履带车辆行驶环境与驾驶意图的模糊特征分析

分析了履带车辆行驶状态参数、路面状况和驾驶员操纵信息形成的人-车-路闭环系统,应用采集到的油门开度、车速、加速度、油门开度变化率、累计制动时间等车辆行驶状态参数,运用模糊推理方法,对驾驶员意图和复杂多变的路面状况的模糊特征进行分析,为建立能自动适应复杂行驶工况的车辆智能控制系统奠定了基础.     

有人驾驶AWID-AWIS车辆动力学控制研究

全轮独立驱动-独立转向车辆(all-wheel-independent-drivesteering vehicle,AWID-AWIS)的全部车轮均可独立驱动/制动、独立转向,具有驱动冗余,其运动控制一般采用分层控制方法实现。针对有人驾驶AWID-AWIS车辆中的整车动力学控制问题,以驾驶员意图和参考模型产生控制目标,使用扩张状态观测器(expanded state observation,ESO)实时估计系统的"内扰"和"外扰",设计车辆动力学自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC);对不同驾驶意图下的车辆运动进行控制仿真,讨论系统控制能力对驾驶意图的约束问题,指出消解驾驶意图与控制能力冲突的必要性和工作方向。     

一种基于转向意图的车辆敏捷性控制策略

为提高车辆紧急转向时的敏捷性和安全性,提出了一种以主动横向稳定杆系统为执行部件的基于转向意图的车辆敏捷性控制策略。对车辆转向时轮荷转移的侧倾动力学机理进行分析,开发了一种改进的驾驶员转向意图识别方法。根据转向意图和车辆侧倾动力学机理动态分配前后轴上左右车轮载荷,引入稳定性控制方法,进而提升车辆行驶过程中的敏捷性控制策略。搭建Simulink-CarSim整车模型进行仿真验证。仿真结果表明,相对于传统车辆,有主动稳定杆控制的车辆转向盘转角使用量减小约9%,质心侧倾角峰值减小约22%,同时横摆角速度提高4%,使用较小的转向盘转角实现紧急转向控制,提高横摆转向响应,提升车辆的敏捷性和稳定性。最后,搭建ECU在环试验台验证了仿真算法,可为后续的稳定杆样车开发提供参考。     

考虑周车信息的自车期望轨迹预测

针对驾驶员期望轨迹预测问题,设计了一种考虑周车信息的自车期望轨迹预测模型。建立了单独的自车和周车历史轨迹信息编码器,将编码后的自车历史轨迹信息送往意图识别模块用于识别驾驶员意图;通过注意力机制对自车和周车编码信息进行处理,并与意图识别的结果共同作为解码器模块的输入,最终输出车辆未来位置。最后,采用数据集对模型进行训练,验证了模型的有效性。     

基于制动舒适性的商用车EBS控制策略

基于商用车EBS系统,利用踏板速度辨识驾驶员非紧急制动意图;根据滑移率到达特定值时的附着系数实时识别路面状况;根据路面条件和驾驶员舒适感限值确定最大制动减速度值;并根据前后轴荷和质心位置,对车辆前后轴的制动力进行理想分配,从而建立了基于舒适性策略的EBS系统非紧急制动状态下的控制策略,并通过TruckSim与Simulink联合仿真的方法验证了控制效果。     

基于反应式行为的车辆运动意图辨识

为提高无人驾驶智能汽车决策规划能力,提出了一种基于反应式行为的车辆运动意图辨识策略。对反应式车辆运动意图进行了分析与归类,建立了基于多维高斯隐马尔科夫过程的反应式车辆运动意图模型;搭建了车辆运动意图信息采集系统,进行了典型工况数据采集;在此基础上,对模型进行训练,利用正交试验对模型参数进行优化,选取典型工况进行辨识测试。结果表明,所提出的辨识策略能够有效辨识交通车辆的运动意图。     

电动汽车复合制动系统过渡工况协调控制策略

液压制动与电机再生制动互相切换的过渡工况控制是电动汽车复合制动系统控制需要解决的关键技术问题,直接影响到驾驶员的制动感觉与车辆制动舒适性。对此提出一种协调控制策略,包括制动力分配修正和电机力补偿2个模块。制动力分配修正模块针对液压制动力介入、撤出和再生制动力低速撤出3类典型过渡工况修正分配结果;电机力补偿模块利用电机系统迅速准确的响应来补偿液压系统,改善复合系统的响应。对各类典型制动过渡工况进行仿真验证,结果表明,所设计的协调控制策略能有效减小实际总制动力波动和偏差,改善驾驶员的制动感觉和车辆制动舒适性。     

基于无级变速器速比控制的插电式混合动力汽车再生制动控制策略

为了能够在不影响驾驶制动意图的同时尽可能多地回收制动能量,首先在基于再生制动门限值所制定的理想再生制动力分配策略的基础上,考虑电机、电池及无级变速器(CVT)综合效率最优的目标要求,制定了基于综合效率最优的CVT速比控制策略;然后,根据制动过程中传动系统动态特性分析所得到的系统惯性矩与驾驶制动意图之间的关联规律,以提高再生制动功率为目标,采用离散穷举优化方法对CVT目标速比及制动力分配进行修正,从而提出了基于速比变化限制及电机协调控制的CVT速比优化控制策略。仿真结果表明,在不同的工况下,本文提出的再生制动控制策略能使车辆在制动过程中有效跟随驾驶员的制动意图,同时提高再生制动能量回收率,改善驾驶性能。     

减速制动工况下自动变速器档位决策

针对减速制动工况下,自动变速车辆的两参数换档策略不能适应驾驶员意图及行驶环境变化、不能有效利用发动机辅助制动的情况,在分析发动机辅助制动作用必要性的前提下,综合考虑了驾驶员意图及行驶环境信息,提出了一种以制动时间、车辆负荷度、制动减速度及车速等参数为输入的基于模糊推理的档位决策方法。道路试验结果表明:该控制策略能够适应驾驶员意图及行驶环境变化,有效地利用了发动机辅助制动,提高了自动变速车辆的行驶安全性。     

车辆电子稳定性程序神经网络PID控制算法

设计了面向车辆操纵稳定性控制的车轮制动神经网络PID控制器参数自调整算法,介绍了自行研制的车辆ESP硬件在环试验平台,采用该平台进行了控制算法的台架试验。结果表明:ESP神经网络PID控制算法能有效防止极限工况下车辆丧失操纵稳定性,显著改善车辆的主动安全性。     

基于最优预瞄加速度决策的汽车自适应巡航控制系统

从驾驶员操作汽车的行为特性建模的角度出发,将驾驶员建模理论———稳态预瞄动态校正假说应用于汽车自适应巡航控制系统的理论研究中,构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆ACC系统结构。并在此基础上建立了相应的ACC系统控制算法。理论分析与仿真计算结果表明:基于驾驶员操纵行为特性的分析,应用驾驶员操纵行为建模理论来研究汽车ACC系统的理论过程为车辆ACC系统的开发提供了一个可行的研究途径。     

环视检测系统AVM

日产汽车开发了一套更为实用的汽车环视检测系统AVM。这一系统安装于汽车仪表台上，驾驶员能随时掌握车辆四周的俯视情况，可彻底消灭车辆的盲点。尤其是在停车入位时会给驾驶员以很大帮助。     

基于电控液压制动装置的车辆主动报警/避撞系统

为预防道路尾随相撞事故,开发了一种基于电控液压制动装置的车辆前向报警/避撞系统。该系统根据前方车辆和自车的运动状态,基于碰撞时间实时判断尾随相撞危险度。在危险情况下,系统通过视听觉报警为驾驶员提供警示,并以电控液压制动的方式实现车辆的主动避撞。利用电控液压制动装置搭建了实验平台,对制动压力控制效果进行了验证。将系统安装于试验样车,实车试验结果表明,该系统能为驾驶员提供分级碰撞报警警示和制动辅助,以提高行车安全性。     

汽车转向时驾驶员驾驶意图辨识与行为预测

提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)相结合的模型,用于实现驾驶意图辨识和驾驶行为预测,从而达到辅助驾驶和提高主动安全性的目的。通过驾驶模拟器获得双移线和直线行驶的数据,通过结合HMM和ANN建立了驾驶员意图辨识和行为预测模型,对驾驶员意图和行为在紧急转向、正常转向和直线行驶三种工况下的操作分别进行了辨识和预测。实验结果表明,该模型在给定车速下能够准确辨识当前的驾驶意图和较为精确预测驾驶员的驾驶行为。     

手动驾驶和ACC混合车流元胞自动机模型研究

针对由手动驾驶车辆和ACC（自适应巡航控制）车辆组成的混合车流,考虑驾驶员的个体驾驶特性差异和ACC车辆的运行原理,构建了各自的运行规则,提出了一个新的元胞自动机模型．给出了周期边界条件下的计算机仿真结果,并对其进行了分析和讨论．结论表明：车流中保守型驾驶员的存在导致了道路利用率的降低,而合理的匹配各种车辆的混合比例,...     

履带车辆自动变速系统的智能控制方法

分析了履带车辆复杂多变的行驶工况,针对车辆行驶状态参数、路面状况和驾驶员操纵信息的人-车-路闭环系统,确定了履带车辆智能换挡控制的主要原则.运用智能控制理论,提出了履带车辆自动变速系统实现模糊神经网络控制的总体方案和技术路线,系统可自动适应复杂多变的车内外行驶情况,以提高履带车辆的动力性和越野机动性.     

基于物联网的地下停车场车辆引导系统

为提高地下停车场的智能化管理水平,在传统停车场方便改造的原则上,提出一种基于物联网技术的车辆引导系统。该系统采用超声波采集车辆信息,选用Zigbee技术进行数据收发,利用上位机的车辆引导系统将车位检测节点的车位信息和各道岔路口车辆进出区域的车流量进行整合,以充分规避区域局部性拥堵的情况,使驾驶员在车辆最优路径引导下停车结束后步行至电梯的路程最短。实验仿真表明,该系统对车辆进行分级引导,区域车位自选,减少了多车辆涌入造成的拥堵和混乱;能使驾驶员选择最佳停车位,并提供了从入口到最佳停车位的引导路径,改善了现有停车场车辆引导系统智能化程度低的情况,提高了停车场的管理效率。     

用于爆胎车辆仿真的驾驶员模型

分析了驾驶员模型在汽车爆胎仿真应用中存在的问题及爆胎后车辆响应特性的变化,指出爆胎后车辆响应特性发生改变是导致驾驶员模型不能控制爆胎后汽车回到原路径的根本原因。建立了考虑爆胎后车辆左、右转向特性不对称的驾驶员模型,并进行了仿真。最后在原驾驶员模型中加入状态参考器,并对不同车速下的状态参考器参数进行辨识。解决了驾驶员模型在汽车爆胎仿真中的应用问题,为进一步研究汽车爆胎后驾驶员的操作规律及爆胎后汽车的稳定性控制提供了参考。     

基于串级MPC和EPS的集成驾驶员转向车道线保持

针对电动助力转向( EPS)作为转向执行机构的车道线保持的控制系统设计及保留驾驶员对车辆操控问题,提出基于串级模型预测控制( MPC)和EPS集成驾驶员转向的车道线保持系统. 在车道线识别视觉系统空间,建立车道线保持状态空间模型,设计基于MPC的车道线保持控制器( LMPC) . 建立EPS状态空间模型,设计基于MPC的EPS车辆前轮转角控制器( EMPC) . LMPC与EMPC经逆转向机构模型组成串级控制结构. 分析驾驶员转向对车道线保持控制的影响,进而通过保留驾驶员对车辆控制来提高处理紧急事件的能力. 仿真结果表明:在不同车速和不同曲率道路下,该控制策略均能快速消除横向位置偏差和航向角偏差,保证车辆沿着车道线行驶,具有较好的适应性和鲁棒性. 驾驶员转向可以改善车道线保持和提高车辆主动安全性.     

应用五轮仪采集车辆跟驰过程描述参数

车辆跟驰模型是微观交通流模拟的一个基本模型，用来分析和描述在无法超车的同一车道上一辆车（驾驶员）跟随另一辆车的方式。由于过去的实验数据主要是由两实验车在实验跑道上作跟驰运行或由驾驶员操纵驾驶模拟台获得的，难以获取实际道路上驾驶员的信息，建立的车辆跟 驰模型难以标定或验证，所介绍的应用五轮仪实验获取、处理和分析车辆跟驰过程描述参数的途径，为今后车辆跟驰模型的标定与验证提供了一条新的实验途径。