盘山公路转弯处车辆监测系统

在盘山路转弯时,驾驶员经常无法看到前方是否有车辆通过。为此设计了一种盘山路弯道车辆警示系统。该系统由磁通传感器SEN-S65检测弯道两边是否有车辆出现,以单片机PIC16F73为核心构成信号处理电路。弯道两边系统采用RF通信方式,当有车辆通过弯道时,由无线数传模块PTR2000向弯道对面系统发出信息;对面系统接收到信息后,控制警示灯闪烁,向驾驶员发出警示。实测表明该系统能够准确地检测出弯道两边是否有车辆通过,并发出警示信息。     

基于BP神经网络的驾驶员制动行为模型研究

研究驾驶员的制动驾驶行为是汽车辅助驾驶系统应用的基础。建立BP神经网络,基于QJ-4B1型6自由度动感型模拟驾驶仪平台,邀请10名志愿者模拟在城市道路上驾驶过程中车辆相对距离、前车加速度、辆车相对速度和碰撞时间倒数等制动行为特征参数,并作为BP神经网络模型的输入参数,对驾驶员的制动驾驶行为进行预测,由结果显示,在240组检测样本中只有3组数据误差绝对值超过1。由此可以看出,基于BP神经网络的驾驶员制动行为模型对于驾驶员的制动行为预测较为准确,模型有效,可以在辅助驾驶系统中得到广泛应用。     

一种基于图像处理的快速导航算法

为了实现快速、准确的基于图像处理的智能导航,采用事先在地面上铺设路径导引线,利用安装在叉车前方的CCD摄像头来获得实时的路况信息,通过对路况图像进行阈值化、形态学滤波、图像扫描等方法来计算出导航信息.在改进的叉车模型上进行的实验结果表明,该导航算法在直道和不同曲率的弯道情况下都能及时地、准确地进行路径纠偏,并具备抗干扰...     

基于驾驶行为的汽车主动安全技术研究

研究了基于驾驶员行为判断的汽车主动安全控制技术。利用车辆现有各种传感器信号,使用ARM处理器采集驾驶过程中的各种操作信号,并通过CCD获取车辆行驶环境状况,综合进行驾驶员的危险驾驶行为预测,进而进行主动危险行为告警。考虑到一种驾驶行为由多种操作组成,采用了决定正常驾驶行为的八种信号进行权重运算,建立了驾驶行为预测权重矩阵。仿真实验结果表明该方法切实可行,可以准确地判断和识别出典型的驾驶行为,为未来汽车主动安全技术的研究提供了一种有效的方法。     

智能网联汽车开启规模化示范应用

正6月27日,上海启动智能网联汽车规模化示范应用,首批智能网联汽车在滴滴出行App上开放服务,用户在滴滴出行App上报名并通过审核后,可预约体验滴滴自动驾驶。图为主驾驶座上的安全员在车辆行驶时两手放在方向盘旁,前排座椅背后的屏幕上实时显示行人、车辆等周边路况。     

基于激光雷达梯度滤波的道路边界检测

自动驾驶和驾驶员辅助需要对道路边界有准确可靠的感知，是车辆基于道路区域或边界信息自动导航的首要问题，也是自动驾驶汽车的重要组成部分。针对结构化、半结构化道路下无人驾驶汽车道路边缘检测存在不连续、被遮挡及易受路内障碍物干扰情况下的识别问题，通过对比分析针对道路边界所提出的激光雷达检测方法的特点与不足，选用基于梯度滤波器检测道路左右边界。其主要思路是：首先读取激光雷达3D点云数据，选取自动驾驶车辆前方感兴趣区域；之后对感兴趣区域内每一层激光雷达激光点线束通过梯度滤波器检测出道路边界点；最后使用最小二乘法对道路边界点进行拟合，最终实现道路边界的检测。并选择合适的评价标准对实验结果进行定量评价。结果表明：基于梯度滤波器的检测方法具有较好的准确性，平均准确率达到98.877%，高于其他检测方法。     

长三角:让"聪明的车"驶向"智慧的路"

正理想的驾驶是怎样的?道路畅通无阻;路况信息一目了然,车辆能及时辅助甚至自主做出最优决策;"爱车"尽量少地"吃油"耗电……长三角地区加快车联网建设,打造"灵活的网",让"聪明的车"加速驶向"智慧的路"。在上海嘉定预约体验自动驾驶车,车上配有安全员,随时应对突发情况,接管车辆。在雷达、摄像头、交互技术的助力下,车辆可以与互联网基础设施等实时沟通外界信息。即便在恶劣天气中或遇到前方树木、车辆遮挡,车内终端仍然能准确接收并显示路口红绿灯状态等信息。     

互联交通:更安全、更高效、提供更多空闲时间

正在高速公路上长途驾驶之后,突然会担忧起在下一个弯道遇上堵车,或者是抵达了目的地,却发现已经没有任何地方可以停车,这就是目前我们的出行状况。不过在未来10年里,将会出现许多全新的可能:高度自动驾驶让高速公路出行变得轻松自如,前方车辆会提前发出信号,提醒交通放缓,同时你的汽车将在危险发生前松开油门;抵达目的地后,导航将引导驾驶员直接前往空余停车位,也可以让汽车自己在停车场内完成泊车。     

基于智能网联汽车的对标分析研究

随着全球汽车产业的发展,智能化与网联化已逐渐成为了汽车的未来发展方向。对标分析,即通过对智能网联汽车发展过程中不同阶段的关键性能、关键技术进行检测和分析,从而对不同产品的技术水平进行具体评价的研究方式。现阶段内,我国的智能网联汽车主要由高级驾驶辅助系统和车联网技术两大技术路线构成。基于高级驾驶辅助系统的感知、决策和控制这3个层次和车联网技术的通信平台及信息安全这2个要点的对标分析,对了解国内智能网联汽车产业的发展现状,提升智能网联汽车的技术水平具有重要意义。     

人机协同下辅助驾驶系统的车道保持控制

为兼顾驾驶员和辅助驾驶系统在车道保持控制中的优势,根据实时驾驶员操作动作和车辆道路信息对车辆横向安全性进行评价,并对车辆控制权在驾驶员和辅助驾驶系统之间做出实时决策,以实现人机协同控制。在车道识别方面,采用了同帧图像的分区识别、相邻帧图像的车道候选区估计等方法。在车道跟踪控制时,根据车辆横向安全性高低采用不同控制策略,并基于模糊规则确定辅助驾驶控制力度以计算人机协同控制时的实际辅助驾驶控制量。在不同车速和不同道路条件下,采用人工驾驶和人机协同控制两种方式进行车道保持实车试验。试验结果表明,所采用的方法能够有效识别道路车道线,且人机协同控制下的车道跟踪具有较好的精确性和稳定性。     

复杂动态路面的电动轮附着状态识别与稳定控制策略研究

复杂动态路面条件下的轮胎-路面附着稳定性识别与控制对电驱动车辆的安全行驶具有重要意义,但目前仍缺少有效的分析和判定方法。针对复杂动态路面切换的情形,从驱动力-附着力传递特性的角度,分析了路面切换过程中力传递因子的动态行为,提出了基于力传递因子的附着状态识别方法,分析讨论了路面切换后的车辆稳定控制策略。基于CarSim联合仿真对比验证了基于电气参数的力传递因子估计方法的正确性与有效性,结果表明利用力传递因子可以检测出路面附着特性的变化;采用降转矩稳定性控制策略,提高了车辆在路面附着特性变化时的附着稳定性。研究结果对提升电动车辆在复杂路面附着情形的安全性具有重要意义。     

考虑路面不平度的路面识别方法

基于滑移率控制的汽车电控制动系统实现的难点在于确定不同路面下的最佳滑移率。不平路面上路面不平度引起的动载荷会对汽车车轮速度、滑移率、制动力系数等参数带来波动,间接影响路面识别。在两种轮胎模型的基础上,将汽车平日里行驶的路面划分为6种类型,提出一种能适应不平路面的识别算法。依据路面最佳滑移率前制动力系数-滑移率曲线下的封闭面积构造一个能代表典型路面特征参数的特征值,给出6种典型路面的特征值区间并据此识别汽车当前行驶路面。建立含路面不平度激励的14自由度汽车动力学模型,通过在单一路面和对接路面上的汽车制动模拟试验验证了识别算法的有效性。结果表明算法能在不平路面上较准确、快速地识别当前给定路面状态并将识别结果便捷地用于汽车电控制动系统的最佳滑移率控制。     

驾驶员理想转向盘力矩特性研究

对驾驶员理想转向盘力矩的影响因素进行分析,提出了一种用以描述稳态转向工况的驾驶员理想转向盘力矩模型。针对三款不同型号车辆进行驾驶员转向盘力矩道路试验, 建立了中国西南地区驾驶员理想转向盘力矩模型,研究结果表明: 一定车速下,驾驶员理想转向盘力矩是转向盘转角或者侧向加速度的增函数,但随着转向盘转角或者侧向加速度的增大,驾驶员理想转向盘力矩增大的程度减缓;一定转向盘转角或者侧向加速度下,驾驶员的理想转向盘力矩与速度近似成线性正比关系;如果车辆的体积、车重相近,道路条件相同,驾驶员理想转向盘力矩与车辆的型号无关。     

基于工况识别与多元非线性回归优化的能量管理策略

为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化(LVQ)神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征数据,建立了LVQ神经网络工况模式识别算法;在此基础上,以某款混联式动力系统为例,结合多元非线性回归分析制定相应控制策略;最后,基于Simulink仿真平台建立LVQ神经网络工况模式识别及整车仿真模型,分别采用中国城市典型循环工况以及构建UDDS+NYCC+UDDS的标准行驶工况进行道路工况识别验证。结果表明,所建立的LVQ神经网络工况识别算法可以准确识别工况模式并能有效提高能量管理策略的控制效果。     

基于点集优化和干扰点模糊化的车道线识别

提出了一种抗干扰车道线识别方法，通过对车道线点集的优化，能够去除道路上行驶的其他车辆造成的干扰。优化过程主要包括点集元素的预挑选、干扰点的去除以及有效点的补充。在干扰点去除的过程中，针对车辆边界很难精确定位的问题，对干扰点集进行了模糊化处理，引入隶属度函数对点集中元素的干扰程度进行描述。多工况试验证明，车道线识别方法能够稳定地对车道线进行识别，准确地提取车道线参数，并且算法体现出了对车辆干扰的良好抵抗能力。     

基于典型正弦路面的履带车辆振动试验台研制

为了研究履带车辆在正弦典型路面下的振动情况，必须对其振动参数和特性进行测试。实车实验由于成本高、仪器不便安装等缺点而导致实验不能很好地进行。所以利用相似定理，结合车辆行驶时的振动情况，来制作实验台架是进行车辆实验的有效途径。通过振动实验台，可以模拟履带车辆在典型路面上以不同速度行驶时的情况。通过外加传感器和信号处理装置，可对非耦合情况下垂直振动和纵向角振动车辆的振动参数进行测量和分析，进而对车辆悬挂系统的减振效果进行定量的分析和研究。     

Synthetical efficiency-based optimization for the power distribution of power-split hybrid electric vehicles

Now the optimization strategies for power distribution are researched widely, and most of them are aiming to the optimal fuel economy and the driving cycle must be preknown. Thus if the actual driving condition deviates from the scheduled driving cycle, the effect of optimal results will be declined greatly. Therefore, the instantaneous optimization strategy carried out on-line is studied in this paper. The power split path and the transmission efficiency are analyzed based on a special power-split scheme and the efficiency models of the power transmitting components are established. The synthetical efficiency optimization model is established for enhancing the transmission efficiency and the fuel economy. The identification of the synthetical efficiency as the optimization objective and the constrain group are discussed emphatically. The optimization is calculated by the adaptive simulated annealing （ASA） algorithm and realized on-line by the radial basis function （RBF）-based similar models. The optimization for power distribution of the hybrid vehicle in an actual driving condition is carried out and the road test results are presented. The test results indicate that the synthetical efficiency optimization method can enhance the transmission efficiency and the fuel economy of the power-split hybrid electric vehicle （HEV） observably. Compared to the rules-based strategy the optimization strategy is optimal and achieves the approximate global optimization solution for the power distribution. The synthetical efficiency optimization solved by ASA algorithm can give attentions to both optimization quality and calculation efficiency, thus it has good application foreground for the power distribution of power-split HEV.     

基于道路势场的车道偏离自动校正自适应控制

针对车道偏离自动校正控制中采用传统位置偏差控制方法路径跟踪精度不高以及实时性差等问题,提出了一种基于道路人工势场法的车辆路径跟踪方法,控制车辆能够实时保持沿着目标道路中心线行驶。该方法在车辆所处的环境道路上产生一个势场,该势场包含车辆与道路中心线的偏差信息及前方预瞄信息,对处在势场中的车辆具有阻碍其偏离车道中心线的势场力的作用。将势场产生的控制力加入车辆动力学模型中,实时控制车辆稳定地跟踪车道中心线。仿真及试验结果表明,所提方法比位置偏差法跟踪精度更高且跟踪误差随车辆速度变化波动范围小,具有较强的鲁棒性和实时性。     

考虑道路坡度与车辆载重的纯电动物流车综合性能换挡规律

为提高车辆对动态驾驶环境的适应性,针对纯电动物流车三挡变速系统,提出了一种充分考虑道路坡度与车辆载重,同时兼顾车辆动力性与经济性的综合性能换挡规律.分析道路坡度与车辆载重对车辆行驶阻力矩的影响,制定了具有动态适应性的动力性换挡规律与经济性换挡规律.以0～50 km/h的加速时间与加速过程能耗为目标,建立了综合性能换挡规...     

实时采集道路车流量信息的视频新方法

本文介绍了一种实时采集道路车流量信息的视频新方法.该方法采用2个新的视频参数作为道路车流量检测的参数,分别称它们为对比度失真和亮度失真参数.分析表明:以视频的对比度失真作为采集道路车流量信息的检测参数对阴影干扰有着很好的抑制作用,从而可利用它来很好地解决传统道路车流量视频检测方法中存在的阴影干扰问题;亮度失真非常适合于实时更新道路背景的视频图像模板,以作为对比度失真参数的补充来提高道路车流量视频检测的准确性;此外,利用这2个参数还可以在很大程度上缓解困扰传统视频检测方法的车距过近问题.大量不同道路、不同车流量和天气情况的实验结果表明:本文提出的视频方法采集车流量的准确率可以达到97.27%.