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为了提高模型预测控制(model predictive control, MPC)方法在高速无人驾驶汽车横向跟踪中的有效稳定控制,建立考虑横摆、侧滑和曲率等因素的高速车辆动力学模型,提出基于三次贝塞尔曲线的连续自适应分段拟合法以获取道路曲率,然后设计考虑车辆滑移稳定性约束、道路环境约束和轮胎纵横向耦合力约束,以车辆高速跟踪过程中的航向偏差、横向偏差以及滑移率等二次型最优为目标进行求解的MPC控制器。仿真案例基于MPC方法,搭建CarSim/SimuLink联合仿真模型,研究高附着路面恒定高速和低附着路面变速2种仿真工况。研究结果表明：车辆在恒定高速工况下以不同的车速在不同曲率的道路行驶时横向跟踪误差在0.6 m以内,优化的前轮转向角最大值为0.1 rad,横摆角速度-横向速度相平面也在包络线之内,车辆在大曲率路径跟踪时,平均横向跟踪误差0.221 9 m,平均横摆角速度为0.180 8 rad/s,较不考虑道路曲率/滑移稳定性约束的跟踪效果显著提升;低附着路面小曲率/大曲率路径变速工况下,车辆考虑轮胎耦合力的前轮转向角约束较未考虑时的横向跟踪误差显著减小(其中低附着路面小曲率路径工况的... 相似文献
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人机协同驾驶系统在避障工况中, 针对驾驶员注意力不集中导致不能及时操控汽车的问题,设计一种考虑驾驶员特性的人机协同避障控制器. 以双驾双控人机共驾结构为基础,自动驾驶系统采用线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator,LQR）控制车辆跟踪规划轨迹,基于最优预瞄侧向加速度建立驾驶员模型. 为了使驾驶权在避障过程中分配更加合理,使用驾驶模拟器采集疲劳驾驶数据训练BP神经网络来识别驾驶员疲劳操作行为,通过对空间碰撞危险度和驾驶员疲劳因子建模设计人机协同避障策略. 搭建Carsim、PreScan和 Simulink联合仿真平台进行高速工况下的避障仿真试验. 仿真结果表明,相较于传统方法,本文所提策略在静态障碍物避障过程中,侧向加速度、质心侧偏角和横摆角速度分别降低了8.9%、18.2%和11.1%,在动态障碍物避障过程中,相应的指标分别降低了51.5%、53.4%和50.6%,提高了车辆在避障过程中的稳定性. 相似文献
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