基于车车协同的汽车换道避撞控制策略研究

在汽车先进驾驶辅助系统研究中,针对典型的换道场景展开分析,采用V2V/V2X的思想,从车辆运动学角度出发,综合考虑相对速度、相对距离、冲突时间等影响因素,提出在传统自适应巡航控制系统中添加换道调速避撞控制策略。使用Prescan软件搭建典型的换道虚拟交通场景,在车辆上设置无线通信装置,通过MATLAB/Simulink软件添加控制模块进行联合仿真,验证汽车辅助驾驶换道避撞控制。仿真实验表明,提出的换道避撞控制策略,可有效避免车辆在换道过程中发生碰撞。     

基于鱼群逃逸仿生学的智能车队安全行驶模型研究

为了提高智能车队的行驶效率和安全性,运用鱼群逃逸仿生学研究智能车队在二维环境下的安全行驶模型。通过对鱼群逃避危险时协同一致性研究,建立车辆的行为规则,基于安全距离理论确定了车辆不同行为规则的边界条件;在车队运动过程中,考虑相邻车辆的速度差、安全距离与安全距离差等因素,建立二维车队避撞模型,计算分配给各跟随车辆的期望加速度,并根据车辆不同行为规则建立车辆的行驶航向角模型,从而达到车队在横向与纵向上安全行驶与避撞的目的。通过PreScan软件和Matlab/simulink联合仿真,验证了车队在不同干扰条件下协同行驶模型的有效性。     

基于路面识别的汽车纵向主动避撞系统

汽车纵向主动避撞系统应能根据路面状态的突变自动地调整安全距离以提高系统的可靠性。在魔术公式的基础上,给出了基于车轮动力学参数识别路面的方法,建立了车辆动力学模型,分别对汽车行驶在高、低附着系数路面和组合路面上避撞系统的工作进行了模拟试验。试验结果表明,识别的路面状态与实际路面一致性良好,具备路面识别系统的汽车纵向主动避撞系统对路面具有自适应性,其安全性高于没有路面识别系统的避撞系统,从而有效避免了变路面上汽车碰撞的发生。     

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。     

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。     

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.     

一种智能型车辆主动安全系统的设计

针对高速公路车辆安全行驶的需要,设计了一套智能型车辆主动安全系统;该系统具有两种工作模式:预警模式和巡航模式。预警模式采用"两级报警"及"自动制动"方式以避免车辆发生纵向追尾事故;巡航模式是在良好路面采用"恒速"巡航方式来降低驾驶疲劳程度,从而间接避免碰撞发生。两种模式的切换是通过模式转换开关实现的。经对系统性能进行模拟评价,并对"恒速"巡航模式进行仿真,表明该系统具有良好的工作性能和工程实用价值。     

基于LabVIEW环境主动避撞智能小车试验平台开发

以车辆避撞系统作为研究对象,根据车辆动力学和控制理论,以STM32F103开发板为开发平台,构建嵌入式硬件控制系统,搭建了智能小车实验平台;然后在LabVIEW中实现了主动避撞系统的上位机程序,完成了数据接收与发送模块、巡航控制器模块、车间距离保持控制器模块等相关程序设计;最后对整个系统进行测试,验证本文所建的主动避撞控制系统满足车辆避撞的要求。     

基于稀疏光流的车辆盲区监测系统研究

车辆变道或转弯时,驾驶员通过汽车后视镜观察相邻车道车辆行驶状况。由于后视镜安装角度和其本身物理属性等,车辆两侧存在驾驶员视觉盲区,易发生侧面擦碰或追尾等多种事故。本文提出了一种基于稀疏光流的车辆盲区监测系统,在车辆换道或转弯时,实时监测车辆的后视镜盲区,提高了行车的安全性。首先分析了车辆盲区监测系统研究的可行性和必要性,其次提出了一种基于稀疏光流的车辆盲区监测算法,再而对该系统的软硬件实现、方法原理和预警策略进行深入研究,提出了可行的解决方案,最后通过在上海松江区进行实车测试,采集了不同场景下192组数据,综合检测率达96%。实验证明,该系统鲁棒的适应不同场景下的车辆盲区的监测。     

微波测速、测距系统的设计

车速、车距测量是汽车避撞系统中的关键技术，分析了车速、车距测量方案，并详细讨论了调频连续波(FMCW)测量系统的工作原理，给出了主要电路的设计方法。此系统可以在雾天或夜间准确监测前方车辆，并在车速、车距达到安全边界时给出警示信号，避免碰撞事故的发生。     

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。     

基于三维时空状态图-并行排序蚁群算法的多机器人路径协同规划

为了得到多机器人系统在无碰撞前提下的较优路径,设计了分层协同规划系统.该系统包括3个子模块,分别为全局最优路径规划模块、碰撞检测模块和避撞模块.在全局路径规划方面,在蚁群算法中加入了多子群并行搜索策略和基于信息素的子群经验交流策略,提出了基于并行排序蚁群算法的路径规划方法.在碰撞检测方面,提出了三维时空状态图的概念,基于机器人路径栅格在三维时空状态图的分布给出了碰撞检测结果.在避撞方面,建立了避撞的博弈论模型,基于博弈论得到了集体代价最小的避撞策略.在30 m×30 m的复杂栅格环境中验证,并行排序蚁群算法规划路径的目标函数平均值比传统蚁群算法减小了5.25％,比改进蚁群算法减小了3.66％,验证了并行排序蚁群算法在全局路径规划中的优越性.在20 m×20 m栅格环境中利用4个机器人进行避撞策略检测,从结果可以看出,基于博弈论的避撞策略可以有效避免机器人间的碰撞,实现机器人的安全行驶.     

基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型

针对装甲车辆行进过程中因自身、天气、道路等因素导致碰撞事故发生的情况,研究与车辆碰撞事故发生有关的节点变量及其之间的可信关系,提出一种基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型。为避免单一因素对预警节点的片面性,该模型充分考虑天气、道路状况、驾驶员行为等因素对事故发生的影响,并在车辆安全防撞距离上引入了车速、驾驶员行为、道路状态条件,克服固定安全防撞距离阈值在预警时漏报和虚报的情况。通过实验分析表明,基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向预警模型具有良好的准确性和自适应性。     

车辆避撞超声预警控制器的设计

介绍一种基于超声波测距的车辆避撞预警控制系统。采用AT89S51控制,系统由超声波发射电路、超声波接收与信号处理电路、显示电路、报警电路、温度检测与补偿电路等组成。利用该系统可以准确及时地测出车的前后距离,以提醒驾驶员及时地采取避撞措施,从而减少交通事故的发生。     

基于北斗定位的车辆防碰撞预警算法研究

为了预测碰撞事故的发生和降低碰撞事故发生的概率，提出了一种基于北斗定位的车辆防碰撞预警算法。在每辆车上安装一个亚米级的北斗定位模块和无线通信模块，将监测到的自车位置坐标和周边相邻车辆的位置坐标，分解成水平和竖直两个方向，分别用卡尔曼滤波预测算法对下一时刻车辆的速度、加速度和行驶状态进行预判断，快速选出一定发生碰撞和一定不发生碰撞的情况。若不能立即判断，则分别计算出X和Y方向加速度可变情况下的安全距离，建立并求解碰撞预测状态模型，算出X和Y两个方向同时达到安全距离的碰撞时间最小值，若此最小值比设定的阀值小，则执行报警操作。通过北斗定位模块确定车辆位置坐标，利用卡尔曼滤波算法对车辆行驶情况进行预判断并建立防碰撞预测模型，最后运用MATLAB软件进行仿真。结果表明此算法与传统的利用雷达测距的防碰撞算法相比，具有预警准确性高、可靠性高的特点，更加适应驾驶环境。     

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。     

多算法融合控制的自动紧急制动系统仿真研究

为了提高汽车行驶的安全性，实现避免碰撞或降低碰撞程度，在分析TTC和Mazda避撞算法的基础上，充分考虑车间运动信息，提出一种优化的TTC和Mazda算法融合的安全逻辑判断算法。通过评估当下道路的碰撞危险程度，并考虑驾驶人因素，设计了一种智能化分级预警/制动控制策略。设计了BP神经网络PID控制的下层控制器，实现了对车辆期望加速度的准确控制。运用总体仿真模型对Euro-NCAP规定的AEB测试工况进行了仿真试验，验证所设计的自动紧急制动系统控制策略具有适应性强、功能安全性好的特点。     

车辆辅助紧急制动系统研究与应用

本文介绍了车辆辅助紧急制动系统在峨口铁矿应用范例,总结了加装车辆辅助制动系统的方法与思路,通过设计雷达、电磁阀等辅助制动装置,研究车辆主动参与突发状况及复杂路况等行车信息预判,主动预警,提醒驾驶员采取必要的措施或主动控制车速以避免、减少行车事故发生,为实现车辆主动安全防护提供参考。     

汽车安全车距的安全度评定系统研究

以汽车行驶过程中的理论安全间距为基础,定义一个安全度的概念。利用函数将汽车的安全度和汽车在各种运行条件下的参数联系起来,以建立一个评估汽车安全的模型,并提出了应用该安全度评估系统的汽车主动避撞系统,及对两种常见的行车状态下安全度变化进行实时仿真的结果。     

基于车路协同系统的防碰撞预警模型设计

为提高车辆在行驶过程中的安全性,保护驾驶员生命和财产安全,目前智能交通运输系统(ITS)成为了世界各大车企以及汽车研究所的重点研究对象。本文基于其重要子系统:车路协同系统(CVIS),提出了二自由度动态防碰撞模型,并在模型的建立过程中提出了误差补偿半径的概念,其结果表明:相比于传统的单自由度即纵向防碰撞模型,具有更高的安全性和可适应性。