自主车辆前馈NMPC路径跟踪控制方法研究

在弯道等大曲率场景中,车辆转向系统的迟滞和车辆模型的线性化会导致转向不足和稳态误差,从而影响自主车辆路径跟踪精度和响应速度。为了解决这一问题,提出了一种路径跟踪框架。该框架在弯道等大曲率场景,触发前馈控制控制器,输出理想转角序列,提前使转向机构到达最优转角附近;随后将引入排斥目标函数的非线性模型预测控制器优化求解出的最优控制序列作用于车辆,刷新理想转角序列。搭建自主车辆实验平台,在不同场景下进行仿真验证,结果表明,与忽略滞后的传统模型预测控制相比,前馈非线性模型预测控制器跟踪精度和响应速度方面的性能有所提高。特别是在弯道等大曲率场景中,所提出的框架将横向均方根误差降低了近30%。

基于虚拟现实的轨道交通车辆数字孪生仿真系统

[目的]为了提高轨道交通车辆仿真系统的可视化与交互性,依托VR(虚拟现实)技术,构建了轨道交通车辆数字孪生仿真平台。[方法]通过轨道交通车辆数字孪生三维模型与机理模型的层级式构建方法,以及层级式关联映射方法,实现了三维模型与机理模型融合,耦合生成了轨道交通车辆数字孪生三维物理模型,并由此提出了一种轨道交通车辆数字孪生仿真系统以及系统的构建方法。以青岛某地铁车辆及其相应运行线路为研究对象,通过搭建的VR平台及车辆自动驾驶控制算法,对该仿真系统功能进行了试验验证。[结果及结论]试验表明,列车实际运行速度与控制运行速度误差均在±1.5 km/h内,证实了模型的有效性。轨道交通车辆数字孪生仿真平台的构建方法为提升轨道交通车辆仿真系统的可视化与交互性提供了新的技术思路。

依托多风格强化学习的车辆轨迹跟踪避撞控制

轨迹跟踪避撞是车辆智能性的重要体现,针对现有控制方法面对同一场景的控制风格单一问题,本文中提出了一种多风格型强化学习控制方法。为实现控制风格多样性,首次将风格指标引入值网络和策略网络,搭建了多风格跟踪避撞策略网络,并结合值分布强化学习理论构建了多风格策略迭代框架,依托该框架推导提出了多风格值分布强化学习算法。仿真和实车试验表明:所提出方法可以多种驾驶风格(激进、中性、保守)完成轨迹跟踪避撞任务,实车稳态轨迹跟踪误差小于5cm,具备较高的控制精度,实车平均单步决策耗时仅为6.07ms,满足实时性要求。

面向智能车辆的路面附着系数分段识别方法

路面附着系数是车辆主动控制系统的重要输入参数,其估计的准确性直接影响车辆动力学系统控制的性能,估算方法应满足实时、可靠和准确性高的要求。首先,建立3自由度车辆模型以及车轮受力模型;其次,分别采用了扩张状态观测器和自适应卡尔曼滤波对利用附着系数和滑移率进行识别与估计;最后,提出了一种路面附着系数的分段识别方法,可以有效识别路面附着系数,在估算过程中通过引入评价指标,减少了该方法的运算复杂度,提高了运行效率。仿真和实验结果表明,路面附着系数的估计误差在0.05以内,通过加入评价指标,算法的运行效率提高了21.1%,可以满足控制系统的实时性要求。

改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法

车辆定位导航是实现智能车辆环境感知的基础,为解决智能车辆在SINS/GPS组合导航下误差问题,提出一种基于蚁群算法改进支持向量机的车辆定位导航精度提升方法。首先,使用状态变换扩展卡尔曼滤波对组合导航进行初步降噪;其次,运用支持向量机及神经网络辅助导航,解决组合导航中位置误差较大、对导航效果产生影响的问题;然后,通过蚁群算法改进支持向量机,对支持向量机核函数参数进行迭代优化;最后,在实车采集数据集下,与神经网络辅助进行对比。结果表明:在东北天3个方向上,神经网络降低误差均方根值的效果达到了72.88%、68.66%、63.87%,而改进支持向量机的效果达到了82.09%、79.62%、90.14%。改进支持向量机能够辅助优化组合导航位置误差,提升车辆定位导航精度。

基于GS-EKF滤波方法的车辆状态参数估计

准确、高效的车辆状态估计是智能汽车实现精准控制的前提,因此迫切需要开展又快又准的状态估计算法研究.为此,提出一种分级串联型扩展卡尔曼滤波(graded series extended Kalman filter,GS-EKF)车辆状态参数估计方法,旨在保证估计精度的同时,提升算法的计算效率和鲁棒性.首先,基于分级串联思想,将初级扩展卡尔曼滤波估计的结果,作为次级状态估计的可量测控制输入信号,实现分级串联状态估计;然后,建立3自由度非线性动力学车辆状态参数估计模型,以方向盘转角及纵向、侧向加速度为输入变量和观测变量;最后,搭建联合仿真验证平台,对比分析4种不同算法的精度、鲁棒性以及效率.结果表明所提出的算法在精度和鲁棒性方面可达到粒子滤波的效果,而效率比粒子滤波提升了41.2%.

云支持的分层式车辆队列预测性巡航控制

为了提升队列行驶的经济性,提出了一种高速公路场景下的云支持的队列预测性巡航控制方法(CPPCC),并进行真实道路和车辆数据模型的仿真实验。该方法采用了分层式结构,上层为云端的队列速度规划层,下层为队列稳定控制层。云端的速度规划层,考虑了道路坡度的滚动域的动态规划(RDP)算法,实现队列行驶的经济性目标。下层的车端队列稳定控制层,搭载了分布式模型预测控制器(DMPC),来跟踪云端发送速度,同时考虑了队列的稳定控制。结果表明:与传统的前车与领航车跟随的定速巡航队列(PLF-CC)方法相比,在行驶时间减小0.24%的前提下,本文所提出的方法节省6.04%的能源。

基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法

前方相邻车道车辆变道切入自动驾驶车辆所在车道是典型的高速公路自动驾驶高风险场景,在实际高速公路上进行该类场景的复现测试存在非常高的安全风险,虚拟仿真测试是解决该问题的最佳途径之一。为自动生成批量化的高保真高速公路变道切入测试场景,该文提出了一种基于时间序列生成对抗网络(TsGAN)的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法。该算法以变道切入时刻两车的车头时距和侧向时距为场景危险程度评价指标,从高速公路真实轨迹数据集highD中提取4类不同危险程度的2853个变道切入场景实例,基于TsGAN构建变道切入测试场景生成模型,并利用所提取的真实轨迹数据训练模型;其后,采用所构建的模型生成前车变道轨迹和测试车变道切入时刻前的运行轨迹,通过比较所生成的变道轨迹与真实轨迹之间的分布相似性、频谱误差,验证所生成的轨迹的真实性。该文还分析了所生成的场景中变道切入时刻两车的运动关系及轨迹参数分布,检验了自动生成的场景在自然场景中的覆盖度。结果显示:从轨迹关键参数的分布来看,TsGAN模型生成的变道轨迹与真实轨迹的平均相似度达79.7%,平均频谱误差小于8%,落在最相似真实轨迹缓冲区的轨迹超过83.2%,表明所生成的轨迹具有高真实性;与所采集的真实场景相比,所生成的场景实例覆盖范围更大,在参数区间内分布更均匀,变道切入时刻前方变道车辆与测试车的车头时距和侧向时距分别降低了17.83%和16.37%(平均值),车辆轨迹参数分布区间平均增长了19.44%,表明所生成的场景在自然场景中具有较高的覆盖度;所提出的基于TsGAN的场景生成模型可模拟4种不同危险程度的变道切入测试场景,具有较强的针对性。

氨氢融合零碳内燃机燃烧过程综述

随着中国“碳达峰”与“碳中和”目标的提出,内燃机低碳化、零碳化势在必行。氨作为零碳燃料和氢的高能量密度载体,是实现碳中和有潜力的替代燃料。研发氨氢燃烧技术,实现氨高效清洁融合燃料零碳大功率内燃机高效近零排放对全球气候治理具有重大意义。该文在分析氨作为未来绿色能源的潜力及其在内燃机中实际应用的基础上,从氨氢内燃机的燃烧模式、氨氢燃料的燃烧化学反应动力学、氨氢燃料供给方式等方面综述了氨氢内燃机的燃烧的最新进展,对比分析了火花点燃/均质压燃/射流引燃3种燃烧模式、氨气道喷射/液氨缸内直喷2种燃料供给方式、主动射流/被动射流2种点火方式,提出并论述了基于氨在线裂解制氢实现基于单一液氨燃料油箱的氨氢融合燃烧,是内燃机实现碳中和的极具潜力的技术路线,指出了氨氢内燃机喷雾、燃烧和氮基排放控制三方面需要解决的关键技术和科学问题。研究表明:氨氢融合内燃机采用微量氢气(小于3%)引燃氨混合气,可以获得稳定燃烧和高热效率,并拓展稀然极限。氨氢融合零碳大功率内燃机作为氨燃料高效可靠的应用载体,在重型车辆、工程机械、远洋船舶、发电等多个领域具备广泛的应用潜力与价值,氨氢内燃机的研发可推动基础燃烧理论的进步,也可以促进中国内燃机产业迈上新的台阶。

课程思政融入汽车构造拆装实习教学的探索与实践

汽车构造拆装实习作为车辆工程专业实践教学的内容之一,是优秀车辆工程科技人才培养的重要途径,在其教学过程中开展课程思政教育具有重要的意义。从汽车构造拆装实习过程中自动变速器、双离合器变速器和自动变速器换挡离合器/制动器的结构组成、工作原理、关键技术等对比分析展开,研究课程思政元素的挖掘,以及课程思政教育的实施方法,设计显性的拆装实习实践教学开展与隐性的课程思政推进有机融合、“三全育人”理念与“三位一体”人才培养目标相结合的教学模式与管理规范。经过四年的汽车构造拆装实习教学实践,验证了融合课程思政的实践教学模式与管理方法的有效性。

汽车碰撞安全性研究之路

本文为张金换教授为《清华人汽车人》一书撰写的《碰撞安全性研究之路》回忆文章。该书为2020年清华大学汽车工程系建系40周年纪念文集。文章回顾了上世纪90年代黄世霖教授和张金换教授带领清华大学团队开创中国汽车碰撞安全研究的历史以及将之拓展到其他领域研究的工程实践。我将原文稍加编辑和配图后在此分享给大家,希望中国年轻一代的汽车人了解中国汽车工业高速发展之前的艰辛之路。

新技术形势下“车能路云”融合发展战略研究

“车能路云”融合发展将汽车、能源、交通、互联网云有机地融为一体,有利于加速形成智能、低碳、安全、高效的全新出行与生活生态体系,高质量推进汽车产业发展;在新技术形势下,进一步形成“智能的车+互动的能+数字的路+协同的云”的良好生态,充分发挥其价值优势是未来我国“车能路云”融合发展的重要任务。本文结合新能源变革、智能网联汽车发展、人工智能以及碳中和等新技术形势,分析了我国汽车产业发展的形势;从车端、能源节点、路端、云端与产业融合5个方面,介绍了“车能路云”的系统构成、发展现状、相互关系与总体框架,并对我国“车能路云”融合发展面临的挑战进行了总结。在此基础上,提出了“车能路云”融合发展的建议,涵盖坚持应用导向、推动正向创新、城市级应用示范、多元化撬动投入以及促循环产生成效5个方面,以期为我国“车能路云”高质量发展提供参考,推动汽车强国、交通强国、制造强国的建设。

面向强制换道场景的智能网联汽车协同换道策略

智能网联汽车的协同换道技术已得到广泛研究,但现有协同换道策略难以解决强制换道场景下的车辆协同问题,或对上游交通造成的负面影响较大。本文旨在面向强制换道场景需求,提出一种考虑理论最小安全距离的两阶段协同换道策略。首先,提出了两车协同换道系统控制架构,并面向车辆强制换道场景制定了协同换道方案。随后,设计了间距调整、协同换道两阶段的滚动时域轨迹规划方法,并求解理论最小安全距离作为间距调整阶段末态约束,解决了现有研究间距策略保守的问题。最后,通过仿真与硬件在环试验验证了所提策略的有效性、优越性与计算实时性。结果表明,所提策略可有效提升换道成功率,在保障换道安全性的条件下降低了换道行为对交通的影响,且在实际边缘云平台的实时计算、通信环境下具备可用性。

商用车电控转向系统的发展现状与趋势

商用车转向系统的电控化是实现商用车节能化和智能化的必由之路,为此商用车转向系统从传统的液压助力转向系统发展到以电液耦合助力转向系统为代表的电控转向系统。本文将对商用车电控转向技术进行综述,从电控转向系统的典型构型、智能转向控制和功能安全设计3个方面对商用车电控转向技术的研究进行梳理,总结电控转向技术的重点研究领域和未来发展方向。梳理总结发现:(1)在系统构型方面,商用车电控转向系统以电液耦合转向助力技术为主,着重于实现商用车智能转向功能,同时兼顾节能化需求;商用车电动助力转向系统是未来理想的电控转向技术方案。(2)在智能控制方面,为了适应商用车智能化的发展,转向执行控制着重于解决液压系统所造成的非线性与时滞性问题以及轨迹跟随过程中的横向动力学控制难题;辅助驾驶功能着重于克服液压系统的非线性导致的转向力矩不连续以及人机控制权的分配;自动驾驶功能着重于提升安全性与燃油经济性。(3)在系统功能安全设计方面,商用车电控转向系统着重于设计符合功能安全标准的故障诊断与容错控制策略。

基于SMX静态混合器的天然气掺氢流动影响研究

为了获取均匀的天然气掺氢混合气,确保掺氢燃气管道稳定、安全输送,采用数值模拟与试验相结合的方法研究了天然气与氢气在SMX静态混合器中的掺混特性及影响因素,详细分析了掺混单元数量、运行工况和掺氢体积比等因素对掺混性能的影响。研究结果表明,氢气与天然气的混合主要依赖于混合单元不断改变流动状态,实现左旋和右旋相互交替,达到均匀混合。流动损失主要取决于静态混合器内流动速度,综合考虑SMX静态混合器的压力损失和混合均匀度性能指标,采用4个掺混单元、进口气流速度10 m/s是一个优选方案。此外,增大掺氢体积比和加长流经混合器出口下游管道长度均有利于提升氢气和天然气掺混均匀度,要结合燃气管道的具体情况来确定掺氢体积比的合理范围。

基于喷射策略的氨柴双燃料发动机燃烧和排放试验研究

在一台重型柴油发动机试验平台的基础上改造氨柴双燃料发动机,加装了一套电控喷氨系统,采用氨气进气道喷射、柴油缸内直喷方式,通过柴油喷射策略的变化,在发动机1 200 r/min的中高负荷下50%氨能占比工况,开展了氨柴双燃料的燃烧和排放特性优化研究。试验结果表明:氨柴双燃料燃烧时,由于氨燃料燃烧速度慢、起燃温度高等特性,柴油原机的上止点附近单次喷射策略,使得氨燃烧与柴油燃烧不同步,燃烧放热率呈现“双峰”曲线,氨燃烧效率较低。采用柴油双喷策略,通过提前柴油预喷时刻,可推迟柴油起燃时间,活化活塞凹坑外的氨燃料,促使柴油和氨燃烧趋于同步,将“双峰”放热曲线转变成“单峰”放热曲线,从而加快燃烧速度,缩短燃烧持续期,减少未燃氨排放,提升氨燃烧效率。但过度提前预喷时刻会造成柴油撞壁,对发动机指示热效率不利。

氨-生物燃料双燃料发动机的燃烧与排放特性

针对双碳目标,应用低碳/零碳燃料是实现内燃机高效清洁燃烧的有效途径。本研究基于一个双燃料柴油机台架开展,缸内直喷燃料分别选用柴油、生物柴油/汽油混合燃料(BG70)和生物柴油/汽油/乙醇混合燃料(BG50E20);氨为进气道喷射,能量替代率为0~28%。试验工况为1200 r/min、0.8 MPa指示平均有效压力(IMEP)。对比分析了不同燃料的一氧化碳(CO)、总碳氢(THC)、氮氧化物(NOx)排放以及颗粒物粒径分布。结果表明:单燃料模式下,BG70和BG50E20的指示热效率高于柴油。BG70的CO排放相比柴油降低30%,但THC和NOx排放在3种燃料中最高。BG70和BG50E20的总颗粒物数量(TPN)排放低于柴油。相比各燃料单燃料模式的燃烧与排放性能,添加氨后的3种燃料的指示热效率降低1%~2%;CO排放增加约1倍;柴油和BG70的NOx排放减少接近50%,BG50E20的NOx排放减少约30%。另外,氨的加入对BG70和BG50E20的TPN有显著影响,当氨能量替代率从0增长至28%时,BG70的TPN排放增加20倍。

钴酸锂电池低温特性和针刺安全性能研究

以低温下工作的钴酸锂(LCO)电池为研究对象,通过实验研究其在低温下的特性和热失控温度变化情况。首先,通过不同温度下的容量测试,对比了-30℃时三元锂离子电池与LCO电池的容量保持率,结果表明,LCO电池在-30℃低温放电容量保持率几乎达到三元锂离子电池的2倍;其次,利用混合功率脉冲特性测试得到了不同温度下电池的内阻;接着,对低温下LCO电池电化学阻抗进行测试,结果表明,-10,-20,-30℃时的电荷转移阻抗较0℃时分别增加了180%,702%,2 400%;最后,对LCO进行针刺热失控实验,结果表明,钢针刺破电池背面后,电池表面最高温度不超过530℃,伴有少量火星,很快产生大量烟雾,并没有发生着火的现象。

基于多尺度注意力机制的实时激光雷达点云语义的分割

为既能提高分割精度,又能克服车载计算资源局限,提出一种面向移动机器人平台的车载实时点云语义分割方法,并进行了综合实验。该方法采用基于投影的激光雷达语义分割方法,将三维点云投影到球面图像,并结合二维卷积进行分割。引入多头注意力机制(MHSA),实现轻量级语义分割模型,以一种全新的方式,将一种深度学习模型架构Transformer映射到卷积。将Transformer的MHSA迁移至卷积,以形成多尺度自注意力机制(MSSA)。结果表明:与当前主流方法CENet、FIDNet、PolarNet相比,本方法在NVIDIA JETSON AGX Xavier计算平台上保持了较高的分割精度(平均交并比为63.9%)及较高的检测速率(41帧/s),从而证明了其对移动机器人平台的适用性。

金属支撑型固体氧化物电解池的3D建模与性能分析

建立了一种铈基电解质的金属支撑型固体氧化物电解池的三维模型,通过多物理场耦合分析了其电化学工作性能.设计的3层电解质结构为10Sc1CeSZ|GDC|10Sc1CeSZ,以GDC为主电解质.针对连接体、流体域和多层单电池结构建立了三维模型,将质量、动量、能量控制方程与物质输运方程和电化学反应耦合建立多物理场分析模型.研究了设计的金属支撑型固体氧化物电解池的电化学工作性能,详细分析了电池内部的速度场、浓度场和温度场分布.结果表明,设计的金属支撑型固体氧化物电解池在650℃下,电流密度为2.4 A/cm^(2)时,电压损失为0.38 V,欧姆损失和极化损失分别占33.72%和66.28%.采用金属支撑对气体的输运仅有轻微的影响,但是整个电池内部的温度分布均匀性得到明显改善.