基于SUMO软件的异构交通流仿真平台车辆模型开发与集成

采用实车参数和实际道路试验数据对基于SUMO软件的车辆模型进行优化,构建了具备自动驾驶全工况测试能力的高保真车辆运行特性模型,并与SUMO软件交通流仿真集成,形成了面向混合异构交通流的仿真平台。最后,通过典型交通运行场景对集成效果进行准确性和可用性验证。     

基于高速开关阀的电控汽车辅助制动系统

为解决目前纵向运动控制系统通常采用的电子真空助力器(EVB)响应速度较慢的问题,设计了一种基于高速开关阀的电控汽车辅助制动系统.采用脉宽调制(PWM)方法对高速开关阀进行控制,然后对开环系统进行辨识,在辨识模型基础上设计PI控制器实现对制动压力的控制.试验结果表明 该系统的稳态误差小于0.1 MPa, 响应时间小于0.2 s; 该系统具有安装方便、与原制动系统可以很好兼容的优点.     

面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型

针对传统脱离率模型低估自动驾驶路测车辆驾驶能力问题，提出了避险脱离与非避险脱离概念，通过秩和检验确定脱离时长阈值，选取平均速度差、短时平均速度差、瞬时速度差为特征值，量化车辆脱离前后行为差异，利用无监督学习K-means算法辨别避险与非避险脱离类型，构建面向自动驾驶路测驾驶能力评估的避险脱离率模型。基于上海市城市道路和快速路两类场景路测数据，验证避险脱离率模型的合理性与有效性。结果表明，基于避险脱离率模型，自动驾驶路测车辆驾驶能力在城市道路与快速路场景中，分别比传统脱离率模型平均提升了4.8和7.3倍。     

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.     

汽车主动避撞系统安全报警算法

针对汽车主动避撞系统的安全报警要求,在比较固定车距报警、车头时距报警和驾驶员预估模型报警算法,并结合汽车制动过程运动学分析的基础上,提出了一种新的基于驾驶员模型的安全报警算法。该方法具有贴近驾驶习惯且易于工程实现的特点,该文通过仿真分析验证了其合理性。实车实验结果表明:车速为20km/h时,驾驶员模型算法优于车头时距算法,而两种驾驶员模型算法之间则相差不大;车速增加至30km/h时,驾驶员预估模型算法与车头时距算法结果接近,而该文提出的算法的报警时刻更好。     

异构交通场景下的宏观交通流建模

提出了基于动态图混杂自动机与改进的元胞传输模型相结合的建模方法。通过对不同自动驾驶车辆混入率下路段的流量和密度进行三角基本图拟合,讨论了临界拥堵密度、通行能力、反向波速等主要参数的变化规律,并基于此改进了传统的元胞传输模型;利用动态图混杂自动机表征路网分层递阶的拓扑结构,并将改进的元胞传输模型嵌入动态图混杂自动机来建立异构场景下的宏观交通流模型。利用OpenModelica搭建了仿真平台,验证了该建模方法的有效性。结果表明：随着自动驾驶车辆混入率的增加,路段的临界拥堵密度、最大通行能力和反向波速等都有较为显著的变化。     

车辆追尾碰撞避免技术

在理论建模的基础上,讨论了实现追尾碰撞避免的主要影响因素,即跟车距离测试技术、行驶环境、驾驶员因素以及追尾碰撞报警方式和报警频度,并指出了追尾碰撞避免技术的研究方向。