智能车辆队列横纵向有限时间滑模控制

针对智能车辆队列横纵向控制及误差快速收敛问题,本文提出一种分布式横纵向有限时间滑模控制策略.首先,考虑跟踪误差的连锁反应及横纵向耦合效应,利用投影变换建立车辆队列横纵向误差模型,提出一种车辆队列横纵向控制框架.而后,针对误差快速收敛问题,设计非奇异积分终端滑模面(NITSM)与自适应幂次积分趋近律(APIRL),通过构造Lyapunov函数分析系统的有限时间稳定性与队列稳定性.最后,基于Trucksim/Simulink联合仿真以及实车实验进一步验证了本文方法的有效性.结果表明,本文所提方法能保证队列稳定性,并实现误差快速收敛,规避跟踪误差的连锁反应及车辆横向运动对纵向车间距误差的影响.

图像畸变对智能车控制的影响及对策研究

由于智能车视野范围的要求,摄像头一般要向下倾斜一定角度安装,这种安装方式会造成图像畸变,得到的图像不能反映路面的真实情况。本文分析图像畸变的产生及对智能车控制的影响,提出采用"非均匀行采集"和"线性补偿"的方法矫正摄像头图像畸变,并基于Opencv进行仿真实验,且在智能小车上应用图像矫正算法进行实车调试。实验结果表明,根据矫正后的图像信息识别路径,能有效地避免智能车偏离导航线,提高智能车的控制精度和响应速度。