基于改进领航-虚拟跟随法的车辆队列控制

文中分析了车辆队列控制方法中传统的领航-虚拟跟随法存在模型误差的问题,提出一种考虑跟随车参考路径点连线与横轴的夹角作为参考航向角的改进领航-虚拟跟随方法,将队列控制问题转化为对特定位置的轨迹跟踪问题。然后基于车辆运动学模型实时规划跟随车的速度,运用误差修正的Stanley方法和PD控制分别进行车辆横向控制和车辆纵向油门/刹车控制。最后,通过CarSim/Simulink联合仿真,验证了改进领航-虚拟跟随方法在3车三角形队列圆周和正弦曲线工况下的效果。结果表明：改进领航-虚拟跟随方法较传统领航-虚拟跟随法,使1号和2号跟随车横向误差均值和最大值得到了降低。     

基于相对定位信息的局部动态轨迹规划方法研究

目前,自动驾驶车辆用高级驾驶辅助系统（ADAS）往往仅能通过识别车道线获取局部相对定位信息,如何在车道线识别存在跳变和遇到障碍物时避免碰撞是ADAS急需解决的关键技术之一。对此,文章提出一种基于相对定位信息的局部动态轨迹规划方法,其首先在车辆曲线坐标系中进行网格采样,经过坐标转换后获得车辆坐标系下的候选路径集,并通过碰撞检查和评价函数对路径集进行筛选,获得无碰撞最优路径;接着,根据最优路径的曲率和横向偏移来自适应调节最高规划速度,并由改进梯形速度规划方法获得速度曲线;最后,通过梯度下降算法平滑速度曲线,以避免加速度突变。仿真和实车试验结果表明,采用所提算法,车辆可以在有弯道的局部相对定位场景下平稳纠偏、避障和跟车行驶;并且,在无障碍物场景下,车辆在仿真和实车试验中的最大横向偏移分别降低36.7%和28.6%、平均横向加速度分别减小29.6%和46.4%,具有较高的舒适性和安全性。     

智轨电车虚拟联挂控制系统关键技术研究

随着智轨电车的广泛应用,面对成网运营和潮汐客流等需求,其运能压力迅速增大,并造成交通拥堵问题。为提升智能轨道快运系统（ART）的道路通行率,缓解交通拥堵,文章借鉴汽车协作式自适应巡航控制与列车虚拟联挂的概念,提出一种智轨电车虚拟联挂控制系统和与之相适应的双向跟随信息流拓扑,首创性地运用智轨电车安全制动模型推导出联挂编组最小安全防护跟车间距,并采用基于最优控制的协同规划和MPC协同控制算法,确保联挂编组运行的安全、准点、舒适和高效。仿真结果表明,采用本文所提虚拟联挂控制系统,智轨电车可在0～60 km/h车速范围内实现10 m以下跟车间距的虚拟联挂,有效提升了ART的运力和运营效率。     

智轨电车自动循迹感知与控制系统

自动循迹系统旨在实现智轨电车头轴自动跟随数字虚拟轨道行驶。其感知子系统解决了信息分离、标识、特征提取和连续数字轨道生成难题,在路面信息残缺、车辆随机振动条件下能够稳定形成数字轨道;其控制子系统在列车架构特殊、初始姿态随机情况下,实现了头轴可自主、精确地进入和跟踪数字轨道。文章首先介绍了自动循迹系统组成,提出一种基于深度学习的车道线识别与数字虚拟轨道生成算法;接着基于智轨电车非线性、大延时的特点,分别提出了考虑延时的PID控制法和MPC控制法。实车试验结果表明,采用所提出的方法,列车停站时头车与站台间隙保持在10 cm内,高速行驶时横向偏差控制在±15 cm内,达到了业内领先的自动循迹控制水平。     

视觉与GPS/IMU融合的智轨电车循迹控制研究

视觉识别技术易受地面标识污损、强光反射及视场角小等因素影响,而全球定位系统(GPS)则易受遮挡与电磁干扰等因素影响,使用任意单一定位方式均会出现循迹可用性不高的问题.对此,文章提出一种融合视觉与GPS组合惯导的容错控制方法.其首先基于图像识别方法对车道线进行识别,得到车辆与道路的几何关系参数后,设计PID控制器进行转向...     

滑模极值搜索算法ABS控制及对汽车侧向稳定性补偿

针对ABS控制时路面附着系数复杂多变以及最优滑移率难以准确估计的难点,提出一种基于滑模极值搜索算法的ABS控制,它根据“轮胎制动力-滑移率曲线”的单峰值特性,通过极值搜索算法不断的搜寻曲线的极值点,同时运用滑模变结构控制来快速逼近极值点。针对转弯制动耦合工况,通过引入方向盘转角对控制律进行修正,补偿车辆转弯时的侧向稳定性。在MATLAB/Simulink中建立了整车七自由度模型,对设计的控制器进行了仿真验证。结果表明：直线制动时,所设计的控制器可以快速搜寻到最大制动力和最优滑移率。转弯制动时,考虑了转向修正后制动滑移率有所减小而轮胎侧向力增大,但停车时间并未明显增加,提高了汽车的侧向稳定性;当路面条件改变时,控制器能够自适应路面附着系数的变化。     

基于控制分配的主动前轮独立转向车辆转角分配算法

针对新近提出的主动前轮独立转向(AIFS)系统基于规则的转角分配方法自适应性差、无法实现最优分配的问题,提出了一种基于控制分配的转角分配算法。指出了传统主动前轮转向(AFS)存在的问题,阐述了主动前轮独立转向系统的结构和工作原理;在MATLAB/Simulink中建立了整车四自由度数学模型,设计了AIFS滑模控制器和转角分配模块;通过阶跃转向工况对所提出的转角分配算法进行了仿真验证。结果表明：该分配算法可以使AIFS自适应内外轮载荷转移变化,自动调整内外轮转角大小,较AFS可以更好地跟踪理想横摆角速度和理想运动轨迹,实现了“能力越大的轮胎贡献越大”的控制目标,提高了车辆极限转弯时的侧向稳定性。       

智轨电车动力学性能研究

智轨电车是一种胶轮承载、多编组、虚拟轨道运行的新型轨道车辆。针对其动力学性能,文章通过数学模型的搭建开展仿真研究,为中央虚拟轨迹线循迹控制器、自动跟随转向控制器的算法设计验证提供支持,通过精细化模型的搭建开展仿真研究,为整车动力学性能评价与改进提供指导。通过仿真研究,缩短了研发周期,降低了研发成本,为智轨电车的基础研发和快速工程化应用提供理论支撑。     

基于主动前轮独立转向系统的车辆稳定性控制研究

针对传统主动前轮转向（AFS）系统存在的问题,阐述了新近被提出的主动前轮独立转向（AIFS）系统结构和工作原理,建立了AIFS系统多体动力学模型,研究了AIFS系统的安装对悬架性能的影响;在MATLAB/Simulink中建立了14自由度整车数学模型,设计了AIFS滑模控制器及附加转角分配模块,在阶跃、正弦等转向工况下,仿真计算了大侧向加速度工况下AIFS的控制效果。结果表明：AIFS系统的安装增加了外侧车轮滑磨;高速转弯时,AIFS系统较AFS系统可以更好地跟踪理想横摆角速度和理想运动轨迹,产生更大的转弯通过加速度,保证内外侧轮胎均在侧向力饱和之前区域工作,使左右轮胎工作负荷趋于相等,实现了“能力越大的轮胎贡献越大”的控制目标,提高了车辆极限转弯时的侧向稳定性。     

智轨电车多源环境感知系统

智轨电车的多源环境感知系统是车载平台与运行环境的交互纽带,其包括基于激光雷达的障碍物感知子系统、基于毫米波雷达的前侧向障碍物感知子系统以及基于多摄像头的360度环视子系统。基于激光雷达的障碍物感知子系统采用地面分割算法、点云聚类算法和数据关联算法,实现了对运行前方障碍物的检测和跟踪;基于毫米波雷达的前侧向障碍物感知子系统采用目标检测算法和跟踪算法,实现侧向以及前向障碍物探测;基于分布式鱼眼摄像头的360度环视子系统运用图像拼接算法,实现智轨电车周围障碍物感知和预警。实车试验结果表明,该环境感知系统可有效地提高智轨电车的运行安全系数,为车辆智能驾驶提供了全面的环境信息。