ADAMS/Car在汽车平顺性仿真中的应用

基于ADAMS/CAR二次开发模块车辆仿真系统平台,利用专家模块建立整车模型,模拟在某一车速、某型路面、某一前悬架刚度,进行整车在一定负载下的动力学仿真,在后处理模块中得出整车底盘质心三个轴向的加速度变化曲线,利用ADAMS后处理功能,通过快速FFT运算并结合相关客观评价算法,计算出三个方向的总加权加速度均方根值,以此为参量,评价整车行驶平顺性.这对轿车设计和相关参数的确定有重要的参考意义,为汽车平顺性等问题的研究提供参考.     

基于Frenet坐标系的自动驾驶轨迹规划与优化算法

针对公路场景下作速度保持的自动驾驶汽车实时轨迹规划问题,提出一种基于Frenet坐标系的优化轨迹规划算法.首先,利用Frenet坐标系将车辆运动解耦,构建无约束横向/纵向独立积分系统;然后,根据初始配置和可内嵌到行为层的目标配置,通过采样生成有限的4次、5次多项式候选轨迹集合;最后,利用以高斯卷积、加速度变化率为核心的安全性和舒适性评价指标构建损失函数,评价轨迹成本,并结合曲率、加速度检查,选择能够最小化损失的最优解.结果表明,该算法能满足公路型场景的规划需求,车辆运动轨迹平滑、舒适、安全性更高.     

挡位离散型车辆经济性加速策略的伪谱法优化

加速过程中, 车辆的油耗与驾驶员的操作策略密切相关. 本文通过最优控制方法定量化地研究了挡位离散型车辆的经济性加速策略. 将加速策略的辨识构建为一个Bolza型最优控制问题(Optimal control problem, OCP), 设计了考虑加速距离影响的经济性定量评价指标. 该问题含有离散型控制变量, 隶属于混合整型最优控制问题, 且性能函数和状态方程呈现强非线性. 为高效地求解该问题, 结合变速器挡位切换规律, 将该整型问题转化为多段光滑问题的协同优化, 采用Legendre伪谱拼接法实现变速器挡位、换挡时机、发动机力矩的数值求解. 解析分析了经济性加速策略的形成机理, 总结了实用化的经济性加速度选择策略和挡位切换规律. 仿真验证了所求策略的节油潜力.     

汽车驾驶中数据采集和分析方法探讨

文章对汽车驾驶状态中的数据采集和分析提出了一种研究方法,对方向盘转向轴、油门踏板和刹车踏板的操作控制进行多点监控,结合嵌入式计算机、CAN-bus总线技术的应用,对汽车驾驶状态进行监控.给出了iCAN协议测量节点的设计,加速度传感器的数据处理,智能控制器设计算法及软件实现.     

集中质量-弹簧碰撞模型在汽车被动安全预研阶段的应用

为在车身开发的概念设计阶段明确车辆前碰的安全性目标加速度波形,提出以乘员伤害值确定整车正面碰撞波形的方法,建立包括驾乘人员的车辆集中质量-弹簧(Lumped Mass-Spring,LMS)模型.为确保LMS模型的有效性,将整车有限元模型仿真结果与运动学特性计算结果对比.通过对比前碰加速度波形、刚性墙力以及前舱总的压溃位移,对LMS模型的有效性进行验证.以乘员胸部的乘约效率为优化目标,基于已验证的LMS模型进行关键参数的试验设计分析,从而为车辆前结构的碰撞安全性能设计提供参考.     

像素级多源遥感影像信息融合的客观分析与质量评价

为了评价融合影像质量和各种融合方法的优缺点,理论上必须具备一套客观的、全面的评价指标.采用高空间分辨率影像和低空间分辨率多光谱影像融合的主要目标是获取高分辨率多光谱影像,因此对融合影像进行客观分析与质量评价,需要客观与主观的定量评价标准相结合进行综合评价.即对融合影像质量在主观定性的目视评价基础上,进行客观定量评价.为此本文提出了熵、平均梯度和相关系数等评价融合影像质量和融合方法性能的指标,并结合实际对二套空间分辨率不同的影像数据进行了分析试验.     

基于改进熵值法的MCAI软件评价模型研究

本文用标准化方法对熵值法进行改进,将改进后的熵值法与层次分析法结合,建立基于改进熵值法的MCAI软件评价模型。该评价模型解决了层次分析法评价模型中对MCAI软件评价指标赋权完全依赖专家对评价指标的主观判断的问题,实现了对MCAI软件评价指标的固有信息与评价者的主观判断信息的量化与综合,对MCAI软件评价指标进行客观赋权,使得对MCAI软件评价既客观又科学,是对MCAI软件评价方法的创新。通过该评价模型的运用,确保MCAI软件的开发朝向用户需求的方向进行,提高了MCAI软件的开发质量和开发效率。     

驾驶训练模拟器的设计与开发

随着仿真技术的发展，开发用于驾驶培训的驾驶训练模拟器具有重要的社会和经济意义。文章介绍了驾驶训练模拟器的系统构成，并建立了五自由度整车动力学模型，在视景系统模型的建立过程中选取了合适的图形处理技术优化场景模型，并在视景系统程序实现中采用了多通道图形显示技术，对图像运动匹配一致性进行了重点研究。     

营运车辆驾驶行为的研究与应用

我国公路运输里程数居世界前列,且大部分的客货运输工作都是由营运车辆来完成.有数据显示,大部分的重特大运输事故与营运车辆有关.因此需重视营运车辆的运行状况,特别是重视驾驶员的驾驶行为,以减少车辆事故的发生.论文通过对车联网数据进行分析、确定驾驶行为指标及各指标得分细则并使用K-means聚类方法对驾驶行为进行分级,最终建立评估模型,客观评估驾驶行为的优劣.实际结果表明,该评价模型为驾驶员行为习惯的综合分析提供了一种可行的方法.     

自动驾驶智能系统测试研究综述

随着人工智能技术的深入发展,自动驾驶已经成为人工智能技术的典型应用,近十年得到了长足的发展,作为一类非确定性系统,自动驾驶车辆的质量和安全性得到越来越多的关注.对自动驾驶系统,特别是自动驾驶智能系统（如感知模块,决策模块,综合功能及整车）的测试技术得到了业界和学界的深入研究.本文调研了56篇相关领域的学术论文,分别就感知模块、决策模块、综合功能模块及整车系统的测试技术、用例生成方法和测试覆盖度量等维度对目前已有的研究成果进行了梳理,并描述了自动驾驶智能系统测试中的数据集及工具集.最后,对自动驾驶智能系统测试的未来工作进行了展望,为该领域的研究人员提供参考.     

A comparative study on subjective feeling of engine acceleration sound by automobile types

To achieve marketing success, automobile companies are constantly striving to develop design elements that can create effective experiences for customers and establish their brand identity. Among the various design elements, engine sound is an important feature, which has been widely studied to understand the subjective feeling of the sound quality. This study aims to identify the representative affective variables of engine acceleration sound based on different vehicle types, and analyze their relation with psychoacoustic parameters. Affective adjectives were collected from previous researches and used to evaluate the engine acceleration sounds of different vehicle types, including 14 sedan cars and 10 sports cars, which were selected for the experiment. The third gear wide open throttle sounds of each automobile were recorded and evaluated by 36 adults. To quantify the representative affective variables, four psychoacoustic parameters namely loudness, sharpness, roughness, and tonality were utilized. The results showed there are two representative affective variables namely “comfort” and “sportiness”, which are significantly different across the vehicle types. The regression models for the affective variables showed distinct differences in the vehicle types. Furthermore, the results showed that the subjective feelings for engine acceleration sound depends on the vehicle type. The results of this research can be used to develop engine acceleration sounds that optimize subjective feelings for various vehicle types.     

针对多个动力学性能的整车多目标优化

针对难以用传统单目标方法开发综合性能好的汽车的问题,建立整车刚柔耦合多体动力学模型,用车身垂向加速度、前后轮荷标准差和横摆角速度超调量等3个参数表征乘坐舒适性、行驶安全性和操纵稳定性等3方面性能,并采用多目标遗传算法进行优化.从优化得到的一组Pareto解集中选取一个最优解,有效提高汽车的若干性能,证明该方法能有效优化整车动力学性能.     

车辆加速度自抗扰控制

高性能的加速度控制是先进车辆动力学和主动安全系统的一项关键技术,其实现的难点在于车辆加速度系统存在有强非线性和不确定性,本文为此提出一种基于自抗扰控制（ADRC）的车辆加速度控制新方法.首先建立车辆纵向运动动力学模型,设计面向加速度控制的发动机–制动器间的协调策略.然后分别导出发动机–车辆加速度、制动器–车辆加速度两个动力学子系统的仿射模型,使用线性离散算法设计车辆加速度自抗扰控制器.最后进行仿真,结果表明自抗扰控制方法能够实现快速、高精度的车辆加速度控制.     

Design and evaluation of a model predictive vehicle control algorithm for automated driving using a vehicle traffic simulator

This paper describes the design and evaluation of a model predictive control algorithm for automated driving on a motorway using a vehicle traffic simulator. For the development of a highly automated driving control algorithm, motion planning is necessary to satisfy driving condition in various road traffic situations. There are two key issues in motion planning of automated driving vehicles. One of the key issues is how to handle potentially dangerous situations that could occur in order to guarantee the safety of vehicles. The second key issue is how to guarantee the disturbance rejection of the controller under model uncertainties and external disturbances. To improve safety with respect to the future behaviors of subject vehicles, not the current states but rather the predicted behaviors of surrounding vehicles should be considered. The desired driving mode and a safe driving envelope are determined based on the probabilistic prediction of surrounding vehicles behaviors over a finite prediction horizon. To obtain the desired steering angle and longitudinal acceleration for maintaining the subject vehicle in the safe driving envelope during a finite prediction horizon, a motion planning controller is designed based on an model predictive control (MPC) approach. The developed control algorithm has been successfully implemented on a vehicle electronic control unit (ECU). The proposed control algorithm has been evaluated on a real-time vehicle traffic simulator. The throttle, brake, and steering control inputs and the controlled vehicle behavior have been compared to those of manual driving.     

基于正碰CAE分析的车身纵梁结构优化设计

对某车型进行50 km/h、100%正面碰撞CAE仿真分析,发现车身前纵梁溃缩变形不充分,导致B柱加速度峰值超过45g目标要求。对前纵梁结构和前防撞梁吸能盒进行优化,由CAE分析可知：车身前纵梁结构变形得到明显改善,B柱加速度峰值降低到45g以下,满足目标要求。该优化可有效提高车身正面碰撞的安全性能。     

基于模糊综合评价的驾驶安全性评价研究

随着经济的发展,人均汽车保有量快速增长,道路交通安全问题造成了巨大的人员伤亡,进行驾驶行为安全性评价十分必要。首先对驾驶行为安全性评价指标体系进行了研究,从行驶里程、超速时间、危险操作等方面构建评价指标体系,运用层次分析法为评价指标分配权重。其次对驾驶行为安全性评价方法进行了研究,采用模糊综合评价法进行驾驶行为安全性评价,从构造因素集、评语集、权向量、隶属度矩阵、模糊综合评价结果矩阵五个环节进行量化分析。然后在Android平台上实现驾驶行为安全性评价系统。最后经OBDII模拟器实验和实车测试表明上述方法和实现的系统能够实时准确地对驾驶行为安全性进行评价。     

面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述

随着汽车智能化程度的不断提高,智能汽车通过环境传感器与周边行驶环境的信息交互与互联更为密切,需应对的行驶环境状况也越来越复杂,包括行驶道路、周边交通和气象条件等诸多因素,具有较强的不确定性、难以重复、不可预测和不可穷尽。限于研发周期和成本、工况复杂多样性,特别是安全因素的考虑,传统的开放道路测试试验或基于封闭试验场的测试难以满足智能驾驶系统可靠性与鲁棒性的测试要求。因此,借助数字虚拟技术的仿真测试成为智能驾驶测试验证一种新的手段,仿真场景的构建作为模拟仿真的重要组成部分,是实现智能驾驶测试中大样本、极限边界小概率样本测试验证的关键技术,这对提升智能驾驶系统的压力和加速测评水平显得尤为重要。面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术已成为当前汽车智能化新的研究课题和世界性的研究热点,作为一种新兴技术仍面临许多挑战。本文提出了面向智能驾驶测试的仿真场景构建方法,系统阐述了国内外研究工作的进展与现状,包括场景自动构建方法和交通仿真建模方法,重点分析一些值得深入研究的问题并围绕场景构建技术的发展趋势进行了讨论分析,最后介绍了团队相关研究在2020中国智能驾驶挑战赛仿真赛和世界智能驾驶挑战赛的仿真场景应用情况。     

基于模糊逻辑算法的纯电动客车起步加速能力优化与再生制动控制

日益严重的环境问题促使城市交通向着清洁、高效和可持续的方向发展,同时也促进了新能源交通技术的推广和应用。随着电池和电机驱动技术的发展,纯电动客车也受到越来越多的关注。起步加速能力和可再生制动是纯电动公交车区别于传统内燃机车的两个方面。由于加速踏板信号响应与驱动电机响应较快,理论上纯电动客车的加速性能要优于传统内燃机车。再生制动是一种降低能耗、提高续驶里程的重要技术手段。文章基于模糊逻辑算法,设计了驱动扭矩控制策略对驱动工况下的纯电动客车起步加速能力进行优化。同时,针对纯电动客车制动工况设计了能量回收策略。结果表明,驱动扭矩控制策略可使纯电动客车起步加速时间从19.7 s减小至19.25 s,制动能量回收策略在中国典型城市公交路况下使能量消耗减少11%。