考虑交互博弈的无信号交叉路口自动驾驶车辆决策规划研究

为了解决无信号交叉路口自动驾驶车辆决策保守,与周围车辆交互性差的问题,提出一种考虑交互博弈的无信号交叉路口自动驾驶车辆决策规划算法。该方法分为以下几步,首先基于运动学模型及道路约束对自车和周围车辆进行初步的运动预测,并建立两车的交互动作空间,得到车辆可能的行驶域。其次,建立一个新颖的危险度评估方法,能评估两车在任意位置、任意姿态、任意速度下的碰撞危险度,用于各交互动作状态行为值的求解。进一步基于斯塔克伯格主从博弈求出两车的均衡动作策略,该策略即为当前交通环境下考虑交互得到的最优动作。最后,通过Prescan/Simulink构建交叉路口场景进行联合仿真,来验证该算法的合理性。结果表明所提出的考虑交互博弈的算法在保证安全性的基础上,能相对于基于决策树和无交互的方法分别提高7.3%和12.4%的效率,并能在多车复杂工况下与周围车辆进行灵活交互。     

力与位移耦合控制的主动转向系统协同优化

设计一种力与位移耦合控制的前轮主动转向(Active front steering,AFS)系统,使其同时具有主动转向和电动助力转向功能,不仅实现汽车转向轻便性和转向路感的完美融合,而且实现汽车安全性与灵活性的协调统一,是一种理想的汽车动力转向技术。建立新型AFS系统和整车3自由度动力学模型,提出新型AFS系统的性能指标及量化公式,应用协同优化方法,考虑人机工程学、汽车安全性和转向经济性三个子系统,以转向路感为系统级优化目标,对新型AFS系统参数进行协同优化设计。仿真结果表明,基于协同优化的新型AFS系统可在保证系统具有较好的转向稳定性、转向灵敏度和转向能耗基础上,有效提高系统的转向路感,为新型AFS系统的设计和优化提供理论基础。     

F拓扑空间

本文引入并使用(小)邻域概念及相亏概念,对F扑拓空间中诸如聚点、闭包、内部、子空间、基、连续映射等基本概念及定理进行了初步探讨。形成较为满意的F拓扑空间系统。     

FUZZY拓扑空间中杨忠道定理的一个较简洁证明

本文首先给出两个十分明显的引理,随后给出Fuzzy拓扑空间中杨忠道定理的一个简洁证明。     

Multi-objective optimization of active steering system with force and displacement coupled control

A novel active steering system with force and displacement coupled control (the novel AFS system) was introduced, which has functions of both the active steering and electric power steering. Based on the model of the novel AFS system and the vehicle three-degree of freedom system, the concept and quantitative formulas of the novel AFS system steering performance were proposed. The steering road feel and steering portability were set as the optimizing targets with the steering stability and steering portability as the constraint conditions. According to the features of constrained optimization of multi-variable function, a multi-variable genetic algorithm for the system parameter optimization was designed. The simulation results show that based on parametric optimization of the multi-objective genetic algorithm, the novel AFS system can improve the steering road feel, steering portability and steering stability, thus the optimization method can provide a theoretical basis for the design and optimization of the novel AFS system.     

汽车线控制动系统参数优化研究

研究汽车智能机电一体化制动系统,汽车线控制动系统根据制动意图和制动性要求控制电机产生制动力矩,制动实时性和主动安全性高,同时实现系统轻量化.为解决上述问题,研究了线控制动系统的结构和方案设计.然后,建立了锥齿轮和行星齿轮传动组成的电机二级减速装置的多变量带约束非线性优化数学模型,以减速器体积最小为优化目标,以锥齿轮和行星齿轮传动的齿面接触疲劳强度和齿根弯曲疲劳强度条件等为约束,以齿轮齿数、模数、齿宽、传动比等多参数为优化变量.最后,采用带约束多变量优化算法和遗传算法进行了减速器的七个参数优化.结果表明,所采用优化方法有效最小化减速器体积而保证减速器强度等工作条件,实现线控制动系统的轻量化和最优设计目标.     

电动汽车线控转向系统性能分析与参数优化

研究电动汽车操纵稳定性优化问题,电动汽车采用线控转向系统,可靠性差,成本高.为提高操纵稳定性和主动安全性,提出对设计的线控转向系统的实体结构进行适当简化,建立了电动汽车线控转向系统的动力学模型.然后,研究了电机及减速器等的结构参数对系统频率响应特性和时域响应特性的影响,进行了电动汽车线控转向系统性能分析.最后,对系统的稳定性条件,采用非线性带约束优化算法进行了电动汽车线控转向系统的参数优化仿真.结果表明,经过参数优化后,电动汽车的操纵稳定性大大提高,可用于指导转向系统的参数设计与匹配.     

增强电动助力转向系统抗干扰性能的混合H_2/H_∞控制

根据纯电动大客车电动助力转向(EPS)系统工作的具体要求,开发了适合电动大客车EPS系统使用的循环球式转向器,并建立了其动力学模型。针对EPS系统存在模型、干扰、噪声等不确定性,以及对系统鲁棒性和动态特性的要求,运用加权指标方法设计和优化了混合H2/H∞控制器,并进行了仿真分析。结果表明:基于混合H2/H∞控制的EPS系统可有效抑制路面随机激励、转矩传感器噪声以及减少转向盘振动,使驾驶员获得较满意的路感。台架试验表明:提出的控制方法是有效可行的,设计的EPS系统可有效改善大客车的操纵稳定性。     

基于蚁群优化UKF算法的汽车状态估计

针对汽车状态估计中过程噪声和观测噪声的时变特性,提出一种新的自适应滤波算法。该算法基于三自由度非线性汽车动力学模型,在利用UKF对汽车状态量进行估计的同时,引入蚁群优化算法,根据目标函数对过程噪声和观测噪声进行寻优,实现了过程噪声和观测噪声的自适应作用,估计精度的大幅提高。虚拟实验验证了蚁群优化UKF算法的鲁棒性和精度。研究结果对汽车主动控制系统的开发具有重大的理论指导意义。     

轮毂电机驱动电动汽车的侧翻稳定性分析与控制

针对轮毂电机驱动电动汽车非簧载质量与侧倾稳定性之间的非线性关系,分析不同路面激励下非簧载质量对轮毂电机驱动电动汽车侧翻稳定性的影响,提出分层防侧翻控制策略。考虑轮毂电机驱动电动汽车四轮独立驱动特点,建立包括主动悬架在内的汽车侧翻动力学模型,确定适用于不平整路面的绊倒型侧翻因子;以某轮毂电机驱动SUV为对象,分析非簧载质量与侧翻稳定性之间的关系;根据四轮独立驱动的特点,设计分层控制器,选取典型汽车侧翻工况进行实例仿真。研究结果表明:在平整路面上,非簧载质量与车辆侧翻稳定性成正态分布关系;在不平整路面上,非簧载质量对车辆侧翻稳定性的影响存在耦合关系;提出的防侧翻分层控制器,可有效提升车辆在不平整路面行驶时的防侧翻能力。