基于PreScan软件的交叉路口防碰撞控制系统仿真

汽车主动安全避撞是基于传感技术和电子技术的新兴技术。在交叉路口汽车主动安全防碰撞系统地开发中,利用PreScan软件能够建立典型的交叉路口虚拟交通场景、添加需要的传感器,再通过控制算法添加控制模块就能进行交叉路口汽车自动驾驶过程的仿真实验,能缩短避撞系统的开发周期、降低开发成本和减小试验的危险性。     

基于模型预测控制的汽车紧急换道控制研究

针对高速行驶车辆纵向制动避撞的不足,以及传统控制方法难以求解换道过程中的多目标多约束问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的汽车紧急换道控制策略。该策略以三自由度车辆动力学模型为预测基础模型,规划了期望换道路径曲线,建立了合适的安全距离模型,并以车辆前轮转角为控制变量,以跟踪期望路径为控制目标,将最优控制转化为二次规划问题求解。仿真结果表明,紧急换道控制系统能控制车辆在高速情况下完成期望换道路径规划,重合度高并且具有良好的稳定性。     

汽车主动避撞控制系统研究

针对安全行驶问题,从纵向紧急制动与侧向转向换道两方面出发,对汽车主动避撞系统进行研究。首先,围绕车辆制动过程建立安全距离模型,设计了基于模糊控制的纵向紧急制动模型。其次,设计侧向换道的触发机制,并依据等速偏移轨迹和正弦函数叠加对侧向换道的路径进行规划。最后,通过对汽车避撞运行工况进行仿真,验证了模型的有效性。     

车辆智能行驶主动避撞的虚拟实现

利用软件Creator创建含有道路的虚拟场景,在仿真软件Vega中加入场景和多个车辆模型,受控车辆car采用鼠标和键盘控制,其余车辆借助于Path Tool工具提前设置运动路径并编辑每段路径上赋予导航车辆的参数;基于建立的跟驰及更换行驶路线的安全距离模型,在Visual C++6.0平台下结合Vega API编程设计一个仿真程序;借助于Vega API函数动态获取各个车辆位姿及行驶参数,由安全距离模型计算出车间距动态安全阈值,判断虚拟场景中的车间距是否符合Car安全直行、换道及超车的条件,若不符合即强制car减速甚至停车,同时执行界面中会不时给出提示,促使采取主动避撞的正确措施.结果表明在虚拟环境中较好地仿真了车辆的实际避撞过程,受控车辆处于一种主动安全行驶状态.     

基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统设计

为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统。车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正车身姿态,实现行车稳定。仿真结果对比表明,此车辆转向换道控制系统可显著提高车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性。     

采用dSPACE的电动汽车纵向主动避撞系统研究

由于电动汽车结构较为复杂,行车环境不确定因素较多,致使电动汽车主动安全系统研究难度较大。为了提高车辆的安全性,以四轮独立驱动电动汽车为研究对象,建立了纵向动力学模型;从安全距离、制动控制器、制动力分配器三方面出发,设计了纵向主动避撞系统。提出了基于附着系数和驾驶意图的电动汽车纵向安全距离模型,有效地提升了纵向车辆安全系统的适应性。并采用dSPACE实时仿真软件对纵向避撞系统进行整车实验,验证了控制策略的合理性。     

基于不同紧急工况辨识的车辆主动避撞自适应控制

针对车辆高速紧急工况下的主动避撞问题,提出一种基于工况辨识的自适应避撞控制策略。以实时交通环境信息与车辆状态信息为基础构建一种紧急工况避撞模式分类方法,该方法把紧急工况避撞模式分为制动避撞、转向避撞、协调避撞三种模式。对于制动避撞模式,设计一种考虑路面附着条件和驾乘人员舒适度的纵向制动避撞策略;对于转向操纵避撞模式,构建基于多项式路径规划的避撞策略;对于制动和转向协调避撞模式,设计一种基于数据驱动的自学习协调控制策略。不同控制策略的期望输出通过比例积分微分(Proportional integral differentiation, PID)下层控制器对期望值进行跟踪来完成避撞。在Matlab/Simulink环境中搭建Simulink-Carsim汽车紧急避撞控制联合仿真平台,基于该平台进行多种工况的虚拟试验来验证控制系统的实时性和有效性。结果表明,控制系统能自动有效识别当前紧急工况该采取何种避撞操纵,在完成避撞的同时也能保证车辆的稳定性。     

汽车主动避撞系统主动制动实现方法

为满足汽车主动避撞系统主动制动的需要,开发了一种基于电控液压制动装置并联式液压制动系统。该系统通过电控液压装置,在需要对车辆进行主动制动时使轮缸压力迅速达到期望制动压力。利用P-模糊PID算法开发了制动压力控制器,在Matlab/Simulink与AMESim联合仿真环境下验证压力控制效果,结果表明,压力控制效果能够达到主动避撞系统对主动制动控制的要求。     

单片机在智能刹车控制系统中的应用

主动避撞技术已经成为国内外研究的热点,它已经被越来越多的应用到汽车安全领域。某车辆智能刹车系统应用89C51单片机控制,能够通过激光位移传感器探测障碍物信息。通过分析判断,控制蜂鸣器报警或者通过电磁铁控制汽车踏板,达到强制停车的目的。应用Proteus软件进行仿真,结果表明系统达到了良好的效果。     

汽车纵向主动避撞系统技术的应用探讨

综述了汽车纵向主动避撞系统技术的发展,探讨了行车信息感知和处理、行车安全判断、车辆动力学建模和控制在汽车避撞系统中的运用特点,指出了该研究领域今后值得关注的问题。     

汽车转向与制动协调控制试验平台设计与验证

为了解决现有汽车高速紧急避撞协调控制系统结构复杂,设计成本高,在高速紧急情况的实车避撞试验极其危险等问题,设计了一种基于Lab VIEW上位机和飞思卡尔单片机为控制器的下位机的协调控制硬件在环仿真试验系统。该系统包括车辆状态检测和控制界面,制动和转向执行机构主控芯片为MC9S12DP512。控制界面和执行机构通讯采用基于Zigbee协议的无线通讯模块,模块主控芯片为CC2530。上位机界面设定高速公路路况信息通过无线模块将信息传给下位机执行转向或制动操纵,验证紧急避撞控制的有效性。实验结果表明,该系统大大降低了实车试验成本和危险性,能较好的检测控制策略的有效性。     

基于换道后距离预测的横向安全预警模型

在主动避撞安全距离模型的基础上,假设自车在当前行车路况下进行安全换道,预测换道结束后自车与目标车道前、后车的距离,确定汽车横向安全预警系统发出换道危险警报的模型。通过仿真,证明运用该方法建立的横向安全预警模型是正确的。     

基于车路协同的车辆避撞方法

交通事故一直是交通行业面临的难题,车辆碰撞事故严重危害着行车安全。针对车辆在行驶过程中易发生的碰撞事故,采用智能车路协同技术,建立了智能路侧系统和智能车载系统,并针对易发生碰撞的不同场景开发了一种基于车车协同场景下的避撞算法,使车辆在行驶过程中无论是路段还是交叉口都可以实现避撞预警。通过实车实验验证,该种场景预警可成功触发,达到成功避撞预警的目标,从而大大提高了行车过程的安全性。     

面向多模式驾驶的虚拟视景仿真系统研究

面向多模式驾驶仿真平台开发了虚拟视景仿真系统,基于多模式驾驶的特点,设计了虚拟视景仿真系统框架;利用Multigen Creator软件构建了道路、建筑、绿化植物等静态场景对象模型;结合车辆纵向动力学模型和行驶方向控制模型,完成了动态场景对象模型建模,并提出了车辆动力学模型在仿真中的应用方法;基于Vega Prime和MFC文档,开发了虚拟视景仿真系统;最后通过实验测试,验证了仿真系统的运行效果。     

车辆紧急变道避撞安全距离建模与仿真研究

针对当前汽车避撞控制方法采用制动操作导致的交通效率低下问题,进行了基于变道策略的紧急避撞研究。首先选取了较优变道轨迹模型,并对变道操作前是否应利用最大强度制动调整速度进行了讨论,在此基础上建立了安全距离模型。之后利用Carsim与Simulink搭建了联合仿真平台,同时应用模糊PID控制器,实现了闭环反馈控制。80km/h、100km/h、120km/h三种速度情况下的联合仿真结果表明,采用变道操作能够缩短安全距离,同时仿真轨迹与理想轨迹基本重合,说明所建立的安全距离模型准确有效。     

基于Matlab/Simulink的四轮转向汽车操纵稳定性分析

为了分析四轮转向对汽车操纵稳定性的影响,将汽车简化为二自由度模型。采用基于前轮转角前馈控制和基于车辆状态反馈和前轮前馈的最优控制两种控制策略,对四轮转向汽车控制系统进行研究,并分别推导了系统状态方程。基于Matlab/Sim ulink建立了两种控制策略下的4W S二自由度模型,对四轮转向汽车的操纵稳定性进行仿真,并将仿真结果与前轮转向汽车做比较。仿真结果表明:两种控制策略均使得车辆质心侧偏角接近于零,车辆与行驶方向一致,增强了防侧滑能力;与前馈控制相比,最优控制下的车辆横摆角速度与前轮转向基本一致,且超调量减小,降低了驾驶的疲劳性。     

考虑人机协调的基于转向和制动可拓联合的车道偏离辅助控制

针对基于电动助力转向和差动制动的两种车道偏离辅助控制方法的局限性,提出可拓联合控制策略。基于可拓控制理论,充分考虑路面环境信息和车辆状态,设计可拓联合控制器,该控制器将电动助力转向和差动制动进行联合控制,以实现车道偏离辅助。为解决车道偏离辅助过程中的人机协调问题,应用模糊神经网络控制理论,设计考虑驾驶员转矩和车辆侧向偏差的人机协调控制器,通过输出辅助权重动态地调整车道偏离辅助系统的辅助转矩,实现驾驶员与辅助系统的协调控制。在CarSim/Simulink联合仿真平台和CarSim/LabVIEW硬件在环试验台架上对所提出的控制策略进行仿真和试验验证,结果表明所提出的控制策略能够有效地避免车辆偏离出车道,同时降低驾驶员和辅助系统之间的相互干扰,减小人机冲突,有较好的人机协调性能。     

基于多头注意力的CNN-LSTM的换道意图预测

自动驾驶车辆与传统车辆混行的交通环境中,车辆的换道意图预测能够为自动驾驶车辆安全行驶提供有效保证。为了更准确地预测车辆的换道意图,将多头注意力与卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)和长短时记忆(Long-short term memory,LSTM)网络结合,提出一种新型车辆换道意图预测算法。首先对NGSIM(Next generation Simulaion)数据集进行处理,提取车辆横向位置信息和周围环境信息。然后输入基于多头注意力(Multi-headattention)的CNN-LSTM模型,提高对输入序列特征的提取能力和预测精度。最后在NGSIM数据集验证该模型的有效性。试验结果表明,该模型能够从大量数据中提取到重要特征,同时通过特征对比试验发现,横向位置信息作为预测的主要特征,而周围环境信息作为预测的辅助特征。最后通过模型的对比试验得出,该模型的换道意图预测准确率在换道前1s、2s、3s相比于LSTM、CNN、CNN-LSTM模型具有更好的预测精度,可以为自动驾驶汽车设计先进的意图预测算法提供帮助和参考。     

基于可拓决策和人工势场法的车道偏离辅助系统研究

为保障驾驶安全,车道偏离辅助系统成为一大研究热点。针对车道偏离辅助系统中的决策问题,提出采用可拓决策方法:以跨道时间和距车道中心线距离作特征量建立二维可拓集合,设计动态边界划分可拓域,不同域中分别采用自由驾驶模式、辅助驾驶模式和线控主动转向模式;求解出关联函数,确定可拓域中辅助驾驶模式人和车的控制权重。针对车道偏离辅助系统的横向运动控制问题,采用人工势场法设计转角控制器:建立了跨道时间模型,以跨道时间为变量设计势场函数,以得到的势场力代入参考车辆模型,用PID控制跟踪理想转向盘转角。针对不同域表征的车道偏离状态,实现自由驾驶模式、辅助驾驶模式和线控主动转向模式之间的切换。利用Carsim/Simulink联合仿真和硬件在环试验台验证了该方法的有效性。     

基于μ控制理论的汽车横向主动避撞系统研究

为提高汽车横向主动避撞系统在外界环境和自车因素产生的未建模误差和参数不确定性影响下的性能,提出了横向主动避撞安全距离模型;以动力学摄动模型动力系统为控制对象,考虑参数摄动、外界干扰和未建模误差的影响,利用μ控制理论进行横向主动避撞安全距离模型及其稳定性仿真;在Matlab的Simgui工具箱中,将μ控制器和标称情况下的H#控制器进行仿真对比。仿真结果表明模型的有效性及所设计的μ控制器在存在摄动和干扰时,具有较快的响应速度和鲁棒性,使系统有较好的控制效果。