基于预瞄-优化驾驶员模型的多轴车辆操纵稳定性仿真研究

多轴特种车辆的操纵稳定性是其机动性能的关键性能指标,而且是保证车辆安全的前提。在UG中建立某8轴车辆三维模型,将三维模型导入ADAMS,建立整车动力学模型。基于预瞄-优化理论,在Fortran语言环境下建立驾驶员模型,嵌入到ADAMS中实现人-车-路闭环的控制系统仿真。根据所建立的模型,分别进行转向盘角阶跃输入、双移线和蛇行的车辆操纵稳定性仿真,仿真结果表明,驾驶员模型能够有效地控制车辆位置和速度进行轨迹跟踪,整车的操纵稳定性较好。

人-车-路闭环系统驾驶员模型参数辨识

基于在驾驶模拟器上进行的人-车-路闭环系统仿真试验,使用全局演化局部寻优的辨识算法,对驾驶员模型进行参数辨识。通过大量的实际驾驶人员的试验数据,辨识出各种水平的驾驶员模型参数,为改进智能车控制系统的设计提供了依据。利用辨识得到的驾驶员模型和车辆模型进行了人-车-路闭环系统的双移线与蛇行线仿真,仿真结果与试验数据具有很好的一致性。

基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。

基于车辆坐标系的闭环系统驾驶员模型研究

建立了基于旋转坐标系和车辆坐标系的单点预瞄横向偏差驾驶员模型,圆形路径的仿真计算结果表明,这两种驾驶员模型都能很好地跟踪目标路径,但对车辆的操纵行为却有明显的差异。基于车辆坐标系的驾驶员模型对车辆的控制接近于驾驶员的实际操纵行为,用这类驾驶员模型来进行汽车操纵稳定性的仿真评价才是合适的。

有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型

为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识;依据不同类别的操控基元序列辨识结果完成了对驾驶数据的重分组,利用隐马尔可夫-高斯混合模型完成每一个类别下的驾驶员操控行为模型训练。结果表明:所提取出的操控基元序列既能完成对驾驶员转向操控基元切换行为的表征,又能实现对轨迹基元类别的合理划分;在给定期望轨迹所对应的预测时域内,驾驶员操控行为模型能够实现特定条件下的驾驶员转向操控量预测,预测平均偏差在4.2%以内。

人—机闭环系统的驾驶员模型研究

通过对驾驶员操纵行为的分析，提出了在人—机闭环系统研究中驾驶员环节数学描述的要求，对驾驶员的传递函数模型、最优控制模型和模糊控制模型进行了分析研究，并对驾驶员模型在人—机闭环系统动态品质分析方面的应用进行了研究。

基于Agent的驾驶员-车辆建模研究与实现

微观交通仿真技术是解决城市交通网络拥塞问题的有效工具。在各种交通元素中,驾驶员-车辆单元是交通流的主体。该文通过对交通流中驾驶员、车辆特性的分析,将驾驶员和车辆视为一个整体,并基于Agent理论对之进行建模。文中详细分析了Agent的生成和路径搜索及选择算法,研究了Agent的跟驰、换道和挤占道等行为。该文最后介绍了基于Agent模型建立的一种微观交通仿真器,并在该仿真器上进行仿真实验。结果表明该系统能够较好的仿真实际交通流状况。

误差分析法求解PO预瞄驾驶员模型参数

采用动态响应误差分析法,求解PO预瞄驾驶员模型的参数,保证人-车闭环系统为4阶无差系统,且第5阶误差系数绝对值最小。仿真结果表明,该方法可使人-车闭环系统具有良好的动态特性。

人-车-路闭环4WS车辆操纵稳定性仿真研究

从轮胎的侧偏性、悬架结构的受力特性等方面着手,建立了主动四轮转向车辆(4WS)的动力学模型,结合单点预瞄最优曲率驾驶员模型及道路预期轨迹模型,建立了考虑四轮转向车辆动态响应的人-车-路闭环操纵稳定性仿真模型,在MATLAB环境中对所建立的模型进行试验仿真。结果表明在高速状态下4WS车辆比2WS车辆有更好的横向位移跟踪性能和操纵稳定性,此外,选择复杂闭合曲线道路进行仿真比一般简单的线路可更客观地反映车辆操纵动力学特性和控制效果。

驾驶员模型参数与PIO易感性关系研究

分析了驾驶员模型参数对人-机闭环系统特性的影响。用时域Neal-Smith(Time Domain Neal-Smith,TDNS)准则评估PIO易感性,分析驾驶员模型参数的改变对PIO易感性的影响。TDNS准则使用了序列二次规划(Sequential Quadratic Program-ming,SQP)算法确定驾驶员模型参数。以某型机为算例,采用TDNS准则,对其PIO易感性进行评估,并分析驾驶员模型参数对PIO易感性的影响。结果表明,驾驶员模型参数对PIO易感性影响很大,在评估过程中需要合理选择参数。

基于T-S模糊模型H_∞控制的车道保持性能研究

为了有效控制并避免车道偏离造成的交通事故,文章提出一种基于模糊Takagi-Sugeno(T-S)的车道保持协调控制方法;基于远、近视角建立驾驶员模型,利用纵向速度的非线性变化,建立人-车-路闭环模型,设计基于T-S的控制器得到期望的辅助转矩;考虑到外部阻力对汽车转向跟踪的影响,增加前馈补偿控制模块;将电动助力转向(electric power steering,EPS)作为车道保持的执行机构,通过控制电机实现车辆的主动转向纠偏。仿真实验和实车实验结果均验证了该方法可以保证车辆稳定地在车道中心线附近行驶。

EPS系统汽车操纵稳定性人-车闭环联合仿真

在深入研究EPS系统结构及工作原理基础上,建立了EPS数学模型,结合查表法设计了最优助力特性曲线;基于Matlab/Simulink建立了PID控制模型、EPS仿真模型和补偿驾驶员模型;联合CarSim整车模型、EPS电动助力转向模型和驾驶员模型,搭建人-车闭环控制动力学系统,研究不同年龄段驾驶员反应时间、相同年龄段驾驶员不同行驶速度分别对整车操纵稳定性的影响。结果表明,各年龄段驾驶员反应时间越短,汽车所表现出的操纵稳定性越好,相同年龄段驾驶员行车速度越高,汽车所表现出的操纵稳定性越差。

履带车辆液压机械差速转向控制策略研究

针对液压机械差速的履带车辆转向控制,在车辆动力学建模和驾驶员操控信号解析的基础上,提出一种基于驾驶员模型的模糊前馈-反馈控制策略。该控制策略将驾驶员模型输入的归一化方向盘转角及其变化率作为模糊前馈控制输入,对液压系统排量比进行补偿;将实际转向半径与目标转向半径的偏差及其变化率作为模糊反馈控制输入,对液压系统排量比进行修正,从而达到对两侧履带速度的补偿修正。仿真结果表明,与传统PID控制和模糊PID控制相比,模糊前馈-反馈控制能缩短转向动态响应时间,更好地跟踪驾驶员转向意图,且在转向阻力扰动下转向半径的波动明显减小,提高了转向轨迹的稳定性。

基于协同仿真的单轨车辆动力学建模

为研究单轨车辆的动力学特性,建立了驾驶员-车辆闭环协同仿真模型.该模型由2部分组成,其中车辆多体模型采用Adams软件建立,而基于“单点预瞄最优曲率模型”理论的驾驶员模型在Matlab中建立.分别设计了双移线和蛇行行驶工况,对模型进行协同仿真.结果表明该驾驶员-车辆闭环模型可以较好地跟随所设定的路径,证明了模型的合理性.所建立的协同仿真模型为研究单轨车辆的动力学特性提供了一种有效手段.

人—车闭环操纵性评价与优化的研究进展

汽车的操纵稳定性与驾驶员的特性密切相关,研究汽车的操纵稳定性应该把车辆放在人-车闭环系统中进行分析。以作者及其带领的课题组的研究成果为基础,系统介绍了国内外在人-车闭环领域的研究进展,包括驾驶模拟器、驾驶员模型、人-车闭环操纵性的评价体系以及利用人-车闭环评价体系对车辆参数进行优化设计。

路线及路面条件设计阶段的安全性评价仿真系统

以公路横断面数据为型值点,应用multi-quadric插值函数先后拟合出路面单元节点的平面坐标以及高程,并用大量的小三角形单元来逼近连续的路表曲面,从而获得适于行驶动力学仿真的三维路面模型。在ADAMS软件环境下,建立了轻型客车和轿车的整车模型以用于仿真时的动力学解算。研究了轮胎-路面的耦合方法及跟踪路中线的闭环路径控制策略、维持车速的速度控制策略。最后在ADAMS环境下形成了路线-驾驶员-车辆仿真识别系统,通过道路上的运行仿真,获得沿路线上的车辆行驶动力学响应,进而对公路几何线形和路面条件的安全性做出判断以及评价,并以某段二级公路为实例进行了仿真分析。结果表明:该仿真系统对于道路建成后事故多发路段的安全改善具有重要意义。

高速公路弯道行车轨迹仿真与影响因素分析

针对山区高速公路弯道事故高发的特点,对山区高速公路的弯道行车轨迹进行了仿真研究。首先考虑山区高速公路汽车行驶状态的非线性特性,建立基于非线性的5自由度汽车动力学模型的驾驶员-汽车-道路闭环操纵系统模型,然后应用模型对山区高速公路弯道的行车轨迹进行了模拟仿真,通过对不同道路条件下行车轨迹的对比分析,得到其对高速公路曲线段行车轨迹的影响规律:随着圆曲线曲率的增加,缓和曲线长度的减少,曲线超高的增大,行车轨迹侧向偏移越大。仿真结果对高速公路曲线段道路交通安全管理提供了理论支持。

基于RBF网络高速避让汽车操纵逆动力学研究

给出3自由度角输入避让转向驾驶员-汽车闭环模型,采用均匀设计方法安排汽车在高速下进行双移线避让试验,通过组合驾驶员模型中三个不同参数对闭环模型进行"正解"得到用于RBF网络的训练样本,建立汽车横摆角速度、侧向加速度及车身侧倾角与转向盘转角及角速度的映射关系。所建立的RBF网络能以汽车横摆角速度、侧向加速度及车身侧倾角共同识别转向盘转角及角速度,仿真结果表明该方法具有运算速度快、识别精度高等优点。

汽车转向操纵动态特性评价

建立了驾驶员-汽车三自由度闭环模型,并用实车试验验证了模型的正确性.通过分析指定工况下方向盘动态变化情况来建立评价体系,提出了以方向盘最大转角幅值的动态变化平缓程度、方向盘最大转角速度的动态变化平缓程度以及方向盘操纵频率的动态变化平缓程度作为汽车转向操纵动态特性评价指标.针对所提的评价指标,对比研究了两种车型的转向操纵动态特性,结果显示操纵车型2较车型1,驾驶员不易感到疲劳且安全性更高.