基于场景划分的智能网联汽车协同换道避障方法

为解决传统基于V2V通信的两车协同换道对于前方交通存在未知交通情况,及周围车辆信息获知不准确情况下换道成功率低且无法保证交通效率最优的问题,本文提出了一种基于场景划分的ICV两阶段协同换道避障方法。首先,将换道过程划分为纵向间距调整阶段与横向换道阶段,分别使用四次多项式与五次多项式描述两个阶段ICV的轨迹;其次,根据纵向间距调整结束时刻车辆的相对位置设计了4种场景,并设计以车辆调整末速度、距离与换道时间为目标函数的换道模型,在保证换道成功率的同时减少换道行为对上游交通产生的影响;最后,为了验证算法的有效性,在4种场景下分别设计可行工况,并对间距调整过程进行速度-时间与距离-时间关系图进行分析,证明间距调整过程均满足安全约束;同时,本文通过遍历循环计算换道避障算法的边界值,说明了ICV换道避障成功率与车间距、车辆与障碍物间距之间具有相关性。

面向强制换道场景的智能网联汽车协同换道策略

智能网联汽车的协同换道技术已得到广泛研究,但现有协同换道策略难以解决强制换道场景下的车辆协同问题,或对上游交通造成的负面影响较大。本文旨在面向强制换道场景需求,提出一种考虑理论最小安全距离的两阶段协同换道策略。首先,提出了两车协同换道系统控制架构,并面向车辆强制换道场景制定了协同换道方案。随后,设计了间距调整、协同换道两阶段的滚动时域轨迹规划方法,并求解理论最小安全距离作为间距调整阶段末态约束,解决了现有研究间距策略保守的问题。最后,通过仿真与硬件在环试验验证了所提策略的有效性、优越性与计算实时性。结果表明,所提策略可有效提升换道成功率,在保障换道安全性的条件下降低了换道行为对交通的影响,且在实际边缘云平台的实时计算、通信环境下具备可用性。

智能网联汽车通用跨平台实时仿真系统架构及应用

为解决跨平台实时仿真测试过程中数据通信方式不通用、系统架构多样且难拓展、缺乏跨平台多软件数据同步方式的问题,本文中提出了一种面向智能网联汽车的跨平台实时仿真系统架构。首先借鉴车载以太网传输层通信协议设计多仿真平台间数据通信,构建通用数据通信交互方式;其次,根据智能网联汽车系统测试需求,确定所需的实时测试平台、车辆动力学仿真平台、传感器测试平台及以太网测试平台,参考汽车总线的分布式架构,设计通用且可拓展的跨平台实时仿真系统架构;最后,建立数据中转平台作为系统数据通信中枢,实现多软件、多平台运行同步。以前方侧翻智能避障算法为例进行应用验证,结果表明,基于跨平台实时仿真系统架构所设计的仿真测试系统,可通过数据中转模块调节被测算法及多平台、多软件的仿真速度,低时延的通信方式及实时硬件仿真平台,保证多平台、多软件实时同步运行,数据交互通信方式统一,系统架构具备通用性、拓展性。

奔腾智能混合动力电动轿车自适应巡航控制系统

为了从整车系统控制角度综合解决车辆的安全、节能和环保问题,突破目前新能源车辆领域和智能汽车领域仍各独自开展相关技术研究的限制,提出一种融合新能源汽车和智能汽车各自先进技术的解决方案—智能混合动力电动轿车,并提出融合双模式切换自适应巡航控制、整车状态识别及转矩分配控制和驱/制动系统协调控制的整车自适应巡航分层控制体系。在上层控制中研究基于实时状态反馈的双模式切换2自由度结构模型匹配控制器,解决适应混合动力驱动系统动态特性的自适应巡航期望转矩制定的难题;在中层控制中采用了综合内燃机(Internal combustion engine,ICE)优化曲线、电动机最佳效率特性和电池最佳效率特性的基线式控制策略;在下层控制中提出发动机/驱动电动机的转矩协调控制策略和电动机制动/EVB液压制动的协调控制策略。在此基础上,通过仿真分析和实车试验对分层控制系统进行评价与验证。仿真与试验结果表明,所开发的分层式控制系统确保整车在自适应巡航状态下,不仅可以有效提高整车安全性和降低驾驶强度,而且使整车具有最佳的燃油经济性和排放性能。

轻度混合动力电动汽车多能源动力总成控制器的开发

以某轻度混合动力电动汽车为对象研究整车功率分配策略,详细分析驾驶员功率需求确定、发动机工作区域优化和制动能量回收控制策略,并在此基础上开发了多能源动力总成控制器的硬软件系统。通过对多能源动力总成控制器的硬件在环仿真试验和实车匹配测试,不仅证明该控制器能高效、可靠地运行,而且取得了降低整车油耗16．9％,排放指标远低于欧III标准的控制效果。

基于最优控制理论的制动能量回收策略研究

以混合动力电动汽车为研究对象,以驾驶员的制动意图和制动能量回收率为设计指标,基于最优控制理论设计了一套有效的制动力分配模型。仿真结果表明,该控制方法能够显著提高汽车制动时的响应速度,大约在0.5 s以内就能实现制动意图,并且能够提高制动能量回收率10%左右。

并联式混合动力汽车(PHEV)动态协调控制方法硬件在环仿真

在指出并联式混合动力汽车(Parallel hybrid electric vehicle,PHEV)发动机与电动机动力耦合过程中存在的协调问题基础上,提出基于模型匹配控制的动态协调控制方法,开发出双驱动电动机结构的硬件在环仿真试验平台硬件系统和基于Matlab/Simulink/RTWT与Visual C++环境的软件系统,并建立PHEV动态协调控制方法硬件在环仿真试验台。对所设计的动态协调控制方法进行硬件在环仿真试验,试验结果表明,该动态协调控制方法能有效控制两个动力源的动力耦合过程,具有较高的转矩控制精度和很好的动态响应特性。

电动汽车复合制动动态试验台的研发

研发了一种装备液压制动与电机制动执行机构、并能实时模拟路面制动力动态变化的动态试验台。该试验台基于硬件在环试验原理,引入了液压制动器子系统、电机子系统和转速与压力传感器等实际部件,并综合考虑了制动过程中车轮、液压制动系统和电机制动系统相互作用的动态响应特性,同时基于MABLAB/Simulink环境开发的试验台控制系统能满足各种控制策略的验证需求。最后进行了试验台关键参数的测定和电动汽车电液复合制动的滑移率协调控制试验,验证了试验台的有效性和优势。

应用动态声全息方法识别轿车的行驶噪声源

应用动态声全息方法对运动轿车在不同车速下的辐射噪声场进行了分析 ,得到了试验轿车在不同车速、不同频率下的车外表面声场分布 ,准确识别出了相应工况下的主要噪声源。

混合动力汽车非线性模型预测巡航控制

针对混合动力汽车巡航过程的跟踪安全性和燃油经济性的优化问题,提出基于非线性模型预测理论的混合动力汽车预测巡航控制策略。考虑发动机燃油效率及电机效率的非线性,提出离线安全与经济性协调预测优化与在线查表相结合的控制系统总体结构。基于车辆行驶距离空间域,建立具有动力学非线性、系统离散性的混合动力系统巡航控制的广义纵向动力学系统模型。以驾驶员稳定跟踪为约束,设计安全性与经济性协调的多性能指标数学量化函数。基于非线性模型预测理论,提出混合动力汽车预测巡航的多目标优化控制算法。为验证所提控制算法的有效性与综合优势,建立前向仿真平台及实车试验平台,仿真及实车结果都表明,所提出的预测巡航控制算法相比常规算法在跟踪安全性和燃油经济性方面具有较大优势。

基于倏逝波衰减特性的空间频域滤波器研究

平面近场声全息方法在全息面大小有限时存在由于测量距离增大而造成全息面空间频域能量泄漏而引起的不适定性问题。本文利用不同空间频率的平面倏逝波的衰减只与倏逝波波长相关的特性 ,提出了一种基于倏逝波随测量距离变化可利用准则的新型空间滤波器 ,在不引起不适定性问题的同时最大限度的利用了有用的倏逝波信息。通过模拟比较利用不同范围的倏逝波信息的声场重建结果 。

智能电动车辆最优充电路径规划方法

未来交通环境下,大规模的智能电动车辆将与城市智能交通网和智能配电网相互作用并相互影响。本文将三者有机结合起来,建立了"车-网-路"智能交互系统模型。该模型包括城市中压配电网模型、道路交通网模型和以快速充电方式充电的大规模智能纯电动汽车模型。在此基础上,基于Dijkstra最短路径算法,提出了具有实时电网和交通信息反馈的智能电动车辆最优充电路径规划方法。最后,通过MATLAB和MATPOWER联合仿真系统对该规划方法进行了仿真评价。仿真评价结果表明,本文提出的最优充电路径规划方法,相比目前广泛采用的最近充电路径规划策略,将能有效降低大规模智能电动车辆快速充电对道路交通网和中压配电网的不利影响。

ISG型并联式混合动力车多能源动力总成的开发

本文以某国产ISG型并联式轻度混合动力车为对象,研究了包括驾驶员驱动力需求分析和发动机工作区优化为基础的功率分配策略,以及不影响ABS控制的并联式制动能量回收策略,并进行多能源动力总成控制器的硬件及软件系统开发。在此基础上,利用硬件在回路仿真和实车测试两种方法对多能源动力总成控制器进行测试评价,并通过实车试验证明所设计的多能源动力总成控制器作为该并联式轻度混合动力车的控制中心,能够在实际工况中运行可靠并使整车排放远低于欧Ⅲ水平,ECE-EUDC工况油耗降低13.2%。

混合动力电动车CAN协议的实时性研究

在研究了控制器局域网络（CAN）通讯模型的基础上，提出了一种新的基于Poisson过程和几何分布的错误统计模型,并分析了模型参数与节点发送误码率的关系。在此基础上，运用建立的数学模型研究了混合动力电动车网络协议的通讯实时性,详细分析了错误统计模型中参数λ、波特率、传送周期和数据场长度4个重要因素对信息传送失败概率的影响.最终提出了基于CAN的车载控制网络的设计原则，如尽量采用多发送缓存的CAN控制器，尽可能延长传送周期和尽量压缩数据场长度等。

基于微型车的车辆队列试验平台设计与开发

为满足车辆队列行驶研究的试验验证需求,针对具备辅助驾驶功能的车辆设计并开发了可扩展、支持多场景切换的车辆队列试验平台。队列车辆基于视觉感知采用纯跟踪算法进行横向控制,基于毫米波雷达采用协同自适应巡航进行纵向控制,基于具备辅助驾驶功能的车辆搭建队列试验平台硬件系统架构,并借助软件系统中车辆角色与功能场景要素实现队列系统的扩展与多场景切换。最后,基于3辆微型车搭建了车辆队列试验平台,并进行了功能和性能测试,结果表明,该队列试验平台可实现车辆入队、车辆组队、车辆队列稳定行驶,且控制效果良好。

轻型车悬架动态优化设计及其应用

在应用五自由度汽车振动模型对汽车悬架参数进行动态最优化设计的基础上，选用变截面主刚度钢板弹簧作为悬架弹性元件，进行了板簧优化设计，并将此方法应用到某轻型平顺性改进工作中，取得了好的实际效果。

混联式混合动力车多能源动力控制系统的开发

提出一种混联式混合动力车的控制系统,它在结构上有以下特点:双电动机方案、动力在自动变速箱后端耦合、基于CAN网络的整车控制系统。在能量管理策略方面采用基于最优动力系统效率的优化ICE曲线控制策略,用“九点定义法”确定驱动需求转矩,在自动变速换挡过程中的采用动力协调控制策略,并在制动能量回收控制中考虑了滑行制动和强制制动两种控制模式。在此基础上开发多能源动力控制系统,并进行硬件在环仿真测试和实车匹配调试。实车测试结果表明,该多能源动力总成控制器能有效地实现对多能源动力的控制,使车辆的经济性和动力性都有很大提高。

基于多信息融合的全轮独立电驱动车辆车速估计

鉴于用非驱动轮轮速信号来估计车速的方法已不适用于没有非驱动轮的全轮独立电驱动车辆,提出了借融合车载普通传感器信号和驱动电机反馈信号等多信息源,并基于稳态工况下的轮速信号卡尔曼滤波和瞬态工况下的加速度积分的全轮驱动车辆车速估计方法。通过实车试验对该方法的有效性、适用性和精度进行了验证。

智能车辆运动控制研究综述

为了提升智能车辆综合行驶性能,该文论述了智能车辆运动控制理论与方法的研究现状,分析了国内外智能车辆横向与纵向运动控制技术。目前研究,集中在通过解耦方法单独设计横、纵向控制策略,但是未考虑随机不确定性及时滞特征、性能目标单一及缺乏通信技术支持。因而,未来智能车辆运动控制的重要研究方向是:通过无线通信及多传感器信息融合技术,实现综合考虑车辆和交通环境安全性、舒适性和经济性的多目标及车辆横向与纵向动力学的多系统协同控制,使智能车辆安全、舒适、节能和环保综合行驶性能达到最优。

基于电动助力转向的车道保持系统

为集成电动助力转向系统与车道保持系统,提出了一种结合跨道时间与驾驶员操作行为判断的车道保持协调控制方法。在理论分析的基础上搭建了车道保持模型、魔术轮胎模型、7自由度整车模型和EPS模型,并进行仿真和硬件在环实验。结果表明,所设计的车道保持协调控制方法能解决EPS部件与车道保持执行部件之间的协调问题,将车辆维持在两车道线之间,保证车辆的行驶安全性。