基于LQR的智能驾驶汽车横纵向控制研究

为了提高智能驾驶汽车跟踪控制器的稳定性和跟踪精度,提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)控制算法和驾驶员预瞄模型的横向跟踪控制策略,结合纵向比例-积分-微分(PID)控制算法实现横纵向控制。首先建立带有前馈的LQR控制器,采用梯度下降优化算法优化LQR控制器权重参数,并在此基础上引入驾驶员预瞄模型,设计了基于经验的预瞄距离自适应控制器;其次建立双PID纵向控制器进行速度控制。最后通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真以及实车测试验证,结果表明:仿真工况下最大横向偏差小于0.035 m,最大航向偏差小于0.09 rad,实车测试工况下也能够良好遵循规划轨迹的整体趋势,速度跟踪效果良好且前轮转角与横摆角速度变化平稳。因此,该控制器能够保证较高精度且平稳的轨迹跟踪,在高速状态下更为明显。

高速路况下智能网联汽车单车道自动驾驶控制及仿真研究

为有效避免高速路况车辆因人为误操作导致的交通事故,提出了一种智能网联汽车自动驾驶控制模型。在PATH差距模型的基础上,考虑道路信息,提出了改进的车间距模型。采用预瞄曲率跟随模型,对高速路况下智能网联汽车单车道自动驾驶实施控制,并通过PreScan和MATLAB/Simulink进行联合仿真。结果表明,根据车距自适应确定车距增益实现了智能网联汽车的协同,车队可以在14 s的时间内达到预定车速,同时车速波动在1.2%以内,提高了车辆行驶的安全性和舒适性。

基于预瞄LMPC的港口AGV路径跟踪控制

路径跟踪控制是港口自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)的一项关键技术,现有路径跟踪控制方法存在难以在U型弯道等具有较大幅度曲率突变的参考路径上保持较高精确性以及实时性较差等问题。为此以无预瞄线性模型预测控制(Linear Model Predictive Control,LMPC)为基础,将传统展开点改为AGV前方的预瞄展开点,提出了基于预瞄LMPC的港口AGV路径跟踪控制方法,并通过联合仿真将其与非线性模型预测控制(Nonlinear Model Predictive Control,NMPC)、无预瞄LMPC进行了对比。仿真结果显示,预瞄LMPC精确性较高,位移误差不超过0.0602 m,精确性与NMPC相当,显著优于无预瞄LMPC,相同工况下该指标减小幅度可达93.25%;预瞄LMPC的实时性较好,每个控制周期内解算时间均不超过6.0203 ms,实时性与无预瞄LMPC相当,显著优于NMPC,相同工况下该指标减小幅度可达72.52%。

海底多金属结核采矿车单履齿履带板牵引性能分析

为提升海底多金属结核采矿车行驶的安全性,对其履齿参数对履带牵引性能的影响进行研究。分析单履齿履带板在不同履齿参数和牵引速度下的牵引性能,基于深海沉积物物理力学特性配制模拟底质,开展物理模型试验,探究履齿高度、履齿夹角和牵引速度对单履齿履带板牵引性能的影响,根据试验结果分析单履齿履带板的最大牵引力随不同影响因素的变化规律。试验结果表明,单履齿履带板的最大牵引力随履齿高度的增加而增加,随履齿与履带板夹角的减小而减小,随牵引速度的增加而增加。基于车辆地面力学和土力学被动土压力理论构建考虑履齿参数的单履齿履带板最大牵引力理论计算模型,并根据试验结果,结合牵引速度对该模型进行修正。基于试验结果验证该理论计算模型相比Bekker公式能更好地反映履带板最大牵引力随各影响因素的变化规律,且计算精度有很大提高,可为海底多金属结核采矿车行走履带的设计提供参考。

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。

基于轨迹预测与模型预测的换道路径跟踪控制

针对自主车辆换道轨迹跟踪精度较低等问题进行了研究。提出了基于轨迹预测的多点预瞄权重增益分配的方法。首先,根据车辆与路径的实时横向偏差以及航向角偏差,建立驾驶员转向模型,获得最优方向盘转角;其次,为了提高车辆换道路径跟踪时的稳定性,采用线性模型预测控制(linear model predictive control,L-MPC)策略设计轨迹跟踪控制器。最后,搭建Carsim&Simulink联合仿真模型,针对不同车速设置对比实验进行分析,结果表明基于轨迹预测的驾驶员模型能较好地跟踪换道轨迹,且稳态行驶下的路径跟踪最大横向误差为8.1%,但在高速极限工况时路径跟踪适应性较差,而L-MPC策略在高速时具有更好的路径跟踪精度及稳定性,其跟踪误差小于4%。

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。

基于跃度信号的自动驾驶横向控制

针对自动驾驶车辆的横向控制,提出了一种基于跃度信号的预瞄控制。建立车辆二自由度动力学误差模型,采用线性二次调节(LQR)反馈控制和前馈控制构成闭环横向控制模型。以CarSim和Simulink为仿真平台,模拟车辆进入并跟踪稳态圆。通过分析横向位置误差和横摆角误差等指标,表明该预瞄算法在横向控制精度、跟踪速度方面具有良好效果。

汽车自适应巡航控制系统研究现状与发展趋势

作为传统定速巡航的升级,自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统可以提高驾驶舒适性和行车安全性.论文概述了ACC系统的发展历程,从环境感知技术、驾驶员跟车行为特性、车辆动力学建模、ACC系统控制算法、ACC系统功能扩展等方面对近年来ACC系统的最新研究成果进行了详细论述,在此基础上讨论并展望了ACC系统研究的共性问题与发展趋势.

基于单点预瞄最优曲率模型的单轨车辆驾驶员模型

单轨车辆动力学特性研究一般需要一个合适的驾驶员模型。基于郭孔辉的单点预瞄最优曲率模型,利用车辆转向时的Ackerman几何关系和稳态转向时横垂面内力的平衡分别确定目标转向角和目标侧倾角,建立适用于单轨车辆的驾驶员模型。模型重点考虑了驾驶员的预瞄、驾驶员对转向手把的转向力矩输入、驾驶员上半身在车座上绕通过髋部的纵向轴线转动的侧倾力矩输入以及驾驶员的动作滞后。为使实际转向角和侧倾角跟随目标转向角和目标侧倾角变化,转向力矩和侧倾力矩皆采用PD控制。采用ADAMS软件建立了驾驶员—车辆闭环动力学模型,并按双移线和蛇行两种典型行驶工况进行仿真。仿真结果表明车辆可以很好地跟随所设定的路径,验证了驾驶员模型的合理性。所建立的驾驶员模型适用于单轨车辆人—车闭环控制模型的动力学仿真研究。

基于时间系数的单点预瞄驾驶员模型分析

本文中建立了一种车辆新的单点预瞄驾驶员模型,分析了预瞄时间和误差反馈系数对跟踪效果的影响。提出稳态误差存在的根本原因是"纵向预瞄时间和侧向加速时间没有解耦"的假设。通过增设表征侧向加速时间与纵向预瞄时间之间关系的时间系数F,该模型在保证系统振动频率可调的前提下,可无差地跟踪给定的弧形弯道。

视觉预瞄式智能车辆纵横向协同控制研究

针对智能车辆路径跟踪控制的高度非线性及纵横向运动控制的耦合性问题,结合视觉预瞄模型及模型预测控制理论提出了一种预瞄式MPC路径跟踪控制新方法。该方法首先对非线性预测模型进行局部线性化,将MPC最优化求解问题转化为二次规划问题。在每个控制时域内将纵向车速及预瞄距离视为已知,运用指数模型对纵向车速进行描述,并结合道路曲率及实际车速设计了预瞄距离发生器。仿真和试验结果表明:相较于传统MPC跟踪控制方法,本文中提出的预瞄式MPC控制方法在不同车速下均能减小跟踪过程中的横向偏差和方向偏差,提高了跟踪精度,且此提升效果在高速状态下更为明显。

无人驾驶高速4WID-4WIS车辆路径跟踪单点预瞄控制

针对无人驾驶高速四轮独立驱动独立转向(4WID-4WIS)车辆的驱动冗余、强非线性和不确定特性,提出一种基于控制分配和自抗扰控制法的路径跟踪单点预瞄控制方法。首先建立车辆单点预瞄路径跟踪系统的动力学模型。然后构建以控制分配器为核心的控制系统,使用自抗扰控制方法设计单点预瞄解耦控制器;提出目标生成器的类惯性环节算法,讨论其合理性;给出4WID-4WIS车辆路径跟踪控制分配问题的求解方法。最后进行仿真,结果表明所提方法能够实现快速、高精度的双移线圆弧路径跟踪控制。

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.

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.

基于最优预瞄和模型预测的智能商用车路径跟踪控制

为解决智能商用车路径跟踪问题,采用一种最优预瞄控制策略。根据商用车航向角与路径曲率的关系,引入航向角偏差反馈控制;根据车速与预瞄距离的关系,提出了变权重因数的多点预瞄距离确定方法。为了保证商用车路径跟踪的稳定性,采用模型预测控制策略,对车轮侧偏角进行约束。通过TruckSim与Simulink联合仿真,对比分析了侧向偏差、横摆角速度和前轮侧偏角变化情况。结果表明:最优预瞄控制策略对车速变化具有较好的适应性,但当路面附着因数较低时,车辆会失去稳定性;模型预测控制策略对车速和路面附着因数变化都具有较好的适应性,行驶稳定性更好,且比最优预瞄控制策略具有更精确的路径跟踪效果。

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器。考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器。采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响。结果表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性。

无人驾驶汽车路径跟踪控制研究

针对无人驾驶汽车路径跟踪控制精度问题,设计了一种改进的路径跟踪控制算法。算法主要采用前馈加反馈的思想进行设计。预瞄横向误差根据车辆-道路之间的运动学关系来确定;而反馈控制系统则采用仿驾驶员模型的PID控制器。通过实车试验,验证了算法的可行性与可靠性。

农用车辆单神经元自适应PID轨迹跟踪控制

为了实现复杂环境下的农用车辆路径跟踪控制,提出了基于单神经元自适应PID的路径跟踪控制方法。首先,建立了农用车辆运动学模型和电动助力转向系统模型,为后续的控制算法的设计打下模型基础。其次,设计了单神经元自适应PID控制策略,为了消除频繁控制引起的振荡,根据实际转角控制精度的要求,设置合理死区作为转角跟踪误差,利用带监督的赫步学习规则对神经元进行训练,在Matlab/Simulink环境下构建控制模型。试验和仿真结果表明,基于SNAPID的农用车辆路径跟踪控制精度较高,在直线行驶工况下,最大偏差在3.2cm以内,平均偏差在0.92cm以内;在曲线行驶工况下,最大偏差在4.3cm以内,平均偏差在1.03cm以内。

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。