参数扰动对一种先前的车辆制动控制和防护方法的影响

探究了作者早先提出的一种车辆制动控制防护方法在参数扰动下的防护效果。用MADYMO虚拟仿真软件,对4种形状的典型车头开展了仿真,分析了以下参数:人体头部与车体首次接触时间、制动系统协调时间、路面附着因数:扰动时,对该制动控制防护方法的影响。结果显示:在人体头部与车体首次接触时间时为80~100 ms时,对加权伤害费用(WIC)降幅的影响最显著,但不同车型下的参数敏感性排序存在差异。在路面附着因数扰动为0.45~0.80时,人车碰撞损伤未增加;但地面所致WIC降幅均大于零,可有效降低人地碰撞损伤。在制动系统协调时间参数扰动区间为80~350 ms时,该车辆制动控制防护方法仍然保持有效。

基于浮动车轨迹数据的干线信号协调配时优化

为了提高城市干线的通行效率,缩短车辆在干线行驶时的平均延误,基于浮动车轨迹数据提出一种城市干线交通信号协调控制优化方法。该方法根据浮动车采集的时空轨迹数据,使用最大期望算法对混合车流(浮动车和其他车辆)到达率进行预测。结合信号状态,通过计算干线道路上、下行双向饱和度,以总延误最短为优化目标建立了干线协调配时优化算法,并采用遗传算法进行求解。以合肥市黄山路路段为例,比较无协调控制、传统定时协调控制和基于轨迹数据的信号协调控制。结果表明,所提供的方案可有效缩短干线交叉口车辆总延误,减少燃油消耗。

基于车路协同的智能网联小车车速控制系统设计

车路协同作为当前中国自动驾驶的主要发展路径,通过不断融合“聪明的车”和“智能的路”两大核心要素,实现了车与路的高效协同,具有覆盖面广,产业链长,跨界融合特征突出的特点。同时,随着智能网联汽车朝着智慧出行的加速推进,渗透率逐渐增长,使得交通效率日益提高的同时大大降低了交通事故的发生率,改变了人们的生活方式。基于此,本文设计了一种基于车路协同的智能网联小车车速控制策略,通过实现智能网联小车车速与路侧单元红绿灯周期信号的数据共享,达到智能网联小车对红绿灯信号的判断并作出相应速度控制的目标。

CACC车辆在信号灯路口通行的控制算法研究

为改善车路协同自适应巡航车辆通行信号灯路口的通行效率,提出一种考虑信号灯状态的模型预测控制算法。在信号灯路口跟随前车通行时,车辆通过V2X获取信号灯状态,包括信号灯位置、颜色、倒计时,利用车辆纵向运动学模型建立控制器输出的加速度请求与未来状态的关联,设计一个同时考虑跟车状态和信号灯通行的目标函数,通过非线性优化计算输出的加速度请求,模拟人类驾驶员在跟车通行信号灯路口的行为状态。仿真结果表明,相比于ACC车辆,使用该算法的车辆在信号灯路口通行时,在保证安全性的前提下有更高的通行效率。研究成果为CACC车辆的控制算法设计提供效率优先的理论基础,在系统同时包含经济模式和效率模式的设计状态下,对后者的设计有应用参考价值。

基于车路协同的下穿地道积水监测与交通预警管控系统

为解决城市道路下穿地道积水引发的交通拥堵与安全事故问题,该文基于车路协同理论,对下穿地道积水监测、风险预警、交通诱导和车辆管控开展研究。以四分位数法分析车辆安全涉水高度数据,合理划分下穿地道积水深度等级。基于积水划分等级,结合现有道路交通设施,研究下穿地道积水安全预警防护系统。实现下穿地道积水条件下的交通自动预警与管控,可以有效预防高风险等级下车辆误入下穿地道造成安全事故,提升恶劣环境下的交通安全管理水平。

车路协同技术应用与性能对比及智能融合仿真分析

交通网络的持续扩展和交通流的不断增加使得高速公路协同管控极为重要,通过科学的协同管控策略来有效提升交通效率和行车安全性。在对车路协同技术分析的基础之上,构建了车路协同架构,并对高速公路场景不同通信协议的性能进行了对比,指出C-V2X技术的丢包率明显低于IEEE 802.11p技术。结合行车方向,避免反向车辆干扰,提出了高速公路资源调度算法,并通过仿真验证了高速公路资源调度算法能够有效避免反向车辆通信干扰,降低丢包率。

车路协同环境下网联车出匝道控制和速度优化

文章旨在探索一种新的智能网联车技术,可以有效地解决传统车辆汇入匝道冲突区域时减速甚至停车所带来的延误问题,并且可以在车路协同环境下,通过STM32等硬件实现两阶段的优化模型,以达到更好的效果。通过智能网联车的自动驾驶功能和速度优化模型的配合,结合GPOPS软件寻找出车辆在匝道冲突区域行驶的最优轨迹,减少车辆在高速公路下匝道路段中不必要的加速、减速等情况、减少能耗、保证安全且提高车辆通行效率。

车载磁悬浮转子系统动力学特性

针对车载磁悬浮转子系统的动力学耦合问题,引入欧拉角坐标变换法,基于七自由度车辆动力学模型与五自由度转子动力学模型建立了车载磁悬浮转子系统动力学耦合模型,对模型有效性进行了验证,并对不同路面激励和磁悬浮轴承控制参数下的系统动力学特性进行了研究。结果表明:车载磁悬浮转子系统存在动力学耦合效应,动态响应中出现了车辆垂向激振频率与转子旋转频率;车辆系统与磁悬浮转子系统的振幅随路面激励振幅的增加而增大,随路面激励频率的增加而减小;在一定范围内增加比例系数和微分系数将减小系统的振幅。

基于车路协同的智能交通信号灯优化控制策略

交通拥堵、交通事故、公共交通不便及空气污染等已成为制约城市交通发展的主要因素,解决城市交通问题已成为智能城市建设的首要任务。利用车路协同技术搭建车辆和信号灯之间的通信通道,及时收集车辆的实时状态、位置信息、道路的拥堵情况和交通流量等信息,通过车辆和道路设施之间的信息交互系统实现自适应的交通信号控制,达到信号灯的精细化控制和智能化管理。基于车路协同的智能信号灯优化控制策略是一种新型的交通信号控制策略,通过实时采集车辆信息、实时监测交通流和调整信号灯,达到交通信号灯优化控制,对全面提高城市交通效率、安全性和环保性,解决城市交通拥堵等问题具有很好的针对性。

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。

基于视觉导航系统辨识的车路协同自动驾驶高精规控方法

当今汽车自动驾驶领域的毫米波雷达、激光雷达和摄像头等传感技术日趋成熟,由此构建L2级别的单车辅助自动驾驶系统已完全具备能力。但是,对于L4级别的单车完全自动驾驶仍存在较大的技术挑战,主要是由于单车传感器本身较难准确获取道路全局的实时状态;导航和规控的精度较难满足复杂道路场景的需求。文章针对上述技术难点,提出了车路协同框架下的视觉导航低成本技术途径;并在车路协同技术底座上,通过系统辨识的方法辨识视觉传感和车路协同信道的误差特征。针对单车规划与控制精度的难点,提出了基于车辆动力学特性和驾驶数据的动力学参数辨识方法,为提高单车运动轨迹预估精度提供有效手段。通过感知侧和规控侧的系统参数辨识,综合提升自动驾驶精度,夯实L4级别自动驾驶基础。

车辆制动稳定性的模糊协调控制

降低车辆的横摆力矩对改善车辆制动稳定性具有重要意义。在分析车辆制动时轮胎与路面接触力学特性的基础上,推导出横摆力矩与前轴两侧车轮的加减速度差、制动轮缸压力差之间的相互关系,提出了一种基于车轮加减速度差来对制动轮缸压力进行模糊协调调节,从而提高制动稳定性的控制方法。参照国家标准,在不同条件下进行道路试验。道路测试表明,相对于各个车轮独立控制,模糊协调控制降低了车辆横摆力矩,改善了车辆的制动稳定性,是一种新的有效的控制方法。

高速电驱动履带车辆联合制动转矩动态协调控制研究

针对高速电驱动履带车辆机械制动器、电机和电液缓速器3种执行部件联合制动转矩响应的问题,提出了机械制动器、电机和电液缓速器动态协调控制策略。基于制动需求和车速等因素进行稳态制动力分配,综合考虑3种执行部件动态响应特性,建立基于电机-电液缓速器二者联合制动和机械-电机-电液缓速器三者联合制动转矩动态协调控制策略,搭建面向工程应用的电驱动履带车辆传动系统仿真模型,利用实时仿真工具进行策略验证。仿真结果表明,在整个制动过程中该动态协调控制策略可提高车辆总制动转矩响应速度和精度,改善系统动态响应特性。

基于粒子群理论的干道协调控制优化研究

基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法及车流离散理论,提出了以车流延误最小为目标的相位差优化模型。该模型为共用干道的一系列交叉口组成的线控系统。介绍了车流通过线控系统交叉口停车线后的流率-时间规律,建立了车流通过线控系统交叉口时产生延误的计算方法。仿真试验运行结果表明,该模型能更准确地反映现实的交通运行情况,为干道交通运行提供更好的控制效果,模型的递推形式有利于计算机编程实现,较双向绿波数解法优越。

基于Agent的无灯控交叉路口插车仿真研究

该文以Agent技术为基础 ,首先论述车辆Agent的基本结构 ,进而对车辆Agent经过无灯控路口时的插车策略进行描述 ,通过Agent的通信功能以及相互协调功能 ,使车辆Agent在经过路口时与实际驾驶员的行为相接近 ,对车辆经过无灯控路口时的插车行为进行仿真 ,仿真结果表明了使用Agent技术进行交通流系统仿真的可行性。

基于车路协同下的现代有轨电车协同控制技术研究

随着交通问题的日益严重,许多国家及城市都在大力发展公共交交通,现代有轨电车成为重点发展对象。我国在这方面处于起步阶段,以单点主动优先控制为主。利用VISSIM仿真平台,并以某城市有轨电车为例进行研究,主要针对共享路权交叉口的系统控制提出基于车路协同下的现代有轨电车协同优先控制。通过仿真模拟环境验证得出:采用车路协同下的现代有轨电车协同控制策略可以提高其运行速度与运行效率,以及降低了对社会车辆的影响。

基于车路协同的无信号交叉口协调控制策略

基于车路协同技术,在车车、车路可实时动态信息交互的环境下,针对无信号灯十字路口的车辆冲突问题,设计了一种基于“冲突点占用”的十字形无信号交叉口车辆协同控制策略。仿真实验表明该策略可保证行车安全及车辆行驶轨迹的舒适性和平滑性,提高通行效率,有一定的应用价值。

基于Carsim的EBD/ABS协调控制研究

为了提高车辆制动效能,增加制动安全性,提出EBD/ABS协调控制策略。基于商用车动力学仿真标准软件Carsim建立某微型车的非线性动力学模型和路面模型,通过在不同路面附着系数的路面以及对开路面上的动力学仿真,验证协调控制方案。仿真结果表明所提出控制策略方法可行,制动效果良好。

考虑次干道出入车辆和行人过街影响的单向绿波相位差优化方法

针对干线绿波控制效果受次干道出入车辆和行人过街影响的实际问题,首先在分析上游次干道左转车辆对下游交叉口排队影响的基础上,将两相位排队消散模型改进为4相位排队消散模型,并依据该模型对传统相位差进行优化;然后分析行人过街对干线车流的影响,采用加权平均法计算车辆因行人过街干扰而产生的时间延误,并据此进一步对相位差进行优化。最后利用Vissim进行仿真验证,结果表明:改进的绿波控制优化方法和传统绿波控制方法相比,车均延误减少了20.5%,车均停车时间减少了17.6%,车均停车次数减少了8.7%,平均行程时间减少了3.5s,对于干线绿波协调具有更好的控制效果。

基于滚动优化策略的车路协同智能车流控制方法

为提高车流控制过程中的安全性及稳定性,提出一种基于滚动优化策略的车路协同智能车流控制方法。首先对车路协同条件下车流特性进行分析,针对分析结果,分别从车流控制过程中的稀疏纵向间距阶段和换道阶段进行控制,并根据控制过程中采集到的最佳数据结果,对控制模型进行滚动优化,并通过仿真实验对所提方法进行测试,实验结果表明,在对同向双车道进行车流控制过程中,所提方法控制车辆加速度变化幅度基本稳定在3m/s2,车间距基本保持在30m左右,且在变道开始和结束前保持稳定,方向盘扭转角度不超过40°,具有较高的平缓性及安全性,表明该研究具有价值。