基于反步滑模方法的车辆纵向自适应控制

车辆纵向控制是自动驾驶研究的关键技术之一,建立了复杂的车辆纵向动力学模型,设计了合适的控制算法,并构造了控制器,提升了控制性能。首先,在考虑道路倾角、轮胎形变和车轮滑动等影响因素的基础上,建立了复杂的车辆纵向动力学模型;然后,综合运用自适应方法和反步滑模控制方法对所建模型设计控制器,并对控制系统的稳定性作了证明;最后,采用MATLAB/Simulink软件对控制系统进行仿真分析。研究结果表明:通过自适应反步滑模方法设计的控制器具有较好的稳定性,能够控制车辆以极小的误差以期望速度行驶。研究成果可为车辆自动驾驶及交通拥堵的缓解提供技术支撑。

纵向控制的巡航控制算法实验研究

汽车纵向控制算法包括设定速度算法、车速控制算法和间距控制算法.该控制方法考虑了车辆队列的稳定性.控制算法中汽车预计加速度的计算是基于汽车可行驶间距计算的而不是基于车辆间通讯计算的.本文通过尾随前车工况最终证明通过此车辆纵向控制算法可以实现确保车辆队列稳定的车辆间距控制.

车辆驾驶员辅助系统中基于运动模型的前车最优跟随控制

为解决驾驶员辅助系统在前车跟随控制中车距与车速误差不易同步收敛的问题,建立考虑主车对期望加速度动态响应的主车与前车运动模型,以对前车跟随控制提供模型参考。基于主车实际运动与理想前车跟随行驶间的偏差建立前车跟随误差模型,并用线性二次型调节器求解最优期望加速度控制序列,以作为前车跟随控制中主车运动参数控制的输出。为考虑在实车控制中车辆及环境参数发生变化的可能,在前车跟随误差模型中引入车距与车速误差累积项以使线性二次型调节器具有积分控制功能,以在实际车辆与理想模型发生偏差时仍可进行有效控制。仿真对比及实车试验证明,基于运动模型的前车跟随控制可使主车车距与车速误差同步收敛并有效减少主车达到稳态前车跟随行驶的时间,同时易于在实车控制中展开应用。

间歇性通信失效下网联自动驾驶队列控制策略

网联自动驾驶车队在特殊区域驾驶时会存在间歇性通信失效,为提高在间歇性通信失效下车队的稳定性,本文提出一种考虑多前车-预测信息的网联自动驾驶车辆控制策略。首先,设计一种新型的CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)上层控制器结构,命名为MIP-CACC(Multi-Information Predicted CACC),该结构包含一个对前车状态信息进行预测的预测器。然后,构建适用于该控制器的D-LRTP(Dynamic Low Rank Tensor Prediction)模型,实现对间歇性通信失效下缺失的前车状态信息预测。通过对该控制器的串稳定性分析发现,稳定性受到信息权重、通信连接数量、通信延迟、截断频率及车头时距等参数的组合影响。不同的通信及控制场景下,存在满足串稳定性的最小车头时距参数。最后,将本文提出的控制策略与传统控制策略进行对比。仿真结果表明:在间歇性通信失效下,本文提出的控制策略对后车的驾驶状态扰动更小,驾驶速度和加速度扰动分别最大降低79.43%和72.53%。该策略对设计通信鲁棒性的网联自动驾驶车辆控制方案具有参考意义。

基于人工免疫算法的车辆控制模型研究

对于自动驾驶中的车辆跟踪控制,仅依靠传统的控制策略进行速度调节无法达到准确、快速的跟踪效果。将免疫学原理中的人工免疫算法引入到车辆控制中,并建立了车辆横向和纵向的控制模型,以达到改善车辆控制的效果。通过大量仿真实验,验证免疫算法在车辆控制过程中的优劣。仿真结果表明,该控制系统在被控对象参数变化的情况下,仍具有良好的控制性能,具备了很强的自适应性和鲁棒性,能够迅速适应外界变化,具有较大的工程应用价值。

基于线控电子液压制动系统的车辆减速度控制

当前高级驾驶辅助功能多采用车身稳定控制系统(electronic stability program,ESP)完成主动建压功能。但受限于ESP建压特性,其最大建压能力和建压响应时间等性能指标都难以满足高级驾驶辅助功能需求。而线控电子液压制动(electro-hydraulic braking,EHB)系统拥有优良的液压控制性能。基于此,文中针对车辆纵向制动控制展开了研究。开发了基于Kalman算法的坡度估计算法,提升车辆纵向减速度控制算法鲁棒性;使用模糊PID的控制方案,在整车层面提高减速度控制响应时间和鲁棒性。实车验证表明所开发算法的有效性。

汽车纵向控制的停走巡航控制算法实验研究

本文讲述了车辆队列中汽车间距的纵向控制算法和试验结果。汽车纵向控制算法包括设定速度算法、车速控制算法和间距控制算法。该控制方法考虑了车辆队列的稳定性。控制算法中汽车预计加速度的计算是基于汽车可行驶间距计算的而不是基于车辆间通讯计算的。最终证明通过此车辆纵向控制算法可以实现确保车辆队列稳定的车辆间距控制。

智能车路系统中汽车列队行驶控制关键技术与研究进展

通过车路协调技术可以控制车辆实现列队行驶,以提高道路车辆密度,增加道路容量,同时也能增加交通系统的安全性和节约能源。论述了汽车列队行驶控制的关键技术,介绍了车辆纵向、横向自动控制技术、车路信息交互技术以及车队队列控制技术等研究进展,展望汽车列队行驶控制研究方向。

基于模型预测控制的汽车自适应巡航分层控制

自适应巡航系统能够提高汽车的驾驶舒适性和安全性,以模型预测控制方法为基础,设计一种电动汽车自适应巡航分层控制器,其中上层控制器采用模型预测控制器(MPC)实现对需求加、减速度的计算,下层控制器通过驱动/制动切换逻辑确定起作用的车辆系统(驱动系统(轮毂电机)/制动系统),并根据车辆逆纵向动力学模型计算所需的驱动/制动力.为验证所设计自适应巡航分层控制器的有效性,采用MATLAB/Simulink(自适应巡航分层控制器,驱动/制动系统控制器)和Carsim(车辆模型)软件建立系统的仿真模型,分别对等速+等加速+等减速和等速+变加速+变减速2种工况进行仿真.仿真结果表明,所设计的自适应巡航分层控制器能够使巡航车辆准确地跟踪目标车辆.