基于改进预瞄控制模型的车道保持系统设计

为解决扭矩控制的车道保持(LKA)系统鲁棒性不高、受车辆制造一致性以及路面激烈干扰影响大的问题,采用神经网络技术、Autofix算法及预瞄反馈控制理论,利用预期轨迹决策和跟随PID控制算法设计了一套基于角度控制的车道保持系统。基于Carsim/Veristand/MATLAB搭建了硬件在环仿真试验平台,通过虚拟仿真验证了该车道保持系统设计的有效性与准确性。基于GB/T 39323—2020、CN-CAP—2021、Euro-NCAP—2022并结合实车调试及用户关注场景对车道保持系统的测试要求,通过仿真及实际场景对比验证得出以下结论:相对于扭矩控制的LKA系统,在相同使用场景下,使用角度控制的车道保持系统具有较好的车道保持能力、稳定性、适应性和鲁棒性。

车道保持辅助系统设计

车道保持辅助系统(LKAS)在汽车无意识偏离时能发出预警并纠正偏离,具有重要的安全作用和研究意义。设计了一种车道保持辅助系统,主要包括车道偏离预警模块和车道居中控制模块,通过摄像头采集数据并做了图像处理,根据左右车道线和车辆位置状态判断车辆是否偏离车道。若车辆发生偏离且驾驶员未主动控制车辆,则偏离预警发出声光报警,控制模块对车辆速度及方向进行调节,车辆向车道中心靠近,并沿着车道中心行驶。用实验小车对车道保持辅助系统进行验证,结果表明,系统可实现车道偏离预警和车道居中控制,具有较高的稳定性和可靠性。

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。

一种优化紧急车道保持辅助功能触发的方法

文章主要介绍紧急车道保持辅助功能的触发方法、装置及电子设备。针对紧急车道辅助功能方案的局限性做出优化,为其优化提供参考。

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。

人机共驾型车道保持辅助控制策略

车道保持辅助系统对于汽车横向安全具有重要意义,然而在实际使用中往往存在人机冲突等问题,为此,文章提出了人机共驾型车道保持辅助控制策略。基于实车平台搭建了驾驶员驾驶数据采集系统并对驾驶数据进行实时采集;根据学习向量量化神经网络理论,利用实车驾驶数据训练并生成驾驶员驾驶意图辨识模型;设计人机共驾型车道保持辅助控制系统构架,基于偏离预警模型确定辅助系统的介入条件,基于单点预瞄最优曲率驾驶员模型输出能够使车辆快速回正的最优转向盘转角,设计模糊控制系统实现对共驾系数的实时计算;搭建驾驶员在环平台并进行测试验证。结果表明,所提出的车道保持辅助控制策略能够在对驾驶员驾驶意图进行准确辨识的基础上,根据车辆偏离状态,提供合理的辅助的机器转角以实现人机共驾型车道保持辅助控制。

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。

LKAS 功能标定车辆状态排查与问题分析

转向系统的车道保持辅助系统(LKAS)功能作为高级驾驶辅助系统(ADAS)功能的基础功能模块,对车辆的高级自动驾驶功能的实现有重要的意义。LKAS功能是实现车辆横向功能的基本功能需求,良好的车辆转向性能是保证良好的LKAS功能的基础,因此,在对车辆的LKAS功能进行标定前,有必要对车辆状态进行排查验收,对存在的不良现象进行问题分析,提供优化方案,确保车辆的基本性能可以满足LKAS功能标定的需求,进而满足ADAS功能要求的需求。

车道保持辅助系统数据可视化及控制策略

针对车道保持控制实车测试环节中下位机单独调试可视化不足以及时间效率低等问题,设计了一种基于PyQt的车道保持控制在线调试系统。通过Python中的Serial模块,与以STM32控制器为核心的车道保持下位机进行串口通信,下位机将获取的传感器数据信息实时传输给上位机,并按照设计的三段式车道保持控制策略进行车辆行驶状态的控制。上位机软件对监测的车辆状态信息及车道保持控制参数进行可视化展示,并根据需要进行控制参数的在线调整,实现车道保持功能的在线调试和参数优化。研究结果表明:系统识别车辆偏离的响应时间为0.1 s,进行扭矩等控制参数更新的时间间隔为20 ms,纠偏后能够在车道线内稳定行驶40 s以上。

基于STM32的车道保持控制系统设计

针对商用车道保持控制以及实车测试,设计了一种基于STM32的车道保持控制系统。通过CAN总线与车辆行驶状态监测的传感器、基于视觉的车道检测传感器建立通信;并对车身方位角、距左右车道线距离、车速、方向盘转角等数据进行解算;利用基于驾驶体验的三段式控制策略,实现对车道保持所需转向扭矩的计算,进而在实际道路上验证了系统的车道保持功能。系统通过对不同车速下,实验车车道保持算法参数进行优化,实现了90 km/h及以下车速的车道保持功能,在实验车上取得了较好的应用效果。

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Kalman滤波器的车道保持辅助系统研究

以非线性车辆动力学模型作为系统被控对象,利用Matlab/Simulink软件设计一种基于Kalman滤波算法的车道保持驾驶辅助系统。运用Kalman算法估计车辆行驶状态信息,并利用"预瞄—跟随"驾驶员模型—车辆模型—控制器所组成的驾驶员模型在回路仿真的方式对所设计系统进行验证。结果显示所设计的车道保持辅助系统能有效提高车辆路径跟踪能力。

基于人机共驾的车道保持驾驶辅助系统

针对驾驶员因疲劳、分心以及横向风等因素,无意识地使车辆偏离车道线的问题,提出了一种通过固定的共驾系数实现辅助驾驶系统与驾驶员之间人机共驾的车道保持驾驶辅助系统研究方法。为了模拟驾驶员分心、疲劳状态,建立了驾驶员模型。在驾驶员模型的基础上,采用分层控制方法设计车道保持驾驶辅助系统。上层控制器利用模型预测控制方法设计转向角矫正策略;下层控制器根据上层控制器计算的期望横摆力矩对车辆进行防侧翻稳定性控制。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,设计不同行驶工况,并分别采用人工驾驶和辅助驾驶2种方式进行仿真试验,仿真结果表明:无论在高速、低速或者低附着系数路面,当人工驾驶的车辆偏离车道中心线时,驾驶辅助系统均能及时矫正车辆的行驶方向,保证车辆稳定地跟踪车道线。

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。

汽车弯道防侧滑/侧翻控制器设计

对自动化公路系统弯道上汽车防侧滑/侧翻控制系统进行了研究.在汽车驶入弯道前计算安全车速,建立车辆运动学模型,采用积分反推方法设计了直道制动减速阶段的速度控制器,通过引入虚拟控制变量设计了弯道车道保持阶段的位姿控制器.根据车辆动力学简化模型设计了动力学控制器进行仿真试验,车辆以安全车速通过弯道.试验表明所设计的控制器具有快速、准确跟踪和全局稳定的特性,能有效避免发生侧滑/侧翻的危险工况,保证车辆行驶安全性和方向稳定性.

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%。

基于VBOX-ADAS模块车道保持系统测试研究

车道保持系统可以有效减少因驾驶者疲劳、分神等原因导致车辆偏离所引发的交通事故。论文对该系统的架构和工作原理进行了阐述,指出目前对于该系统测试的重要意义,并针对该系统测试方法的缺失问题,提出了一种基于VBOX-ADAS模块的车道保持系统测试方法。该方法不仅考虑了目前车道保持系统的实际情况,更结合了实际仪器的使用,使得测试方法具有实际意义和使用价值。通过整车的实际验证,确定测试方法能够较好地测试系统的各方面性能,以便改进系统,提升车辆品质,增强市场竞争力。摘要:

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。

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。