转向紧急避撞轨迹规划与模型预测跟踪控制

为了实现安全地转向紧急避撞,提出了一种限制侧向加速度的多项式轨迹规划方法。在确定规划起始和结束时间运动状态参数时,导出规划轨迹时间段内侧向加速度的表达式。为了提高转向避撞的车辆稳定性,设置一个侧向加速度峰值的限值,根据该限值下的加速度峰值方程式确定各种车速下的轨迹纵向末位置。其次,为在转向避撞时准确跟踪规划轨迹,采用多约束模型预测控制(MMPC)进行避撞轨迹跟踪。基于3自由度车辆动力学方程建立预测模型,同时考虑轮胎侧偏角、前轮转角及其增量作为稳定性约束。最后,进行3种车速下的Carsim/Simulink软件联合仿真,并与单约束模型预测控制(SMPC)进行对比。研究结果表明:MMPC最大横向跟踪误差不超过0.23 m,前轮转角无突变。车辆侧向加速度及轮胎侧偏角均在约束范围内,较好地实现了转向紧急避撞。与MMPC相比较,SMPC在80 km/h时轮胎侧偏角超过线性范围,车辆发生了侧滑。     

紧急避撞工况下的路径规划与跟踪

高速工况下规划侧向换道紧急避撞路径需考虑避撞与稳定性问题,本文提出了一种基于非均匀B样条曲线、满足多约束要求的路径规划方法. 该方法通过两段非均匀B样条曲线构造出具有曲率连续且加速度呈梯形变化、满足起止点斜率和曲率约束的避撞路径模型,再结合环境信息生成由两个参数控制路径形状的避撞路径簇;在此基础上,构建乘员舒适性目标函数,旨在满足避撞要求的情形下,从路径簇中选取舒适性最优的局部路径;在完成避撞路径规划同时,通过目标函数以及车辆多约束得到优化纵向加速度,完成避撞运动规划;最后采用长于处理多约束控制的模型预测控制算法,通过建立线性时变模型预测控制器控制车辆跟踪规划的路径,验证了路径规划方法的可行性.     

工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响

利用同济大学8自由度高仿真驾驶模拟器研究了临撞工况紧急程度对驾驶员避撞行为的影响.通过不同初始车头时距(1.0 s,[1.0 s,1.5 s),[1.5 s,2.5 s])和不同前车减速度(0.30g,0.50g,0.75g)的组合,建立了不同紧急程度的前车减速临撞工况,运用驾驶员感知反应时间、油门释放反应时间、制动转移时间、制动延误、最大刹车踏板压力、最大减速度等指标比较了不同紧急程度下避撞行为的差异.结果表明,①随着工况紧急程度的增加,驾驶员更快地释放油门及达到最大刹车踏板压力,并且施加更大的制动力度;②当初始车头时距为1.5 s左右时,驾驶员感知反应时间约为1.2s,而当初始车头时距增大到2.5 s以上时,感知反应时间变得非常大,甚至达到了3 s;③驾驶员开始释放油门与开始制动间的转移时间不受工况紧急程度影响,保持在0.8 s附近;④在低紧急程度下,驾驶员表现出多阶段刹车行为,使得驾驶员需要更多的时间才能达到最大刹车踏板压力.     

驾驶员制动和转向避撞极限

结合驾驶员避撞行为特征和车辆动力学特性,对驾驶员的制动和转向避撞极限进行了研究,得到了制动避撞和转向避撞的临界TTC(time-to-collision)值,并对比分析了两种避撞方式的适用性以及道路摩擦系数、重叠率等因素的影响.结果表明,转向避撞在高相对速度、低附着系数、低重叠率等工况下相比于制动避撞更有优势.     

面向紧急变道行为的协同避撞控制模型

针对网联混行环境下变曲率车道车辆突入变道行为影响自动车行车安全的问题,建立了融合模型预测控制和虚拟冲突场的紧急协同避撞控制模型(MPC-CAPF).利用长短期记忆网络(LSTM)预测侧车变道轨迹,并设计虚拟冲突点,构建基于虚拟冲突场的瞬态紧急避撞模型.为弥补势场力应用弊端,设计基于模型预测控制(MPC)的速度协同自适应...     

紧急避让路径跟踪自抗扰控制

自动紧急避让作为一种辅助驾驶系统,能够提高汽车行驶的安全性.为了提高不同质量参数、不同轴距车辆路径跟踪性能,以二自由度车辆模型为基础,设计二阶自抗扰控制器.车辆模型参数变化可以通过三阶扩张状态观测器进行观测和补偿.针对避让过程存在侧向加速度过大或产生阶跃、曲率不连续问题,引入三次B样条曲线对避让路径进行再规划.采用软件Carsim与Simulink联合仿真方法进行控制器性能验证.仿真结果表明,基于自抗扰方法设计的紧急避让路径跟踪控制器能够保证不同车型车辆很好地跟踪规划的轨迹,保证车辆稳定性.     

应用于汽车主动避撞系统的车辆纵向动力学模型

车辆建模技术是汽车主动避撞系统开发及评价的关键技术之一.该文运用混合建模技术,将理论分析模型和车辆实验数据结合,充分利用各动力总成现有的标准数据,建立了模拟汽车主动避撞系统中车辆行驶复杂工况的纵向动力学模型,并实现了基于通用软件的仿真.该模型简洁、准确,可以满足汽车主动避撞系统的要求.文中通过仿真与实车实验,验证了所开发模型的正确性和合理性.     

自动紧急制动系统行人避撞策略及仿真验证

为提高自动紧急制动系统对行人保护的安全性,提出了一种采用上层模糊控制和下层PID(proportion integration differentiation)控制的分层控制行人避撞策略。以某款E级SUV车辆为研究对象,建立其动力学模型,在国内外真实行人测试场景下,构建了基于TTC(time to collision)碰撞时间理论的风险评估模型,通过Matlab和CarSim软件的联合仿真,对控制策略进行了仿真验证。仿真结果表明:所提出的自动紧急制动系统行人避撞策略能满足国内行人测试工况标准,与行人最小安全距离为0.9m;在保证安全的前提下,模糊控制可自动调节制动强度,输出减速度范围控制在4.8～6.1m/s2,有较好的舒适性;TTC风险评估模型正确发出了行人碰撞预警,无漏警和误警发生。     

基于避撞轨迹跟踪的车辆稳定性控制仿真研究

以四轮独立制动且前轮转向的车辆作为研究对象,运用模型预测轨迹跟踪控制方法跟踪五次多项式避撞轨迹,同时运用线性二次型调节器(LQR)方法确定期望附加横摆力矩,进而运用轮胎力优化分配方法对制动力进行分配,最终实现避撞轨迹跟踪过程的汽车稳定性控制.仿真结果表明,在较低附着系数路面,增加汽车横摆力矩控制有效提升了车辆在避撞轨迹...     

基于自然驾驶数据的驾驶员紧急转向变道模型

提出了一种以驾驶员转向目标瞄点为核心的、面向操纵层的驾驶员紧急转向变道的模型建立方法.基于驾驶员紧急变道的阶段特征,提出了驾驶员紧急变道侧向运动轨迹的规划方法,并结合远近目标点理论分析方法,分阶段建立了驾驶员转向变道工况的驾驶员转向模型.对紧急转向变道中避撞、侧移和稳定阶段的增益因子的分布特征进行了研究,模型能够真实地预测自然驾驶中的紧急转向变道行为.     

基于Skinner理论的无人机应急威胁规避方法

对于突发紧急威胁情况,常规的无人机规避方法在实时性和适用性方面存在不足.在研究生物体条件反射机制的基础上,将无人机应急规避行为理解为在外界威胁刺激下的一种应激性,提出了基于威胁紧迫度的Skinner理论.模拟飞行员在紧急防撞情况下的拉杆动作,将阶跃信号作为无人机应急动作指令,运用动作评价算法计算输出最佳策略.采用Skinner理论和统计学方法进行在线训练,形成威胁状态与规避动作的匹配,从而建立完整的条件反射过程.实验结果表明,基于Skinner理论的规避方法对突发威胁情况具备有效的规避能力.      

递相祖述复先谁——李退溪所捍卫的朱子义利说

根据传统快速搜索随机树算法(rapidly random-exploring trees,简称RRT)搜索速度快、所需时间短,但随机性大以及约束不足等特点,建立了直道和弯道的期望路径模型,采用高斯分布描述随机采样点,并引入启发式搜索机制,改进RRT算法.与原算法仿真对比,结果表明：改进算法所规划的路径质量显著提高,规划时间缩短一倍.同时,在Prescan软件中搭建直道和弯道仿真场景,跟随规划路径,结果表明：改进后RRT算法所得路径具有很好的跟随效果,且侧向加速度在车辆稳定性要求范围内,说明采用改进后的RRT算法进行汽车局部路径规划可行实用.     

基于广义势场的多机器人避碰算法

针对目前多机器人避碰算法存在的计算复杂、缺乏普适性等的局限性,以传统人工势场法为基础,将协商和意愿引入人工势场范畴,提出了多机器人系统运动规划的广义势场算法.该算法以物理空间障碍为基础构造排斥势场,以意愿为基础构造吸引势场,并通过排斥势场与吸引势场的拓扑积构成人工势场.在人工势场中,通过对势场中微团运动趋势的求解就可得出所需的路径规划.实验证明,该算法不仅具有人工势场法系统模型构造简单、能够进行最优路径规划的优势,而且在系统运行过程中有效地避免了系统死锁的发生.     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

基于碰撞危险度和运动预测的多移动机器人避碰规划

针对自主移动机器人决策处理的滞后问题，采用预测算法对其它移动机器人的速度信息进行预测，并把速度信息用到碰撞危险度避碰策略中，机器人便可进行下一步的避碰行动决策，最后给出了这种方法的避碰仿真研究，结果表明该方法可行且有效。     

基于五阶Bezier曲线的无人车避障轨迹规划

无人驾驶汽车的局部路径规划对于自动驾驶技术的推广有着至关重要的作用。为了研究无人驾驶汽车在运行过程中前方会出现会静止障碍物采用换道避障策略的情况,提出了基于五阶Bezier曲线的局部路径规划方法。首先,通过分析车辆性能极限及车辆碰撞边界确定换道过程中车辆的可行驶域,再进一步考虑车辆的物理特性提出轨迹曲线优化目标函数,确定五阶Bezier曲线的6个控制点,得到最优避障轨迹。然后利用CarSim和MATLAB/Simulink软件进行仿真实验验证。结果表明此方法能够规划出易于车辆跟踪的轨迹曲线,且针对不同车速情况下的换道避障能够分别产生此车速下的最优避障轨迹。     

行人防碰撞系统制动控制建模与联合仿真

为了体现现有汽车主动防撞系统对车外行人等交通弱势群体的主动安全保护,对行人防碰撞预警系统中自动制动控制进行了研究。在车辆获取到前方行人基本信息的基础上,设计了考虑行人安全的安全状态判断模型,建立了基于Carsim和Simulink的车辆纵向动力学模型,采用加速度滑模控制方法设计了获取本车期望加速度的上位控制器,单神经元PID控制设计了跟踪这一期望加速度的下位控制器,最后对典型的行人危险场景进行联合仿真。试验表明所设计的控制算法对避撞行人有较好的响应,并且能在保证一定的安全距离的前提下实现自动制动,保证了行车的安全性。