汽车防撞毫米波雷达研制现状

评述汽车防撞毫米波雷达系统的发展现状及其特性、ＦＭＣＷ雷达系统、研制现状。     

防撞汽车雷达方案探讨

本文从中国实际情况出发,提出了六种防撞汽车雷达方案,并进行了可行性实验,结果令人满意。     

基于DSP的多功能汽车防撞雷达的设计

本系统基于C6000系列DSP的实时操作系统DSP/BIOS的多线程多任务管理,对前视雷达和后视雷达的接收信号同时进行实时处理,是集车载前视雷达、后视雷达、倒车雷达的功能于一体的多功能汽车防撞雷达.在软件方面,利用AR模型功率谱估计的burg算法、MTD-上下扫频相互匹配法对接收到的中频信号进行处理,提高了信噪比和信号处理的准确度,更好地解决多目标问题,降低虚报警、漏报警率.     

高速公路汽车防撞系统的安全行车距离研究

鉴于高速公路上汽车追尾碰撞事故比例日渐增多的状况,汽车防撞系统的研究越来越受到重视.分析得出此类交通事故的主要原因是由于驾驶员未能保持安全的车间距离.以影响行车安全距离主要因素的速度为主要参数,建立了一个简单可行的行车安全距离数学模型,并给出了相关参数的设定和具体的实现过程,实践表明该参数具有很好的实时性和准确性.     

汽车纵向防撞报警系统设计与实例分析

为防止汽车与前方物体发生碰撞,使汽车始终在安全车速下行驶,减少事故的发生,设计了一种基于AT89S52原理的汽车纵向防撞报警系统,在出现与车距离小于安全距离等紧急情况时发出警报,提醒驾驶员注意并采取减速或制动措施,从而达到有效预防追尾碰撞事故发生的目的,提高了汽车的主动安全性能.为了检验系统的功能,测试系统的性能,优化设计方案,设计了一种模拟程序来进行系统性能测试.测试结果表明:在输入报警距离与制动距离时,均能实现不同方式的报警.     

汽车多功能防撞系统设计与仿真

研究汽车防撞系统优化特性,针对传统汽车防撞系统功能过于单一化的缺点,不能准确识别目标.为了拓展对目标的跟踪和识别功能,采用边搜索边跟踪雷达目标探测理论,提出一款多功能汽车防撞系统.阐述了系统的设计目标、功能分配和系统设计框图等内容,建立了探测目标的模型,并进行了目标预测曲线仿真分析.实现多功能防撞系统可获得与实际曲线较一致的预测曲线,并根据残余误差曲线实时调整防撞预处理门限.仿真结果表明,设计的多功能汽车防撞系统可以准确实现目标识别和防撞功能.     

汽车智能防撞自适应控制研究与仿真

针对汽车防撞模糊控制模型不能自动调整参数的缺点,建立汽车防撞自适应模糊推理模型。采用混合学习算法对自适应模糊推理模型的前提参数和结论参数进行辨识,以加速收敛。经模拟训练和仿真输出结果证明,该模型能够对汽车防撞模糊控制器隶属函数和模糊规则进行优化,较好地实现紧急报警情况下的汽车防撞自适应控制。     

防撞汽车雷达的单片机控制

本文介绍了防撞汽车雷达的声光组合测距原理和单片机数字程序控制方法。     

汽车防撞系统——空气包中感器工作原理的研究

汽车防撞系统又名空气包（ａｉｒｂａｇ）是目前世界上最先进的汽车驾驶员的安全保护系统，其主要部件为感知汽车冲撞信息的传感器，本主要阐述空气包传感器的结构组成及其工作原理。     

汽车防撞系统中的危险估计与超车决策

在分析了汽车驾驶过程动态模型及制动距离模型基础之上,该文提出了基于最小安全报警距离的危险估计算法。通过对超车过程中车辆行驶的运动学分析,推导出超车所应满足的前后纵向车距求解算法。结合曲率限制,得出了超车过程完成时间的取值范围,从而实现了超车过程行使参数的决策。结合大量实验数据得到了超车安全性区域决策图,准确快捷地实现了安全决策。实验表明,本文所提出的算法实时性强,准确性高。     

基于ART神经网络的机器人避碰撞系统

提出了一种基于ART神经网络的避碰撞系统(ARTCAS)。该系统采用划分区间法来描述障碍物状态,把一个全方位避碰撞问题分解为若干个区间内的避碰撞问题。结合ART神经网络学习新知识而不破坏已有知识的特点,实现了一个具有在线学习和躲避以任意速度任意角度运动的障碍物能力的避碰撞系统。     

二轮小车倒立摆系统避障控制研究

二轮倒立摆小车要求其在控制摆杆稳定的同时在水平面上自由行走,对控制的时效性上提出了严格的要求.在此基础上为了实现二轮小车倒立摆的超声波避障,采用以人工势场法为主,栅格法为辅的方案实施避障.首先,根据势场法快速反应的特点迅速给出避障决策.当势场法不能准确给出正确决策的时候,采用栅格法对其做辅助决策,弥补人工势场法的不足.仿真结果表明:基于以人工势场法为主,栅格法为辅的避障方法能有效的实现二轮倒立摆小车的避障功能.     

A Situation-Aware Collision Avoidance Strategy for Car-Following

In this paper, we discuss how to develop an appropriate collision avoidance strategy for car-following. This strategy aims to keep a good balance between traffic safety and efficiency while also taking into consideration the unavoidable uncertainty of position/speed perception/measurement of vehicles and other drivers. Both theoretical analysis and numerical testing results are provided to show the effectiveness of the proposed strategy.      

基于比例导引律的无人机避障研究

随着无人机作战环境日益复杂,无人机避开动态障碍物的研究成为热点问题.为提高导引避障性能,借助比例导引律的思想,通过使无人机与动态障碍物的相对速度方向导引到避障向量方向,完成避障.为满足避障完成时间和无人机机动性能约束要求,给出了避障时间估计和法向加速度表达式,通过解算得到了比例导引系数取值范围.避障完成后无人机在避障点可用比例导引律进行路径规划,最后到达目标点.仿真结果验证了算法的有效性.     

自治水下机器人避碰算法及其仿真研究

为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进.对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析.建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型.提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法.在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力.设计了AUV深度行为模糊协调器, 对潜深行为和距底高度行为进行协调融合.开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试验证明了算法的合理性与可行性.研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值.     

Simulation and Field Testing of Multiple Vehicles Collision Avoidance Algorithms

A global planning algorithm for intelligent vehicles is designed based on the A* algorithm, which provides intelligent vehicles with a global path towards their destinations. A distributed real-time multiple vehicle collision avoidance (MVCA) algorithm is proposed by extending the reciprocal ${ n}$-body collision avoidance method. MVCA enables the intelligent vehicles to choose their destinations and control inputs independently, without needing to negotiate with each other or with the coordinator. Compared to the centralized trajectory-planning algorithm, MVCA reduces computation costs and greatly improves the robustness of the system. Because the destination of each intelligent vehicle can be regarded as private, which can be protected by MVCA, at the same time MVCA can provide a real-time trajectory planning for intelligent vehicles. Therefore, MVCA can better improve the safety of intelligent vehicles. The simulation was conducted in MATLAB, including crossroads scene simulation and circular exchange position simulation. The results show that MVCA behaves safely and reliably. The effects of latency and packet loss on MVCA are also statistically investigated through theoretically formulating broadcasting process based on one-dimensional Markov chain. The results uncover that the tolerant delay should not exceed the half of deciding cycle of trajectory planning, and shortening the sending interval could alleviate the negative effects caused by the packet loss to an extent. The cases of short delay (${ < 100}$ ms) and low packet loss (${ < 5\%}$) can bring little influence to those trajectory planning algorithms that only depend on V2V to sense the context, but the unpredictable collision may occur if the delay and packet loss are further worsened. The MVCA was also tested by a real intelligent vehicle, the test results prove the operability of MVCA.      

基于MSP430的智能汽车防撞系统

采用激光测距传感器和霍尔传感器,在MSP430控制下测试即时的车速和车辆前方障碍物的距离,单片机根据当时车速按预先的设计自行设置即时行车安全距离,并使之与采集回来的即时距离作比较。当前方车辆与本车辆的距离小于即时行车安全距离时,进行报警。并且单片机通过控制显示模块显示当前的速度、理论安全距离、实际距离。便于驾驶员更好了解信息。     

一种多路访问多星型冲突避免高速局域网协议

提出了一种采用避免冲突开关的多路访问多星型高速局域网协议。协议分析比较结果表明,其性能优于许多现有的LAN协议,适合于综合业务高速局域网。     

基于模糊力控制算法的移动机器人避障控制

根据机器人的末端执行器和外界环境表面接触与移动机器人避障控制的相似点,将力/位置控制成功应用到移动机器人的避障控制领域内.对新颖的移动机器人避障控制算法是通过在移动机器人和障碍物之间形成虚拟力场,且对其进行整定以使两者之间能保持期望的距离.因为机器人动力学模型和障碍物的不确定性会对避障控制性能造成影响,为避免碰撞,采用模糊PD的智能混合力/位置控制来整定机器人和障碍物精确距离的力场.通过仿真研究证明了算法的有效性,可为机器人设计提出可靠依据.