驾驶车辆会根据对方驾驶员行为调整自身的行为策略,与基于冲突表的协作算法对比,本算法的冲突消解所用时间更短,在确保安全的同时提高了冲突车辆通过路口的效率.