基于改进RRT算法的无人驾驶汽车轨迹规划

针对无人驾驶汽车,提出了一种基于改进快速搜索随机树(RRT)的轨迹规划算法。首先,基于车辆转向约束,在传统RRT算法的基础上,限制采样可行区域,基于目标偏向策略,以一定的概率将目标点作为随机点进行随机树扩张;其次,对生成路径采用三次B样条曲线平滑处理,降低轨迹曲线的曲率及曲率变化率;最后,基于Matlab/CarSim联合仿真平台构建直线路况与直角路况,并使用提出的算法在不同路况下进行轨迹规划的仿真与分析。结果表明:改进RRT算法下规划轨迹的曲率均值、极大值与方差小,相比于无约束控制,15°转角约束下在直线路况中分别降低了22. 9%,51. 7%与43. 3%,在直角路况中分别降低了29. 5%,59. 3%与40. 3%;同时,改进RRT算法的平均采样点数及平均树节点数少、规划时间短,相比于无转角约束,15°转角约束下在直线路况中分别降低了62. 9%,38. 2%与78. 5%,在直角路况中分别降低了34. 0%,41. 9%与27. 4%,路径规划质量和速度显著提高。

融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型,通过汽车在环境感知时的前视行为,引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化,根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速,建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时,采用模型预测控制(MPC)设计稳定性反馈控制律,根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间,消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明,本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小,且跟踪精度更高。仿真试验中,相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%,横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%,双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%,横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%;相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,在蛇行工况1下,质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%,横摆角速度峰值分别减小了21.8%与12.7%;在蛇行工况2下,质心侧偏角峰值分别减小了36.6%和18.6%,横摆角速度峰值分别减小了17.7%和12.4%。

纯电动赛车复合电源动力系统控制研究

提高纯电动赛车性能的关键在于提高其动力性,而制约电动汽车动力性的主要因素在于储能系统,提出了一种纯电动赛车用复合电源动力系统的研究方法与试验方案.首先确定复合电源的组成并建立数学模型,其次根据不同工况下复合电源的不同工作模式制定控制策略,最后搭建试验台对复合电源的性能与控制方法进行试验验证.所做研究工作提高了纯电动赛车复合电源动力系统的控制水平,对于提升纯电动赛车的动力性、延长蓄电池的使用寿命具有一定的现实意义.

陕西省电动汽车动力电池产业发展技术路线研究

随着工业化进展,汽车数量大幅增加,随之而来的是环境污染和能源危机,电动汽车绿色环保,且不会对石油能源造成压力,已成为当今世界研究的热点。动力电池是电动汽车的核心技术之一,其发展直接影响电动汽车的性能,因此,提高动力电池的技术水平对促进电动汽车技术的进步具有重要意义。文章首先论述国内外动力电池的发展现状,对每种电池的性能进行比较,其次基于SWOT理论对目前陕西省动力电池产业进行分析,最后结合陕西省现状对该省电动汽车动力电池发展的技术路线进行研究,明确发展目标,提出关键技术与研发重点内容,对陕西省动力电池技术今后的发展具有重要理论意义与指导作用。

轮边电机驱动型电动汽车动力系统参数优化设计

文章对轮边电机驱动型电动汽车动力传动系统参数进行了优化设计。依据行驶工况高频车速区间与电机高效区域相重合的原则以及满足整车性能指标的要求,引入工况加权因子,对轮边电机和蓄电池参数进行了匹配;以整车动力性指标为约束、整车加权工况平均能量消耗最小为目标,分别采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和遗传算法(genetic algorithm,GA)对固定挡速比进行了优化设计;并基于Matlab/Simulink搭建的整车性能仿真平台,对整车性能进行了仿真分析。仿真结果表明,整车性能均能满足设计要求;通过与以单循环NEDC工况能耗最小为目标的速比优化结果的对比,表明以加权工况平均能耗最小为目标的速比优化设计方法能够兼顾不同工况下能耗经济性,具有较好的适用性。

纯电动中型客车传动系参数的模型在环优化

文章针对纯电动中型客车传动系参数优化问题,以传动系中变速器的传动比为优化变量,以车辆动力性和经济性为优化目标,采用模型在环优化(non-optimization with model in loop,OML)方法,利用Simscape物理建模工具建立电动客车模型,结合带精英策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm NSGA-Ⅱ)对纯电动客车传动系参数进行优化,并基于最小二乘法组合赋权法进行Pareto解集选优确定出最优解。优化结果表明,利用OML方法在约束条件范围内合理地优化了变速器的传动比,加速时间和比能耗分别降低了6%和3.9%,达到了整车动力性和经济性协同优化的目的,为实车开发提供了理论参考。

铅酸蓄电池模型研究及SOC模糊估计

为了深入研究铅酸蓄电池在充放电过程中内阻等特征参数的变化,首先,基于铅酸蓄电池的工作机理建立蓄电池充放电模型,并进行不同倍率的充放电实验;其次,基于实验数据建立各模型参数与SOC之间的函数关系,同时对BP神经网络模型进行训练以实现SOC的精确估计。最后,结合铅酸蓄电池充放电模型和BP神经网络模型仿真铅酸蓄电池充放电过程,仿真结果和实际结果吻合,有助于对铅酸蓄电池内阻等特征参数的研究。

基于指纹识别的汽车启动系统设计

指纹识别系统是基于指纹识别的汽车启动系统的核心部分,它性能的优劣直接关系着汽车防盗系统效果。本文针对汽车防盗问题设计开发了一款基于指纹识别的汽车启动系统,中央处理模块采用TMS320C5402 DSP,指纹采集传感器采用MBF200传感器。该系统具有能耗低、抗干扰能力强、可靠性高等优点,能够满足相关国家法规要求,基于指纹识别的汽车启动系统适用于各类型汽车。

分布式驱动电动汽车直接横摆力矩控制策略与仿真验证

【目的】改善分布式驱动电动汽车复杂行驶工况下的操纵稳定性.【方法】提出了一种分布式驱动电动汽车直接横摆力矩双层控制策略,上层根据参考模型和车辆实际状态参数,基于模糊控制规则决策出维持车辆稳定所需的附加横摆力矩,并基于Carsim中无控制双移线工况仿真结果,确定了模糊控制变量的基本论域范围;下层以提高操纵稳定性为目标,引入HSRI轮胎模型,并充分考虑电机和路面附着极限等约束条件将所需的横摆力矩进行优化分配,在Matlab/Simulink-Carsim联合仿真环境下建立控制策略,通过正弦迟滞和双移线工况仿真验证控制策略的性能.【结果】仿真结果表明,相比于等转矩分配,正弦迟滞工况和双移线工况下横摆角速度和质心侧偏角的跟踪滞后时间缩短,且最大跟踪误差分别减小了约98%、97%.【结论】直接横摆力矩双层控制策略能够有效地实现横摆力矩优化分配,提高了车辆的操纵稳定性和行驶安全性.

基于离散小波变换的永磁同步电机速度控制研究

针对永磁同步电机驱动系统转速快响应和强鲁棒性的速度控制需求,在分析永磁同步电机数学模型和离散小波变换技术的基础上,设计了最优小波函数为“db4”,分解级数为2的永磁同步电机离散小波变换速度控制器,并基于Matlab/Simulink仿真平台,建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)驱动系统仿真模型和控制系统代码模型,结合基于TMS320F2812 DSP(Digital Signal Processing)的永磁同步电机驱动系统实验平台,通过负载扰动工况仿真、空载阶跃输入工况仿真与实验来验证永磁同步电机离散小波变换速度控制器的性能.仿真和实验结果表明:相比于传统比例积分微分(Proprotional Integral Derivative,PID)速度控制器,离散小波变换速度控制器达到稳态转速的速度更快,动态性能更优;在负载突变时,转速跌落小,抗负载扰动能力更强,是一种提升永磁同步电机速度控制器鲁棒性和稳定性的有效方法.

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。

分布式驱动汽车自适应差速仿真研究

文章针对分布式驱动电动汽车转向电子差速策略进行研究。分析了目前转向电子差速策略,基于车辆转向行驶动力学以及开放式机械差速器工作原理,提出了转向时驱动电机等转矩分配的自适应电子差速策略;基于Matlab/Simulink和Carsim建立的分布式驱动电动汽车联合仿真平台,对比分析了不同转向行驶工况时等转矩分配电子差速策略的分布式驱动电动汽车和开放式机械差速器的集中式驱动电动汽车的差速性能以及操纵稳定性。仿真结果表明,2种驱动方式电动汽车的差速性能相同,相比于集中式驱动电动汽车的转向操纵稳定性,分布式驱动电动汽车转向操纵稳定性稍差。

无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略

为了加强无人驾驶汽车横向运动控制,提出了一种优化型径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制策略。根据视觉导航无人驾驶汽车单点预瞄模型与车辆二自由度模型得出横向运动状态方程,在滑模控制的基础上,采用RBF神经网络在线拟合滑模变结构的切换控制量,并基于改进的粒子群算法优化网络结构,使其快速达到滑模面,减小抖振。基于MATLAB/CarSim联合仿真平台,对建立的无人驾驶汽车横向运动状态模型及提出的控制策略进行不同工况下的仿真验证;基于A&D 5435建立无人驾驶汽车快速原型开发平台,完成实车试验。结果表明:基于优化的RBF神经网络滑模横向控制策略能精确实现对车辆横向运动的控制,一定程度上减小了系统建模不确定性带来的影响,能有效抑制方向盘转角的抖振,将横向距离偏差与航向角偏差控制在一定范围内,可靠跟踪期望路径;车辆等速循迹行驶试验时,提出的控制策略的方向盘转角试验结果与仿真结果最大相对误差为5.8%,横向偏差的最大相对误差为6.2%,航向角偏差的最大相对误差为5.4%,试验结果与仿真结果一致性较好;Alt 3from FHWA仿真行驶工况下,相比于传统滑模控制策略,提出控制策略下的最大横向距离偏差误差和航向角偏差误差分别降低了90.8%和67.6%,双移线工况下误差分别降低了63.4%和69.9%,蛇形工况下误差分别降低了54.4%和39.6%。

基于小波控制的电动汽车稳定性研究

针对前轮独立驱动电动汽车,研究一种基于小波控制器的驱动稳定性控制系统。为提高车辆对开路面的行驶稳定性,根据驱动轮等转矩分配控制策略,提出基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略。针对矢量控制中的电流控制,提出基于离散小波变换的电流控制器。通过CarSim/Simulink建立前轮独立驱动电动汽车联合仿真平台,进行不同工况整车性能仿真与分析,并基于A&D5435快速原型开发平台进行实车试验。仿真与试验结果表明:基于小波控制器的驱动控制系统不仅提高了车辆对开路面行驶的稳定性,而且具有更平滑、更快速的转矩响应;对开路面工况下,提出的控制策略左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.43%和3.56%;等转矩分配控制策略下,左侧、右侧驱动轮速度仿真结果与试验结果最大偏差分别为3.86%和3.25%,表明了试验与仿真的一致性;对开路面仿真工况下,相比于驱动轮等转矩分配控制策略,基于神经网络PID的驱动轮滑移率相近为目标控制策略的车辆峰值质心侧偏角降低了79.57%,侧向跑偏距离降低了73.39%。

基于强化学习DDPG的智能车辆轨迹跟踪控制

针对智能车辆在轨迹跟踪过程中的横向控制问题,提出一种基于强化学习中深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)的智能车辆轨迹跟踪控制方法。首先,将智能车辆的跟踪控制描述为一个基于马尔可夫决策过程(MDP)的强化学习过程,强化学习的主体是由Actor神经网络和Critic神经网络构成的Actor-Critic框架;强化学习的环境包括车辆模型、跟踪模型、道路模型和回报函数。其次,所提出方法的学习主体以DDPG方法更新,其中采用回忆缓冲区解决样本相关性的问题,复制结构相同的神经网络解决更新发散问题。最后,将所提出的方法在不同场景中进行训练验证,并与深度Q学习方法(Deep Q-Learning, DQN)和模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)方法进行比较。研究结果表明:基于DDPG的强化学习方法所用学习时间短,轨迹跟踪控制过程中横向偏差和角偏差小,且能满足不同车速下的跟踪要求;采用DDPG和DQN强化学习方法在不同场景下均能达到训练片段的最大累计回报;在2种仿真场景中,基于DDPG的学习总时长分别为DQN的9.53%和44.19%,单个片段的学习时长仅为DQN的20.28%和22.09%;以DDPG、DQN和MPC控制方法进行控制时,在场景1中,基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的87.5%和50%,仿真时间分别为DQN和MPC的12.88%和53.45%;在场景2中,基于DDPG方法的最大横向偏差分别为DQN和MPC的75%和21.34%,仿真时间分别为DQN和MPC的20.64%和58.60%。

基于Matlab/GUI的增程式商用汽车动力性经济性仿真平台设计

随着电动汽车技术的进步,电动商用汽车也走进了人们的生活,然而受电池技术的制约,纯电动汽车的续驶里程不能达到理想要求,这对承担一定运输任务的商用汽车的发展产生了较大负面影响。针对国内外电动商用汽车技术现状和需求之间的矛盾,增程式电动商用汽车的开发与研究受到了高度重视。针对增程式电动商用汽车,在Matlab/GUI软件环境下设计了一套动力性和经济性分析平台,可方便地对其动力性和经济性进行分析,直观地展现汽车的设计参数和使用条件对动力性和经济性的影响,从而改进设计,提高汽车性能。

中国新能源汽车产业与技术发展现状及对策

为促进中国新能源汽车产业与技术的发展,首先从中国新能源汽车发展现状出发,对现阶段中国新能源汽车整体产业、关键零部件产业及基础配套设施等产业链重点环节发展现状进行系统的梳理,并对中国新能源汽车整车技术、动力电池技术、驱动电机技术、燃料电池技术等核心技术取得的进展进行总结。然后,通过对标国外纯电动汽车、插电式混合动力汽车、燃料电池汽车、动力电池及驱动系统的技术前沿,分析中国新能源汽车与国际先进水平之间存在的差距与不足。基于现状分析,从战略政策、核心技术、研发生产、产业体系、示范推广、产品销售6个方面对目前中国新能源汽车发展存在的问题进行深度剖析,并进一步从顶层设计、自主创新、基础支撑、产业生态、配套体系以及商业模式6个方面为中国新能源汽车未来的产业发展路径和技术突破方向提供对策建议。最后,对中国未来新能源汽车产业与技术的发展路径进行思考。研究结果表明:产业布局方面,应合理布局整车及零部件配套企业,推进企业集群化,产业集聚化;纯电动汽车应着重发展一体化电动底盘,加大新体系动力电池的研发力度;插电式混合动力汽车应重点发展高性能混合动力总成与专用发动机,以及动态协调控制技术;燃料电池汽车应以发展燃料电池电堆及关键材料为重点,同时兼顾燃料电池系统及核心部件的开发。

电动汽车复合制动控制研究现状综述

电动汽车复合制动由电机再生制动与机械摩擦制动两部分构成,其控制性能直接影响车辆的能量利用效率、制动安全性以及舒适性。围绕静态制动转矩分配控制、动态复合制动协调控制、制动换挡控制、智能辅助驾驶中的复合制动控制4个方面的研究现状与关键技术展开综述,并对复合制动控制未来研究方向进行了展望。对文献的梳理分析表明:制动转矩分配决定着复合制动系统能量回收能力与车辆制动稳定性,基于规则的分配策略面对复杂多变工况自适应性欠佳,而基于优化的分配策略各方面性能表现良好,但需要兼顾控制实时性与优化效果;利用电机响应迅速与控制精确的优势完成复合制动协调控制,能够提升制动模式切换过渡工况与紧急制动工况的控制性能,改善驾驶舒适性;制动过程中实施合理换挡可以进一步提升能量回收效率,同时通过补偿控制解决换挡过程中动力中断和转矩冲击等问题,保证换挡平顺性;随着电动汽车智能化和网联化发展,复合制动控制与驾驶人辅助系统相结合有助于在保证系统功能的同时实现能量回收效益最大化。

基于MCGS的纯电动汽车智能仪表设计与实现

针对传统汽车仪表难以满足纯电动汽车仪表需求的问题,提出一种基于MCGS软件环境的纯电动汽车智能仪表设计与实现方案。首先给出了纯电动汽车智能仪表的总体设计方案,然后在MCGS嵌入版组态软件环境下完成仪表图形界面的设计,并且基于Freescale MC9S12DG128B单片机设计了纯电动汽车数据采集系统,通过扩展CAN总线实现纯电动汽车主控制器与智能仪表的通信。研究结果表明:该智能仪表实现了车辆运行信息的图形化和数字化显示,并具有数据存储再现功能;与传统汽车仪表相比,该仪表具有集成度高、可靠性高、可视性好、功能丰富和人机交互能力强等优点;同时,由于仪表的嵌入式系统平台资源丰富,使得智能仪表具有良好的可扩展性和通用性,适用于各类纯电动汽车。

基于NewMsg_RF2401的汽车轮胎压力监控系统设计与实现

轮胎压力监控系统(TPMS)是防止爆胎事故的重要部件,其性能的优劣直接关系着汽车的安全性。本文针对中小型汽车,设计了一款基于NewMsg_RF2401的汽车轮胎压力监控系统(TPMS)。文章给出了轮胎压力监控系统总体设计方案,它由轮胎监测模块和中央处理模块组成,其中硬件设计包括Freescale S12单片机最小系统设计、SP12信号采集模块设计、无线收发模块设计和MCGS智能显示屏设计等。对安装该轮胎压力监控系统的汽车进行试验,试验表明,该轮胎压力监控系统具有能耗低、准确率高、抗干扰能力强、可靠性高等优点,能够满足相关国家法规要求,轮胎压力监控系统适用于各类中小型汽车。