智能汽车仿人转向控制驾驶员模型分析

为使智能汽车的弯道行驶具备人类驾驶员操控特征,基于最优曲率预瞄驾驶员模型与T-S模糊推理算法,提出了一种预瞄点横向和纵向自适应调节的仿人转向控制驾驶员模型.在封闭城市双车道弯道工况下,采集了熟练驾驶员在不同车速行驶下的弯道轨迹数据,分析得出了目标行驶轨迹.基于蚁群算法对预瞄点横向和纵向调节模糊规则进行了优化,在PreScan中构建了连续多曲率弯道仿真场景,并基于驾驶模拟仪所采集到的熟练驾驶员驾驶轨迹,对所提出的驾驶员模型的仿人转向特性进行验证.结果表明:优化后的仿人转向驾驶员模型与熟练驾驶员的行驶轨迹相似程度较好,优于最优曲率预瞄驾驶员模型或预瞄距离自适应的驾驶员模型.     

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。     

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。     

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.     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

基于动力学和预瞄理论的超车路径跟踪控制

为提高辅助超车安全性,对超车换道的规划路径进行预瞄跟踪控制研究。基于汽车侧向动力学模型和预瞄理论,推导出转向角到预瞄误差的传递关系,得到路径跟踪控制器。在Simulink中建立跟踪控制器,在Carsim中建立车辆模型和规划路径,定义二者的传递参数,分别对五次多项式超车路径和Carsim自带双移线路径进行路径跟踪控制的仿真。仿真结果表明,在高速120 km/h限速内超车时,除极小半径弯道和大角度转向外,实际行驶路径对规划路径的跟踪误差不超过0.2 m,平均跟踪误差均小于0.09 m,并且平均预瞄距离大约在10 m时跟踪效果较好,证明了控制器对超车路径跟踪的有效性。     

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。     

汽车方向控制驾驶员模型

建立合适的汽车方向控制驾驶员模型是人-车-路闭环系统最重要的环节之一.目前在传递函数、最优控制的基础上建立了补偿模型、预瞄补偿跟踪模型、预瞄最优曲率跟随模型等,但由于驾驶员驾驶特性的非线性、时变性等特征,上述模型很难模拟驾驶员实际操纵行为.考虑到驾驶员的操纵特性,运用智能控制理论,基于模糊控制、神经网络及这两者的结合,建立相应的驾驶员模型可以更加接近驾驶员实际的驾驶行为.     

采用方向预瞄的内模驾驶员模型

为了建立与真实情况更加相符的驾驶员模型,针对汽车驾驶员对整车不确定参数的自适应性,在分析汽车驾驶员预瞄、决策和自适应机理的基础上,建立了基于方向预瞄的内模驾驶员模型。该模型由驾驶员方向预瞄模型、驾驶员决策模型和驾驶员内模模型组成。汽车双移线工况仿真结果表明,内模驾驶员模型能够有效地用于汽车转向控制,并能够充分体现汽车驾驶员所具有的对不确定参数的适应性。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。