汽车自适应巡航与换道过程多目标协同控制

为提升自动驾驶汽车在自适应巡航跟车和车道切换联合工况下的纵向跟驰、横向稳定性能,针对加速跟随前车且同时换道这一特殊工况下的车辆行驶稳定性控制需求,提出了一种具有两层结构的协同控制策略.在分析跟车和换道联合工况控制需求基础上,建立了基于五次多项式的换道轨迹模型和固定车头时距跟车模型,设计了上层线性时变模型预测控制器,输出...     

智能车辆自适应巡航控制策略研究

为满足车辆自适应巡航安全性要求,提出了一种分层式自适应巡航控制策略。首先将车辆行驶模式分为定速巡航与跟车巡航两种,并设计控制模式切换策略,针对不同模式,分别建立基于PID控制和基于可变车头时距的安全车间距策略与最优控制的控制器模型,获得期望加速度;然后建立下层制动/节气门开度切换模型及其逆模型,得到车辆期望的节气门开度和制动压力,实现对车辆的控制;最后基于CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台进行测试。结果显示,所设计的安全车间距策略和控制策略能够保证巡航稳定性及安全性。     

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。     

轮毂电机驱动汽车纵向和横向稳定性联合控制

为了提高轮毂电机驱动汽车的纵横向稳定性,将汽车的横摆控制和防滑控制相结合,采用分层控制架构搭建纵向和横向稳定性联合控制模型.上层为力矩决策层.基于比例-积分-微分(PID)控制算法构建车辆纵向车速跟踪控制器;基于模糊P ID控制算法搭建驱动防滑控制器,采用前馈加反馈的控制方法决策出驱动防滑力矩;基于二阶滑模控制算法建立直接横摆力矩控制器,设计附加横摆力矩加权模块控制汽车的横摆特性.下层为力矩分配层.采用优化分配算法将上层决策出的总纵向力矩、驱动防滑力矩和直接横摆力矩合理地分配到4个车轮上.通过加速和转向联合仿真工况验证设计的纵横向稳定性控制策略的有效性.研究结果表明:车轮最大滑转率为0.17,横摆角速度最大偏差值为0.01 rad/s,质心侧偏角最大偏差值为0.011 rad,验证了控制算法的有效性.     

基于模式切换的汽车自适应巡航系统分层控制

汽车自适应巡航系统通过分层控制即上层控制器向下层控制器(节气门或制动执行器)发出指令,实现汽车自动加速、减速或保持车速不变,以保持后车与前车间的期望距离。文章将自适应巡航汽车的控制模式划分为速度控制模式和车距控制模式,考虑到2种模式之间的博弈,根据车距与相对速度之间的关系建立2种模式之间的切换策略,以实现速度控制模式和车距控制模式间的平稳切换;再利用PI(proportional integral)控制和模糊控制对期望加速度进行控制,完成上层控制器的建立;根据刹车油门切换逻辑区分期望加速度和期望减速度,建立下层控制;最后利用CarSim和Matlab/Simulink软件对自适应巡航汽车的行驶工况进行联合仿真,仿真结果表明该控制策略能使后车较为稳定地跟踪前车。     

分布式电驱动汽车驱动力矩优化控制分配

针对分布式电驱动汽车在加速转向行车工况下车轮驱动力矩的控制分配问题,提出一种具有分层结构的控制策略.在控制策略的上层,为提高控制器对参数不确定和模型误差的鲁棒性,基于滑模控制进行主动横摆力矩计算.在控制策略的下层,构建了以提高车辆操纵性、降低电能损失为目标的优化问题,并基于离线计算和在线优化相结合的方式进行求解.采用Matlab-Carsim联合仿真,验证了控制策略在提高车辆操纵性能、降低能耗上的有效性.      

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.      

基于朴素贝叶斯算法的变权重多目标自适应巡航控制策略

针对目前使用较为广泛的基于模型预测控制的自适应巡航系统,该文提出一种分层控制结构,设计一种变权重的模型预测控制器作为上位控制器。为了获得最佳加速度,综合考虑驾驶员期望车距,车辆自身物理限制,前车加速度影响等因素。使用高斯朴素贝叶斯算法预测前方车辆未来行为,从而采取不同的权重参数策略。通过Matlab/Simulink与Carsim对固定权重参数和可变权重参数分别进行联合仿真,结果表明,随着道路条件的变化,可变权重参数可以提高车辆自适应巡航系统的表现效果,显著降低固定权重策略的系统速度和距离偏差量,有效提高了系统的控制精度与适应性。     

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。     

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。     

基于模糊滑模直接横摆力矩的车辆横摆稳定性控制

为了避免车辆发生横向失稳的风险,根据四轮独立驱动电动汽车四轮驱动/制动力矩独立可控的特点,提出了一种具有上层控制器和下层控制器两层结构的模糊滑模直接横摆力矩控制策略。上层控制器采用模糊滑模控制器计算车辆总的需求横摆力矩,并对4个车轮纵向力进行分配。下层控制器将轮胎纵向力转化为对轮胎滑动率的控制,并通过控制4个车轮的力矩使轮胎纵向力得到实现。仿真结果表明,该模糊滑模直接横摆力矩控制策略在不同的附着路面条件下都能保证车辆的横向稳定性,并能削弱传统滑模控制器造成的系统抖振。     

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.     

基于三维模糊控制的车辆自适应巡航间距策略

为使纯电动汽车自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)系统更好地适应复杂多变的行车环境,提出了一种基于三维模糊控制的ACC间距策略。设计了一种双纵向比例-积分-微分(proportion intergration differentiation, PID)控制器作为上层控制获得期望加速度;建立了车辆逆纵向动力学及电机模型计算电机输出转矩与制动压力,实现ACC系统下层控制。通过Simulink与Carsim联合仿真开展前车急加速、前车插入及平稳跟车工况试验,并与经典二维模糊控制进行对比。结果表明,所设计的间距策略能在安全间距下较好地跟踪前车,对各工况具备良好的适应性。     

电动汽车横摆力矩拉盖尔函数模型预测控制

针对后轮轮毂电机驱动电动汽车横向稳定性的控制问题,建立了分层控制结构。上层控制器基于拉盖尔函数模型预测控制理论,跟踪理想横摆角速度,同时考虑附加横摆力矩约束,得出附加横摆力矩需求;下层控制器以后轮轮胎利用率为目标函数,考虑轮胎附着约束和执行器约束,通过求解二次规划问题将附加横摆力矩分配到两个后轮。选取前轮转角阶跃输入和双移线2种工况,利用Carsim与Matlab/Simulink进行了联合仿真,仿真结果表明:在高附着路面条件下,所设计的控制方法减小了汽车瞬态响应的反应时间和超调量,提升了汽车瞬态响应的品质;在低附着路面条件下,所设计的控制方法使汽车能跟踪理想横摆角速度,避免汽车转向失稳。     

考虑前车驾驶风格的改进自适应巡航控制跟驰模型及仿真

为了提高自适应巡航控制跟驰模型的效率和安全性,考虑不同驾驶员驾驶行为的差异性,根据驾驶员以往的驾驶行为特性,利用k-均值聚类算法对驾驶风格进行判别和分类,作为优化自适应巡航控制跟驰行为的依据;提出智能网联环境中自适应巡航控制跟驰优化方法,基于对不同驾驶风格车辆的动力学分析,引入驾驶风格修正系数、安全冗余修正系数、响应延迟时间,针对不同前车驾驶风格,建立改进的自适应巡航控制跟驰模型,并对所建立的模型、原自适应巡航控制跟驰模型及对比模型进行仿真分析。结果表明,相比原自适应巡航控制跟驰模型和对比模型,所建立模型的加速度曲线和车头间距曲线均更平缓,可以有效提高跟驰效率,同时具有更高的安全性。     

一种汽车巡航控制的分层控制算法

为减轻驾驶员操作负荷,提高车辆行驶的安全性和舒适性,提出了一种自适应巡航分层控制算法,并通过调节电子节气门实现了在实车上的应用.在上层控制中,设计了一种基于驾驶员稳态跟车特性的线性跟车算法和可供选择的安全车距模型;在下层控制中研究了基于逆查询表的速度闭环控制策略.通过道路实验知识构建了节气门开度查询表,并结合增量式PID控制的精细调节,实现了良好的车速跟随效果.在此基础上,通过定速巡航实验和稳态跟车实验对所设计的控制算法进行了实车验证.实验结果表明,在正常行驶工况下,自适应巡航控制器能有效降低驾驶强度,对驾驶员具有良好的适应性和舒适性.     

四轮轮毂电机驱动电动汽车建模与联合仿真

利用Carsim和Matlab/Simulink搭建驾驶员闭环控制的四轮轮毂电机独立驱动电动汽车仿真模型;根据轮毂电机驱动电动汽车特点,建立轮毂电机模型、速度控制模型和整车模型;设计横摆力矩控制器和力矩分配控制策略,实现联合仿真的接口设置;最后利用双移线工况验证了所开发模型的正确性和转矩分配策略的有效性。     

基于高斯过程回归的车辆巡航系统学习预测控制

针对自动巡航系统中前车加速度预测问题,以及为满足人们对车辆安全性、舒适性和经济性要求,提出一种基于高斯过程回归的车辆自动巡航系统学习预测控制策略.先用高斯过程回归法对前车加速度做学习建模,再结合车间运动学模型定义车辆自动巡航系统预测模型.进而,通过在线滚动优化车辆自动巡航系统安全性、舒适性和经济性综合指标,建立车辆自动巡航系统学习预测控制器.最后,通过CarSim/Simulink联合仿真平台,将本方法的加减速典型驾驶工况与传统预测巡航控制策略下的驾驶工况对比验证.结果表明:与传统控制策略相比,本文方法更具有效性和优越性.     

基于自适应权重MPC的AEB-P控制策略研究

为进一步优化面向行人的汽车自动紧急制动系统（AEB-P）控制算法,提出了一种综合考虑驾驶舒适性和行人损伤风险的AEB-P分层控制策略。针对C-NCAP的AEB-P评价标准,设计了考虑制动时驾驶员舒适感的制动安全距离模型;通过引入模糊规则综合考虑行人损伤风险和场景工况得到权重系数调整策略,并基于此设计自适应权重系数MPC上层控制器,采用 PID 下层控制器对自车实际减速度进行修正;建立车辆纵向动力学模型并通过CarSim与Matlab/Simulink搭建测试场景和控制算法,通过硬件在环实验对本文方法和固定TTC阈值算法进行对比。结果表明,所提控制算法能够在93.75%的测试工况中有效避撞,而固定TTC阈值算法避障成功率仅有43.75%。相较于传统控制策略,该方法能使自车和前方行人保持较稳定的最小间距,鲁棒性更好,可为AEB-P控制理论提供参考依据。