面向紧急变道行为的协同避撞控制模型

针对网联混行环境下变曲率车道车辆突入变道行为影响自动车行车安全的问题,建立了融合模型预测控制和虚拟冲突场的紧急协同避撞控制模型(MPC-CAPF).利用长短期记忆网络(LSTM)预测侧车变道轨迹,并设计虚拟冲突点,构建基于虚拟冲突场的瞬态紧急避撞模型.为弥补势场力应用弊端,设计基于模型预测控制(MPC)的速度协同自适应...     

转向紧急避撞轨迹规划与模型预测跟踪控制

为了实现安全地转向紧急避撞,提出了一种限制侧向加速度的多项式轨迹规划方法。在确定规划起始和结束时间运动状态参数时,导出规划轨迹时间段内侧向加速度的表达式。为了提高转向避撞的车辆稳定性,设置一个侧向加速度峰值的限值,根据该限值下的加速度峰值方程式确定各种车速下的轨迹纵向末位置。其次,为在转向避撞时准确跟踪规划轨迹,采用多约束模型预测控制(MMPC)进行避撞轨迹跟踪。基于3自由度车辆动力学方程建立预测模型,同时考虑轮胎侧偏角、前轮转角及其增量作为稳定性约束。最后,进行3种车速下的Carsim/Simulink软件联合仿真,并与单约束模型预测控制(SMPC)进行对比。研究结果表明:MMPC最大横向跟踪误差不超过0.23 m,前轮转角无突变。车辆侧向加速度及轮胎侧偏角均在约束范围内,较好地实现了转向紧急避撞。与MMPC相比较,SMPC在80 km/h时轮胎侧偏角超过线性范围,车辆发生了侧滑。     

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。     

基于势函数的多智能体避撞队形控制

研究了一类多智能体系统的队形控制问题,改进了现有避撞势函数的构造方法.基于势函数的方法设计了控制策略,在控制策略的作用下,多智能体系统实现了期望的队形,避免了碰撞的发生.最后,仿真表明所提方法的可行性和有效性.     

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.     

自动紧急制动系统行人避撞策略及仿真验证

为提高自动紧急制动系统对行人保护的安全性,提出了一种采用上层模糊控制和下层PID(proportion integration differentiation)控制的分层控制行人避撞策略。以某款E级SUV车辆为研究对象,建立其动力学模型,在国内外真实行人测试场景下,构建了基于TTC(time to collision)碰撞时间理论的风险评估模型,通过Matlab和CarSim软件的联合仿真,对控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:所提出的自动紧急制动系统行人避撞策略能满足国内行人测试工况标准,与行人最小安全距离为0.9m;在保证安全的前提下,模糊控制可自动调节制动强度,输出减速度范围控制在4.8～6.1m/s2,有较好的舒适性;TTC风险评估模型正确发出了行人碰撞预警,无漏警和误警发生。     

工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响

利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器研究了临撞工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响.通过不同初始车头时距(1.0 s,[1.0 s,1.5 s),[1.5 s,2.5 s])和不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)的组合,建立了不同紧急程度的前车减速临撞工况,运用驾驶员感知反应时间、油门释放反应时间、制动转移时间、制动延误、最大刹车踏板压力、最大减速度等指标比较了不同紧急程度下避撞行为的差异.结果表明,①随着工况紧急程度的增加,驾驶员更快地释放油门及达到最大刹车踏板压力,并且施加更大的制动力度;②当初始车头时距为1.5 s左右时,驾驶员感知反应时间约为1.2s,而当初始车头时距增大到2.5 s以上时,感知反应时间变得非常大,甚至达到了3 s;③驾驶员开始释放油门与开始制动间的转移时间不受工况紧急程度影响,保持在0.8 s附近;④在低紧急程度下,驾驶员表现出多阶段刹车行为,使得驾驶员需要更多的时间才能达到最大刹车踏板压力.     

基于自适应惩罚的潜变量高斯图模型结构学习

采用自适应惩罚似然方法解决含潜变量高斯图模型的结构学习问题.模拟结果表明,自适应惩罚显著优于非自适应惩罚,可有效降低估计偏差,更准确地估计给定潜变量时观测变量间的条件独立性关系.     

基于BP神经网络的纵向避撞安全辅助算法

针对复杂人-车-路交通环境下汽车前向防碰撞预警系统(FCWS)在实际工程应用中存在虚警漏警、可接受性差等问题,为提高FCWS对驾驶群体行为差异的适应性,提出了驾驶员行为特性自适应学习的纵向避撞安全辅助算法,建立了基于BP神经网络的闭环驾驶跟驰习惯模型。该网络模型以跟车车距、前车减速度、前车速度、自车速度、环境亮度、路面附着系数、紧急制动次数、本次驾驶时间为输入,采用动量梯度下降自适应学习率方法对网络模型进行训练,进而预测出自车待制动减速度。引入聚类算法思想,对训练样本集进行特征聚类,进一步改善了BP网络的预测性能,设计了激进、谨慎、新手3类典型驾驶群体,通过制动深度、期望碰撞时间倒数、应急反应时间来表征驾驶群体性特征,在稳态跟车过程中对不同驾驶群体的行为特性进行学习,建立起非线性输入输出映射关系知识库,进而预测出相应群体的待制动行为,实现差异化预警,可有效降低虚警或预警不及时现象。仿真结果表明,改进后的BP网络减小了训练过程中陷入局部极小的可能性,提高了网络收敛速度以及预测精度,激进群体与新手群体待制动曲线下降的趋势相对更陡,激进群体跟车距离相对偏近,新手群体采取制动措施时所需相对车距相对偏远,以补偿较长的反应距离,从而验证了该理论模型对不同驾驶群体的适应性。     

基于驾驶倾向性辨识的避撞-报警算法

为了研究适应驾驶员个性需求的避撞-报警算法,将驾驶倾向性作为驾驶员的个性评价指标引入。以实车实验所得驾驶行为数据为基础,提出了一种驾驶倾向性的实时辨识方法。通过驾驶模拟实验,获取了不同驾驶倾向性驾驶员的反应时间和制动减速度数据;并据此提出了一种基于驾驶行为的避撞-报警算法;最后将该算法与典型安全距离算法进行仿真对比。结果表明:本文提出的避撞-报警算法具有较高的可信度,而且体现了各类型驾驶员报警触发时机差异。     

基于Skinner理论的无人机应急威胁规避方法

对于突发紧急威胁情况,常规的无人机规避方法在实时性和适用性方面存在不足.在研究生物体条件反射机制的基础上,将无人机应急规避行为理解为在外界威胁刺激下的一种应激性,提出了基于威胁紧迫度的Skinner理论.模拟飞行员在紧急防撞情况下的拉杆动作,将阶跃信号作为无人机应急动作指令,运用动作评价算法计算输出最佳策略.采用Skinner理论和统计学方法进行在线训练,形成威胁状态与规避动作的匹配,从而建立完整的条件反射过程.实验结果表明,基于Skinner理论的规避方法对突发威胁情况具备有效的规避能力.      

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

基于碰撞危险度和运动预测的多移动机器人避碰规划

针对自主移动机器人决策处理的滞后问题，采用预测算法对其它移动机器人的速度信息进行预测，并把速度信息用到碰撞危险度避碰策略中，机器人便可进行下一步的避碰行动决策，最后给出了这种方法的避碰仿真研究，结果表明该方法可行且有效。     

基于广义势场的多机器人避碰算法

针对目前多机器人避碰算法存在的计算复杂、缺乏普适性等的局限性,以传统人工势场法为基础,将协商和意愿引入人工势场范畴,提出了多机器人系统运动规划的广义势场算法.该算法以物理空间障碍为基础构造排斥势场,以意愿为基础构造吸引势场,并通过排斥势场与吸引势场的拓扑积构成人工势场.在人工势场中,通过对势场中微团运动趋势的求解就可得出所需的路径规划.实验证明,该算法不仅具有人工势场法系统模型构造简单、能够进行最优路径规划的优势,而且在系统运行过程中有效地避免了系统死锁的发生.     

船舶避碰的自适应模糊专家系统研究

采用自适应模糊系统和神经网络方法,研究了基于模糊联想规则的避碰操纵知识表示,知识获取和自适应学习;建立了基于二值输入输出模糊联想系统的并行模糊推理机制,由此而建立的船舶避碰撞模糊专家系统具有自适应学习能力,能实现实时避碰导航。     

超声汽车防撞系统的研究

借助于超声波的基本特性和传播特点,提出了一种算法,能够提高警准率。并根据算法设计了相应的超声汽车防撞报警系统电路。     

新型基于激光雷达的主动防撞系统

为解决传统主动安全控制系统人机交互性能较差的问题, 提出了一种全新的基于SICK LMS151 激光雷达的主动防撞系统。该系统采用Freescale MC9S08DZ60 单片机为中央处理器, 具有双执行模式的特点, 既可自身处理数据并控制执行器执行预定操作, 也可作为网关将数据结果通过USB 端口有线传输和无线WiFi 信号两种
传输方式上传到上位机进行处理, 并支持用户远程警戒参数配置。实验表明, 该系统较好地解决了主动安全系统人机交互性较差的问题, 增强了主动安全控制器与用户的互动性。     

卸载平台的避碰响应过程

建立了靠泊船舶、橡胶护舷和卸载平台组成的避碰系统的计算分析模型,利用能量法计算任意时刻的船速、橡胶护舷的反力和吸能以及船舶允许的最大靠泊法向速度.研究结果表明,船舶允许的最大靠泊法向速度与船舶的排水量成反比,并且与橡胶护舷性能和卸载平台的最大承载能力有关.通过改善橡胶护舷的性能和增强卸载平台的最大承载能力,可提高系统的避碰能力.     

食品标签冲突检测的防碰撞控制

提出一种基于冲突检测的食品安全标签防碰撞控制方法.对标签批量读取,进行数据的层次化融合,描述食品安全标签的冲突信号生成模型,分析食品安全追踪标签冲突信号的超宽带特征,实现对食品(食物)的种植、养殖、加工、包装、储藏、运输、销售、消费等活动的安全控制.通过食品安全标签射频识别技术(RFID)进行冲突分流控制,达到防碰撞控制的目的.仿真实验表明:文中方法可加快防碰撞的识别效率,降低标签防碰撞的机率,提高防碰撞检测工作效率.