智能车辆路径跟踪横纵向耦合实时预测控制器

为解决高速工况下低附着系数路面上智能车辆路径稳定跟踪控制问题,提出了基于非线性模型预测控制的车辆路径跟踪横纵向耦合集成控制器,并实现了实时控制.首先,根据期望的路径信息计算出期望的车辆横向速度.然后,将实际横、纵向车辆速度与期望速度的误差设为目标函数,同时考虑执行机构约束,设计了非线性模型预测控制器,优化求解出前轮转角...     

基于道路边界约束的车辆横纵向控制

为提高自动驾驶车辆对不同道路的适应性和跟踪稳定性,提出一种基于道路边界约束和双比例-积分-微分(PID)的横纵向轨迹跟踪方法.基于道路边界约束,求出使车辆安全行驶的转向曲率,结合二自由度动力学模型计算安全行驶转向角.该方法计算简单,且最远预瞄点由道路的宽度及曲率信息自主确定.通过仿真试验,制作车辆加速度、速度、油门和刹车的标定关系表,并基于标定表设计双PID速度跟踪控制器.最后通过Carsim-Simulink联合仿真,证明横纵向控制器可以安全地行驶在道路范围内,并有良好的跟踪精度和稳定性.     

智能车辆弧线跟踪控制算法

建立了车辆预瞄运动学模型,通过最优控制选取切换超平面,采用滑模变结构控制实现了智能车辆弧线跟踪中弧线曲率小变化时的导航控制。根据模糊控制快速跟踪弧线曲率大变化时的导航路径,结合车辆转向系统当前状态和最快动态响应能力建立了智能车辆弧线跟踪时的变结构控制输出集。仿真分析和实验验证了该融合控制算法在智能车辆弧线跟踪过程中的平稳性和可靠性。     

基于多集群系统的车辆协同换道控制

针对智能联网环境下的多车协同换道问题,?设计一个基于多集群系统的车辆协同控制框架.给出了虚拟领导者的选取条件,?智能联网车辆通过分布式集群划分算法选取邻居车辆、领导者、虚拟领导者作为控制协议的状态演化.在此基础上,?提出适用于集群空间分配的间距控制算法和基于领导者跟随者的集群控制协议,?使换道车辆扩大前后车辆纵向距离以...     

基于Radau伪谱法和MPC的智能电动车辆生态驾驶

为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案。建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题。通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此轨迹作为期望输入,基于模型预测控制( MPC)算法完成生态驾驶控制。实验结果表明：以纯电动车和实际规划路径为例,以最优车速自动行驶的能源消耗少于人工驾驶的能源消耗,验证了文中策略的有效性。     

基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据优化智能网联车辆纵向控制模型参数（英文）

智能网联车辆(CAV)具有提高驾驶安全性的巨大潜力,CAV的基本性能评估准则之一是其能否在真实的交通情景中比人类驾驶员更安全地行驶。本研究提出了一种基于人类驾驶员在跟车高风险情景中的经验轨迹数据来优化CAV纵向控制模型参数的方法。首先,从经验轨迹数据中提取初始跟车车组(I-CFP)。然后,基于模型默认参数值,采用自适应巡航控制模型(ACC)和协同自适应巡航控制模型(CACC)进行仿真,生成模拟跟车车组(S-CFP)的原始轨迹。最后,应用遗传算法来优化ACC和CACC模型的控制参数,并生成优化后的跟车车组(O-CFP)轨迹。结果表明,S-CFP的安全性优于I-CFP,而O-CFP具有最佳的安全性能。ACC/CACC模型中的优化参数多样且与默认参数不同,表明最佳模型参数会随跟车情景不同而变化,进而为减少追尾碰撞风险提供了有价值的视角。     

车辆主动悬架与电动助力转向系统协同优化

将主动悬架和电动助力转向系统的集成设计问题纳入多学科设计优化框架,实现多目标协同优化。建立了带有LQG控制器的主动悬架模型和电动助力转向模型,充分挖掘其耦合关系,对相关系统参数进行集成化处理并构建协同优化计算模型。基于多学科设计优化的思想,将复杂的集成设计问题转化为一个两级优化问题,让子系统分别承担各自学科的优化任务,同时通过系统级约束来协调子系统间的不一致性。优化结果表明,集成系统性能指标均有所提高,不仅行驶平顺性指标得到较好改善,而且低速转向更轻便,主动悬架作动器作用力也显著降低。     

跟随式车辆队列高效协同弦稳定预测控制

针对前后跟随式通信拓扑的约束车辆队列弦稳定协同控制问题,提出一种分布式参数化模型预测队列控制算法。首先,建立车辆队列的纵向动力学模型,通过反馈线性化将其转化为线性状态空间模型。然后,利用邻域内车辆的预测轨迹信息构造局部优化问题,建立车辆队列局部控制器。为降低求解该局部最优控制问题的计算量,将预测时域内的控制输入增量参数化为阶梯式结构。在此基础上,设计模型预测队列控制器迭代计算算法,满足系统输入输出约束和弦稳定约束条件。进一步,应用Lyapunov稳定性定理和Moore-Penrose广义逆矩阵,获得车辆队列渐近稳定性充分条件,并分析系统跟踪性能。最后,通过与常规队列控制算法的仿真对比实验,验证所提出控制策略的高效性。     

车辆对行人速度障碍自主避碰的驾驶方法

针对过街行人与智能车辆之间运动协调中的安全避碰问题,设计一种CVIS环境下的基于行人避碰的车辆驾驶控制器.结合速度障碍法的基本原理提出车辆对过街行人的避碰规则,在此基础上搭建模型预测控制框架,提出车辆对行人的自主避碰算法.综合考虑车辆驾驶的操作约束,以最小化车速变化及满足驾驶员操作舒服性要求为控制目标,在车辆对行人避碰的前提下优化车辆的驾驶策略.分别设置车辆直行避碰与允许换道避碰两种控制场景,在MATLAB环境下对车辆驾驶控制效果进行仿真实验.结果表明:车辆对不同情况的过街行人,能够通过加速或减速进行避碰;通过与七次多项式换道轨迹进行对比,自主避碰驾驶的安全性更高.     

无人驾驶智能车辆问世

上海交通大学研制的无人驾驶智能车首辆样车面世。     

高阶非线性不确定多智能体系统自适应RBF神经网络协同控制

针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制算法,确保神经网络对智能体非线性项进行在线逼近,滑模控制消除持续有界扰动等不确定项对稳定性的影响.首先设计出神经网络权值的自适应律,提出一种基于神经网络的自适应滑模控制协议,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明该多智能体系统实现领导跟随一致性,并且最终有界跟踪误差的充分条件.在同质和异质多智能体2种条件下,仿真结果验证了提出方法的正确性.     

基于模型预测的车辆稳定控制

利用三自由度车辆模型设计了模型预测控制器,发动机力矩PI控制器和制动力矩模糊控制器。并针对制动单移线转向行驶典型工况进行了仿真验证,结果表明,所设计的车辆稳定性控制器具有良好的控制效果,能够明显的改善车辆操纵稳定性;开发的制动力矩算法能够充分利用各个车轮的制动力,使得在发动机力矩改变和主动制动压力等输入都较小的情况下,获得较好车辆操纵稳定性。     

船舶智能供应链协同分析

船舶智能供应链的构建是船舶智能制造的核心,该供应链上下游的协同顺畅运作将极大提高船舶企业核心竞争能力.本文分析了船舶供应链协同主体和协同业务关系,为构建船舶智能供应链提供基础.     

智能车辆弯道速度与转向自适应耦合控制

针对车辆在弯道高速行驶时的轨迹跟踪精度低和转向稳定性差的问题,提出了一套基于车辆运动学模型的横纵向耦合控制算法.采用不同于纯跟踪的预瞄式期望前轮转角计算方法,并利用横向加速度约束进行纵向控制,同时设计了高速条件下的预瞄二级减速控制算法,实现转向与速度联合控制.为了提高算法的工况适应性,采用麻雀搜索算法根据道路曲率和车速优化预瞄时间,并基于Simulink和Prescan联合仿真,验证算法在不同曲率弯道下的控制效果.结果表明：采用基于麻雀搜索算法寻优的预瞄式横纵向耦合控制算法能够较好地改善轨迹跟踪精度和转向的平顺性,且算法对不同曲率道路场景的适应性很强.将仿真结果和驾驶模拟数据对比,结果显示,该算法和自然人驾驶方式吻合度较高.     

基于风险评估的自主车辆主动避障预测控制

针对自主车辆的主动避障问题,提出一种基于模型预测控制的车辆轨迹规划与跟踪控制方法.为了评估道路结构及不同障碍物对自主车辆的影响,分析不同障碍物的特性并引入风险评估函数.首先,将风险评估函数加入模型预测控制的优化目标函数中,同时考虑车辆动力学特性、车辆物理约束、燃油经济性及舒适性要求;其次,定义自主车辆紧急避障最小转向点...     

基于RFID的智能小区车辆管理系统研究

分析了射频识别(RFID)技术的系统组成和基本原理,并阐述了智能小区车辆管理系统的系统结构、系统功能.在此基础上设计了实现了基于RFID的智能小区车辆管理系统.该系统集入口管理、出口管理及车位引导于一体,从而使智能小区物业管理更快捷、智能,使业主生活更方便.