焦亚硫酸钠的辅助保持效应研究

文章采用液相Ca2+浓度、FT-IR、XRD和SEM等方法探讨焦亚硫酸钠辅助保持机理。实验发现,焦亚硫酸钠的加入早期生成亚硫酸根,降低液相Ca2+浓度、抑制硅酸三钙水化并延缓氢氧化钙的生成,使水化早期钙矾石(AFt)生成量减少,并使其形貌变长变细,随水化龄期增加,加速钙矾石消失,形成大量片层状单硫型水化硫铝酸钙(AFm)。焦亚硫酸钠主要是通过碱性环境下生成亚硫酸根,延缓并参与水泥水化,同时降低Ca2+浓度,减慢水泥水化对聚羧酸减水剂的消耗,以实现辅助保持效果。

基于SOTIF的车道保持辅助系统架构设计

随着自动驾驶技术的飞速发展,随之增加的是电子电气元件,繁多的电子器件在使用的过程中可能导致车辆出现故障,其中表现为功能不足和功能局限,从而降低自动驾驶车辆的安全性。为解决此问题,提高自动驾驶技术的安全性和可靠性,预期功能安全要求及标准的出现为此提供了参考依据。预期功能安全强调规避由于预期功能性能限制所造成的不合理风险,其解决问题的思路是首先运用安全分析方法将危险场景识别出来,然后根据危险场景制定应对策略,再对此场景进行仿真验证或实车测试,最后根据实验结果再次优化。因此,从源头提升自动驾驶车辆安全水平,对自动驾驶技术的开发具有缩短测试里程、节省开发费用、加快开发速度等重要的指导意义。基于此,笔者运用预期功能安全的标准法规对车道保持辅助系统进行规范设计,按照预期功能安全的设计流程,对车道保持辅助系统进行系统规范、功能描述并一一罗列可能出现的功能局限,然后进行架构设计。仿真结果表明,通过此方法设计的车道保持辅助系统架构,可以有效地避免一些功能局限问题,从根本上解决高级辅助驾驶系统的功能不足问题,减少可能遇到的已知和未知的不安全场景,从而提高自动驾驶技术的安全性。

基于模型预测控制的车道保持辅助系统

为了提高车道保持辅助系统(lane keeping assist system,LKAS)跟踪道路中心线的精度,需要求出合适的前轮转角。在传统预瞄跟踪最优控制算法的基础上,提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的LKAS转向控制策略。该策略将前轮转角的求解分为2个部分:基于预瞄跟踪最优控制算法,求解出驾驶员转向角;针对该算法的不足,构建车路模型,设计MPC控制器,求解所需的补偿转向角,从而得到合适的前轮转角。采用CarSim-Simulink联合仿真的方式验证所提控制策略的可行性,结果表明:在不同工况下,该策略均能进一步减小侧向位移偏差和航向角偏差,并能满足车辆转向系统自身的约束,具有较好的鲁棒性。

基于CMAC-PID的车道保持辅助系统控制策略研究

车道保持辅助系统是汽车安全辅助驾驶的重要组成部分,可有效提高汽车行驶安全性。针对辅助系统在车辆控制权分配上存在的人机冲突问题,对车辆状态判断决策以及辅助控制策略进行研究。首先建立车辆-道路参考模型,基于预瞄理论提出车辆运行状态的监控方法,根据施加在方向盘上的转矩设计车辆偏离判断决策。然后利用CMAC神经网络的自学习功能实时调节PID参数,实现对车辆转向系统的主动控制。最后通过CarSim与Simulink软件进行联合仿真分析。研究结果表明:与传统PID控制相比,所提出的CMAC-PID控制策略能够正确判断驾驶员操作与车辆运行的状态,当车辆发生偏离时可有效进行预警和主动纠偏控制,控制精度高,响应速度快,在降低人机冲突的同时,确保行车安全。

基于EPS的车道保持辅助系统设计

针对车道保持辅助系统与电动助力转向功能的集成问题,设计了一种车道保持辅助系统架构。车道保持辅助力矩与电动助力转向力矩相叠加,经EPS电机输出;电动助力转向功能始终开启,保证驾驶员可以随时介入转向。综合考虑车道线检测置信度、跨道时间以及驾驶员操作状态等信息,设计了车道保持辅助系统的介入和退出策略。利用驾驶模拟器对该策略进行了测试,并通过道路试验验证了该系统的安全性和舒适性。

基于人机协同的车道保持辅助系统研究进展

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性,分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势.在车道偏离决策模型方面,应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型,既可以建立自适应调节的决策模型,又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数;在驾驶权分配方面,应探索更加合理的驾驶权动态分配方式,设计智能的优化算法或控制模型;在性能评估指标方面,应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标,制定科学完善的主观评估体系.未来研究应该深度融合驾驶员因素,实时发出警报与主动干预,并能够对系统进行完善的测试与评估.

视觉失效条件下车道保持辅助控制策略研究

为保证车道保持辅助系统在视觉失效情况下能够顺利移交车辆控制权,利用目标车方位信息间接估算道路曲率,在纯追踪(Pure Pursuit)算法的基础上,参考车速和道路曲率,利用模糊控制器进行转向修正,并提出了车道保持指数用以评价车道保持性能。构建了硬件在环(HIL)仿真测试平台,利用快速控制原型和某视觉感知系统分别对3种控制策略进行了4种测试场景下的硬件在环测试。测试结果表明,使用改进型Pure Pursuit策略的自车能够有效避免驶出车道,4种测试场景下平均车道保持指数为65.1%,较Pure Pursuit策略和转向盘保持策略分别提高73.9%和135.2%。

商用车车道保持辅助系统测试分析

介绍商用车车道保持辅助系统(LKAS)测试标准现状,根据现有标准对客车和重型货车所装备的LKAS进行测试评价,并结合存在的问题提出建议。

基于LQR的车道保持辅助控制策略

为减少因车道偏离引发的交通事故,基于二自由度车辆模型,设计基于线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)的车道保持辅助控制策略。在侧向路径偏移和横摆角误差的基础上,增加侧向速度和横摆角速度为状态变量,采用LQR算法控制系统达到稳定的同时,将车辆的状态通过CarSim反馈给控制器,使状态变量和控制输入构成的成本函数最小化,即以最小的代价控制方向盘转角,实现车辆跟随车道中心线行驶;在MATLAB/Simulink中搭建控制器,与CarSim进行联合仿真。结果表明,在不同车速及道路工况下,该控制策略均可有效减小控制误差,消除侧向偏移,且保证车辆在车道内稳定行驶,具有良好的鲁棒性和适应性。

基于ISO26262的车道保持辅助的功能安全概念设计

目前功能安全标准ISO26262在汽车自动驾驶辅助系统设计过程中的应用,尤其是概念阶段的设计应用缺乏统一有效的方法。详细阐述了ISO26262标准第三部分概念阶段的内容和要求,包括相关项定义、功能安全周期启动、HARA分析和功能安全概念,介绍了符合ISO26262标准进行概念阶段各部分设计的具体方法,以车道保持辅助(LKA)为例阐述详细的设计步骤和分析过程。此方法已应用于长安汽车部分自动驾驶辅助系统的功能安全概念设计,为其他自动化相关驾驶辅助系统开展功能安全概念设计提供了一定的方法指导。

“奥迪电子”之车道保持辅助系统

上期为大家介绍了奥迪换道辅助系统,该系统的作用是减小车辆在并线过程中由于视野盲区而产生事故的概率。本期继续介绍奥迪上采用的另一项技术——奥迪车道保持系统。它的主要作用是为了避免驾驶员因疲惫或精神不集中导致车辆发生意外偏离,通过方向盘的振动给予驾驶员提醒。

乘用车车道保持辅助系统开发及调试

行车过程中驾驶员的分神、粗心大意、误触碰等都可能引起车辆偏离本车道,这可能造成与相邻车道的车辆发生剐蹭,危及驾乘人员生命安全。车道保持辅助系统可保证车辆在车道中间行驶,或检测到车辆即将无意识偏离本车道时进行及时纠偏,可有效防止剐蹭等碰撞事故的发生。文章详细介绍了乘用车车道保持辅助系统的开发流程,包括车道居中保持(LCC)和车道偏离抑制(LDP)两个功能的仿真和实车调试。调试完毕后,车道居中保持功能和车道偏离抑制功能可以正常使用,且所开发功能顺利通过了规程GB/T 39323—2020的要求。

基于视频暗箱的车道保持系统HIL测试研究

为解决实车的车道保持辅助系统(LKA)的高效测试的问题,搭建了基于预瞄驾驶员模型的车道保持控制算法,并提出了基于视频暗箱的车载前视摄像头和ADAS控制器双硬件在环测试方法。方法将摄像头集成在以NI PXI为核心的硬件在环实时仿真系统中,使用CarMaker软件进行车辆动力学和场景建模,通过视频暗箱采集虚拟场景的视频信号用于模拟实际道路情况,完成车道保持辅助系统虚拟仿真测试。结果表明,直线工况下方向盘转角在-1~1deg之间变化,控制器控制效果较为平稳。硬件在环与软件在环的测试结果平均误差在5%以下,表明上述方法对车道保持控制器有较好的测试精度。

车道保持辅助系统主观评价方法的研究

当前对于车道保持辅助系统技术的测试研究主要集中于验证功能和性能等技术实现层面的客观测试。该文提出从用户驾乘体验视角出发,设计多维度评价指标对车道保持辅助系统进行主观评价的方法。以用户为中心的视角构建车道保持辅助系统主观评价模型,是对以往从车道偏离预警技术和车道偏离转向干预技术等技术实现视角进行客观评价的有效补充。经实车测试验证,该评价方法能有效评估用户使用车道保持辅助系统的驾乘体验,可为后续车道保持辅助系统技术的改进和优化提供参考。

基于车辆智能驾驶辅助系统中车道保持功能对转向干预的原因分析

某车型在智能辅助驾驶开发过程中,车道保持辅助(Lane Keeping Assist,LKA)在直线行驶时,驾驶员在缓慢操作方向盘时LKA的控制力矩与驾驶员转向操作力相互干预,产生不舒适的感觉。针对LKA功能影响转向不舒适的问题,论文通过分析影响LKA使之产生对转向有不利因素的影响,主要从影响LKA功能的横摆加速度传感器、试验道路横向坡度进行研究分析,结果表明,横摆角速度及试验道路的横向坡度对LKA功能有影响,从而影响汽车转向系统,导致在行驶过程中产生不舒适性。

自动电动汽车行驶安全研究——以四轮转向车道保持辅助系统为例

在电动汽车自动驾驶技术的开发过程中,四轮自动车道保持控制辅助系统是避不开的技术难点,特别是稳态的控制模型。本文提出了一种基于四轮电动汽车的车道保持控制器。此控制器模型既不需要测量车辆的横向速度,又不必掌握车辆准确参数和车道曲率,只须设定一个设计参数值就能实现车道追踪性能的良好鲁棒性。

智能汽车车道保持控制策略研究

针对线性二次型调节器(LQR)在车道保持辅助(lane keeping assist,LKA)控制系统中参数固定不变的局限性,提出了基于粒子群优化(PSO)算法改进LQR参数的前轮转向控制策略。首先,建立车道保持模型,根据车路误差模型设计基于LQR反馈前馈的LKA控制器,计算车辆所需的补偿角;然后,利用PSO算法优化控制器中矩阵Q的参数以减小误差提高精度,满足控制系统对车速的自适应要求;最后,采取Matlab/Simulink与Carsim联合的仿真计算验证控制器的有效性。结果显示:在中高速基于PSO改进LQR参数的控制器控制下,车辆能稳定地跟踪车道中心线,跟踪精度高,横下位置偏差、横摆角偏差和前轮转角保持较小值,可明显提高车辆中高速的横向稳定性和行驶安全性。

基于LADRC特性的车道保持系统研究

为了提高车道保持辅助系统的鲁棒性,使得外界干扰对车辆模型影响最小,本文设计了线性自抗扰控制器 [1]。本文通过使用 IPG 公司的车辆仿真软件 CarMaker 与 Simulink 进行联合仿真,仿真结果表明,基于 LADRC 特性的横向控制器可以很大程度的提高系统的鲁棒性,增强系统的抗干扰能力,可以很好的把车辆拉回车道,完成纠偏过程,实现车道保持功能。

基于Stanley单点预瞄的LKA融合控制算法研究

为解决在弯道干扰下车道保持辅助(LKA)系统跟踪精度低、行驶稳定性差的问题,文章针对装备LKA系统的车辆进行操纵稳定性方面的研究。建立了基于单点预瞄最优曲率模型和Stanley算法预瞄模型的目标转角模块,并通过控制转角权重模型允许对各个预瞄模型计算出的转角进行加权组合。通过其余控制模块的协同工作,确保了目标转角模块可以提供准确且适宜的转角指导,帮助车辆保持在车道中心,应对各种驾驶路况,实现最佳的转向响应。文章通过MATLAB/Simulink和TruckSim搭建了LKA系统的车辆仿真平台,通过设置不同的驾驶工况,研究不同车速、不同道路线型对轨迹跟踪性能的影响。联合仿真验证了算法有效性,结果显示,所设计的LKA融合控制算法模型在弯道干扰下表现出强鲁棒性、高跟踪精度和稳定性,在多种转向场景中保持了良好的性能和约束满足,确保了行车精确性和稳定性。

基于模型预测控制的车道保持控制策略及对比研究

基于模型预测控制(MPC)方法,设计了自适应MPC和非线性MPC的两种车道保持辅助控制策略。在Matlab/Simulink平台下,搭建了车辆驾驶员仿真环境,对两种控制策略下的LKA系统性能进行了对比研究。仿真结果表明,两种控制策略均可以主动帮助驾驶员及时调整前轮转向,并具有良好的稳定性。另外在加速度执行和速度追踪方面,基于非线性MPC的控制策略表现得更为平稳,可提供更佳的乘坐舒适性。