基于模型预测控制的无人矿车路径跟踪

针对不同道路条件下无人矿车的路径跟踪问题,设计了一种基于模型预测控制的无人矿车路径跟踪控制器,可以根据不同的路况改变控制器的控制参数,提高无人矿车在不同路况下的稳定性和转向精度.该方法先建立二自由度的车辆模型,采用前向欧拉法进行离散化处理,根据不同附着条件的路况确定不同的控制参数,转化成带约束的二次规划形式;通过在Trucksim和Matlab/Simulink平台上进行双移线工况的仿真分析,确定不同路况和车速条件下的路径跟踪控制器控制参数,完成无人矿车的路径跟踪.联合仿真的结果表明,设计的路径跟踪控制器相对于参数一定的控制器可以提高无人驾驶矿车行驶时的控制精度和稳定性.

基于AP AUTOSAR的矿车自动驾驶故障诊断系统应用

基于AP(Adaptive)AUTOSAR的方法论和诊断架构,二次开发了基于MDC300F平台的矿车自动驾驶诊断系统。利用MCDTool对二次开发的诊断功能进行了远程DoIP诊断测试,成功验证了矿车自动驾驶的诊断功能。