基于分布式强化学习的车辆控制算法研究

端到端自动驾驶算法的开发现已成为当前自动驾驶技术研发的热点。经典的强化学习算法利用车辆状态、环境反馈等信息训练车辆行驶,通过试错学习获得最佳策略,实现了端到端的自动驾驶算法开发,但仍存在开发效率低下的问题。为解决虚拟仿真环境下训练强化学习算法的低效性和高复杂度问题,本文提出了一种异步分布式强化学习框架,并建立了进程间和进程内的多智能体并行柔性动作-评价(soft actor-critic,SAC)分布式训练框架,加速了Carla模拟器上的在线强化学习训练。同时,为进一步实现模型的快速训练和部署,本文提出了一种基于Cloud-OTA的分布式模型快速训练和部署系统架构,系统框架主要由空中下载技术(over-the-air technology,OTA)平台、云分布式训练平台和车端计算平台组成。在此基础上,本文为了提高模型的可复用性并降低迁移部署成本,搭建了基于ROS的Autoware-Carla集成验证框架。实验结果表明,本文方法与多种主流自动驾驶方法定性相比训练速度更快,能有效地应对密集交通流道路工况,提高了端到端自动驾驶策略对未知场景的适应性,减少在实际环境中进行实验所需的时间和资源。

上海轨道交通2号线信号系统改造工程配套工程--车辆控制系统的适应性改造

上海轨道交通2号线信号系统由TBTC(基于轨道电路的列车控制)系统改造为CBTC(基于通信的列车控制)系统,需对车辆控制系统进行适应性改造,其中MVB(多功能车辆总线)网络的适应性改造是重点。介绍了MVB双绞线冗余结构、改造后的列车通信网络及列车诊断以太网,02A01车列车控制系统硬件设备改造项点和各子系统设备安装中的重点事项,以及列车控制网络中各子系统失效情况下的列车防护方案。2号线信号系统升级工程的车辆配套改造工程--车辆控制系统的适应性改造完成后,极大地提高了车辆的可用性,能够满足新增CBTC系统与列车进行数据交互的需求,同时实现了车辆控制系统对牵引、制动、车门、PIS(乘客信息系统)等子系统的控制。

无人驾驶技术应用(上)——基于改进模型预测控制算法的无人物流车辆控制系统的设计

一、概述 无人驾驶技术近几年发展较为快速,目前正逐渐应用于Robotaxi、Robobus等应用场景.车辆在接收到规划、感知、决策及定位模块的数据后,需要根据相关数据对车辆进行横向和纵向控制,目前主流的控制算法包括比例-积分-微分(PID)控制算法、Stanley控制算法、线性二次型调节器算法、模糊控制等算法.由于目前法规限制且测试条件有限,mpc算法对参数调教和执行器延时请求较为严格,使用无人物流车进行算法测试.

无人驾驶技术应用(下)——基于改进模型预测控制算法的无人物流车辆控制系统的设计

4.约束函数的设计车辆在启用车道保持功能时,需要设计约束函数对模型预测控制器进行约束,满足车辆行驶的安全性、稳定性和可靠性。车辆保持系统的动力学控制主要集中在车辆的横向控制中,因此需要对车辆的前轮转角u2及前轮转角的增量△u_(2)进行约束。

基于CCD传感器的智能车辆控制系统设计

针对智能车辆控制系统的高速度、高精度的特点,结合CCD传感器获取的路径信息,设计了一种智能控制方案。采用变速积分PID算法快速跟踪并控制智能车辆的速度,实现柔性加减速;采用参数自整定模糊控制算法精确的控制舵机的转向,实现柔性转弯。实验结果表明:该控制系统集高鲁棒性、灵活性和可扩展性于一体,提升了自主运行的快速性和稳定性,并有效地解决了图像采集技术的误差和干扰。

不可靠通信的云控场景下网联车辆控制器的设计

鉴于不可靠的网络通信给车辆网联控制带来的隐患,本文研究了考虑时延、丢包等因素的网联车辆控制器设计方法。首先基于马尔可夫跳变线性系统,建立包含随机丢包和时延事件的网络控制系统模型,提出了马尔可夫跳变线性系统稳定的线性矩阵不等式条件,给出了随机丢包的量化控制器设计方法。在此基础上,通过对系统方程矩阵的增广,提出了离散时延的跳变控制器设计方法。最后,分别对网联车辆横向与纵向控制两个典型云控场景进行仿真。结果表明,用本文提出的方法,在时延或丢包概率分布已知的条件下所设计的网联车辆控制系统量化控制器,能保证在不可靠通信情况下系统的稳定性和安全性。

基于GPS的租赁车辆控制仪的实现

为了实现车辆的统一管理和调度,提出了针对汽车租赁用户的GPS导航控制系统的设计和实现方法。利用MSP430超低功耗单片机,给出了软硬件的具体实现,实现了导航定位和无线网络通讯,同时实现了汽车的远程控制和调度,能极大地提高汽车租赁公司的管理能力。

智能交通系统中基于机器视觉的数字车辆控制

在描述成像模型与视觉坐标系的基础上 ,给出了基于计算机视觉的车道与障碍物辨识检测算法 ,应用预瞄转向以及车辆控制等技术手段来实现数字车辆的道路跟踪。

高级车辆控制系统中道路检测的实现方法

高级车辆控制系统(AVCS)是智能运输系统(ITS)的重要组成部分,是图像处理的重要研究方向.道路检测是该系统正确实现的前提.提出了一种道路检测的实现方法:首先,在预处理阶段应用中值滤波对图像进行了去噪处理;其次,利用现实中正常情况下车辆正前方下区域总是为背景区域的常理,提出了一种局部平均值的方法取得背景;最后,利用了最小二乘法进行直线拟合得到车辆行驶的当前车道.软件模拟试验证明该方法简单,效果较为理想.

车辆控制系统CAN总线通信的实施方法

本文采用SAE J1939通信协议在载货车上实施了CAN总线通信,采用Intel87C196CA单片机实现了它的硬件通信,采用J1939通信协议设计了ABS控制器和变速器控制器的各种数据的辩识位和它们之间的通信过程。

基于集群控制的车辆控制系统应用重构技术

针对车辆控制系统中因单个节点故障可能导致某些关键控制任务失效,从而导致整个系统瘫痪的问题,为了提高系统的可靠性,使系统具有故障自恢复能力,通过分析现有的应用冗余备份机制的缺陷和不足,从集群节点故障的识别和故障应用的重构策略出发,用跨节点的应用迁移部署来实现故障应用的重构。能够在极短的时间内完成发生故障应用的自动重启,保证系统内所有控制任务正常运行。同时能够最大限度地利用计算资源,节约成本。

智能车辆控制SIMULINK仿真中自定义模块的创建

介绍SIMULINK中用嵌入式MATLAB函数(EmbeddedMATLAB Function)创建自定义算法模块的方法,并利用嵌入式MATLAB函数的M文件编辑器,编写了实现智能车辆控制仿真过程中状态切换控制算法的M源文件,应用测试模型测试了其准确性。具体实例表明,SIMULINK中嵌入式MATLAB函数自定义算法模块可以大大简化复杂建模过程,减少工程人员的工作量,在此基础上实现动态仿真过程的可视化,扩展了SIIMULINK的应用领域。

基于多通信模式的分布式车辆控制系统优化分析

计算机网络技术的快速发展使得车辆控制向多通信模式推进,并成为车辆控制研究的主流趋势。多通信模式可以实现车辆控制数据的实时传输,解决分布式车辆通信延迟的问题。但是,如何进行分布式车辆控制的多通信传输,如何提高分布式车辆控制水平是目前亟待解决的问题。在上述背景下,笔者结合车辆控制网络技术,构建基于多通信模式的分布式车辆控制系统,以提高车辆控制的准确度。

拓宽专业方向 培养车辆控制工程技术人才

拓宽专业方向培养车辆控制工程技术人才李祖珉（重庆工业管理学院车辆工程学院）车辆工业是一个国家的支柱性产业，车辆工程技术水平是衡量一个国家工业化水平高低的重要标志。发展我国的车辆工业，是国家九五计划的一个重要方面。重庆作为西南的重要工业城市正在朝着“汽...

智能车辆控制的研究进展

根据智能车辆控制系统与控制方法的最新进展,对车辆纵向控制方法、横向或转向控制方法、车辆间的通讯策略以及车辆综合控制方法等方面的研究进行了详细的分析和对比,并重点提出了低能见度条件下的车辆控制这一研究课题,最后对下一步的研究工作进行了展望。

基于LabVIEW的地铁车辆控制单元软件测试系统

介绍了地铁车辆控制单元软件测试系统的结构组成和LabVIEW程序实现。以广佛线为例,给出了AW3载重、网压1500V条件下,牵引力和速度在一段时间的测试波形。测试结果表明,牵引力对速度的特性与牵引计算报告一致,从而验证了VCU软件的牵引控制部分逻辑正确。

车辆控制器VMS硬件在环仿真系统的研究与开发

该文给出了车辆控制器VMS硬件在环仿真系统的功能要求,提出了基于虚拟仪器概念的一种仿真平台的设计方案,并采用虚拟仪器技术,实现了基于PC机的用于燃料电池轿车故障诊断的硬件在环仿真系统,解决了燃料电池轿车故障诊断过程中耗时多、通用性及灵活性差等诸多问题。

车辆控制系统建模方法探究

文章阐述了车辆控制系统的设计原则,介绍了UML统一建模方法在车辆控制系统设计中的应用案例。整个建模过程从需求分析入手,先归纳出系统的基本功能,然后设计出系统整体构架及控制流程,建立了基于车辆控制系统的可视化模型,并进行动态仿真验证。

基于可视编程软件的工程车车辆控制系统的设计与开发

对工程车车辆控制系统的开发过程进行介绍,并以HSCB分合计数控制程序为例,利用Multiprog软件实现了相关控制功能。

基于免疫算法的车辆控制器的研究

将免疫算法引入到车辆控制器中,提出了自适应在线免疫算法的车辆PID控制器,以达到改善车辆控制的效果。通过大量仿真试验,验证了免疫算法在车辆控制过程中的优劣。仿真结果表明,该控制系统具备了很强的鲁棒性,能够迅速适应外界变化,具有较大的工程应用价值。