自动驾驶车辆偏航控制方法

为解决自动驾驶车辆偏航控制过程中没有考虑车辆回归点回归航向角与预定轨迹切线角度重合问题,提出一种考虑回归航向角的自动驾驶车辆偏航控制方法。对规划的轨迹曲线进行处理得到轨迹各点的曲率和转向角,根据曲线的凹凸性设计了车辆偏航模型,并计算出转向角的补偿量;设计了速度跟踪控制模型,从而保证车辆以最大允许速度回归,计算速度补偿量,最后在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型并进行了仿真。结果表明,所提出的偏航控制方法可以使得偏航车辆在直线路径、圆形路径以及随机路径3个工况下迅速回归,位置误差可以达到精度要求,且满足回归实时性。     

基于CARLA平台的主动刹车算法仿真

在仿真平台中,训练和验证驾驶策略是测试自动驾驶系统的重要方法,可简化自动驾驶的研究,因为某些场景太过危险,无法在真实世界中上演.计算机仿真测试以较低成本进行原型算法的开发和迭代.本文以CCRs(前车静止)工况的AEB功能为例,在开源的CARLA仿真平台和ROS系统环境下仿真控制车辆,利用前视摄像头拍摄图像,并采用yol...     

基于驾驶员信心度的SOTIF评价模型建立与试验

基于自动驾驶车辆安全标准ISO/PAS21448《Road vehicles-Safety of the Intended Functionality》(SOTIF),为探究导致SOTIF中人员操作误用的原因,以驾驶员对自动驾驶系统的信任感受为出发点,提出驾驶员对自动驾驶车辆正确操作指令进行错误干预的原因是驾驶员对控制指令没有信心,并引出了用以表现驾驶员与自动驾驶系统之间人机信任感受的评价指标—信心度。为验证信心度指标的实用性,设计了城市道路中常见的转弯和避障工况,并设计了相应的主观问卷,利用层次分析法确定了问卷中不同问题间的权重。利用机器学习中四种分类的方法,建立联系车辆动力学客观参数与驾驶员主观信心感受的主客观评价模型,并选出最优分类器。结果表明,基于马氏距离的分类器准确率最高,可以为自动驾驶车辆控制系统的开发与设计提供支持。     

自动驾驶车辆行进参数有限时间估计方法研究

依靠车辆自动驾驶系统快速与高效的环境感知能力,可有效减少人为操控失误、降低交通事故发生率.针对自动驾驶车辆在车体和路况信息等参数估计过程中存在的时间延迟、误差较大的问题,提出一种考虑有限时间的自动驾驶车辆行进参数估计方法.首先通过构建辨识参数的仿射参数模型,推导了参数估计误差向量,并基于有限时间收敛理论设计了自适应参数更新律.同时,采用并行学习技术,对参数收敛过程的持续激励条件进行优化,从而简化估计过程,以期降低系统运行成本和响应时间.最后,利用所设计的车辆参数估计方法对车辆参数、路面状况等指标进行仿真验证.仿真结果表明,较之现有方法,所提方法能够实现快速地参数收敛,且收敛结果稳定、准确可靠.     

基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制

针对自动驾驶汽车存在爆胎的问题,提出一种基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制方法.首先,建立线性二自由度车辆模型,分析自动驾驶汽车爆胎后轮胎参数发生剧烈变化导致失控问题.然后基于附着椭圆理论,提出采用点刹与微调前轮转向角的方式来设计模糊控制器.由模糊控制器确定补偿制动压力ΔP和前轮转向角δ之后,建立Carsim和simu...     

遥控车辆电液操纵系统开发与数字化控制研究

介绍了履带式遥控车辆电液操纵系统的组成及工作原理，并采用数字化技术控制电液操纵系统以实现遥控车辆的自动驾驶。针对车辆不同的行驶状态提出了不同的控制策略，试验结果表明，遥控车辆的直驶和转向控制均达到了满意的控制效果，满足性能要求。     

可用于自动驾驶的全冗余架构转向传感器研究

提出了一种基于海拉CIPOS技术研发的转向传感器,该传感器应用于车辆的转向系统,同时提供扭矩信号和角度信号给转向控制器,四路扭矩信号和两路角度信号的全冗余架构满足了车辆自动驾驶的性能要求以及功能安全的最高等级需求。     

自动驾驶电动车辆数据采集方法

针对自动驾驶电动车辆整车零部件和传感器运行产生的海量数据,阐述自动驾驶电动车辆数据采集的方法及意义,分析当前自动驾驶电动车辆数据多源化与数据采集的问题,介绍一种自动驾驶电动车辆数据采集方法.该方法通过车端数据融合、与云端进行数据交互,解决自动驾驶电动车辆实际运行的数据采集和监管问题,并且能够进行自动驾驶电动车辆云端数据...     

基于深度学习的自动驾驶环境感知技术研究

自动驾驶车辆是由环境感知、定位导航、路径规划、运动控制等组成。充分考虑车路合一,协调规划的车辆系统。自动驾驶的环境感知系统融合了超声波传感器、红外线传感器、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器的数据来获取道路信息。为此,本文首先介绍了激光雷达在自动驾驶感知系统的应用。然后对自动驾驶环境感知系统的关键技术:目标检测、跟踪、场景分割分别进行研究。     

提升车辆驾驶品质的干式离合器抗扰最优滑磨控制

电控机械式自动变速器（Automated manual transmission,AMT）换档品质难以控制,其主要原因是干式离合器没有油膜缓冲,且存在摩擦因数变化、膜片弹簧衰退等不确定因素。为了提高换档过程的驾驶品质,提出对离合器滑磨与驱动力矩恢复进行并行控制的动力换档模式,并为此过程设计"抗扰最优控制+模型误差观测"的换档控制策略。通过扰动观测器得到离合器与车辆动力传动系统的建模误差及外界扰动,进而将其视为系统扰动,设计可处理快变扰动的最优换档控制器,实现任意工况下滑磨功和冲击度的综合优化。联合仿真与实车试验结果表明,提出的方法不仅提升换档过程的驾驶品质,而且对不同工况有自适应能力,从而解决AMT车辆难以保证驾驶品质控制效果一致性的行业难题。