智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法：首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.     

智能网联汽车中心式匝道合流协同控制

提出了一种面向智能网联汽车的中心式匝道合流协同控制方法.首先建立了中心式匝道合流协同控制模型,然后通过离散化将其转化为非线性最优化问题,并采用NOMAD算法求解.进行了100组仿真实验,通过随机设置不同的初始化条件对所提方法的有效性以及车辆油耗影响因素进行了研究,并与其他文献的方法进行对比.研究结果表明,本文所提方法对不同的初始合流场景有较好的控制效果,与对比文献中的方法相比,可使车辆平均油耗降低42.38％,显著提高了匝道合流过程中车辆的燃油经济性.     

一种考虑ICR纵向偏差补偿的水下履带采矿车轨迹跟踪算法

水下履带采矿车在多金属结核矿区的稀软底质上进行采集作业时,受水动力的影响其瞬时转向中心(ICR)纵向偏移后与几何中心不再重合,故难以基于精准的运动学模型设计水下履带采矿车的轨迹跟踪算法。因而,本文提出一种基于履带车运动学模型的分散式轨迹跟踪算法以实现履带采矿车高精度路径跟踪控制。首先,通过引入虚拟转角设计水下履带采矿车的Stanley横向控制律;其次,利用无迹卡尔曼(UKF)滤波法估计的ICR纵向偏移作为纵向误差的补偿,以此设计水下履带采矿车的纵向控制律;最后,基于运动学模型计算水下履带采矿车的期望驱动轮转速。研究结果表明：引入纵向偏差补偿后的分散式轨迹跟踪算法可以精准地跟踪预设轨迹。     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.     

驾驶疲劳监测系统DDDS设计方法

通过对各种疲劳监测方法进行比较分析,借助模拟驾驶仪器的研究成果,得出PERCLOS算法最适合评价驾驶疲劳程度.同时,提出一套基于PERCLOS和DSP处理器的驾驶疲劳监测系统总体设计方案,并设计开发出驾驶疲劳监测系统DDDS.监测系统应用图像差分的方法,采用灰度处理、膨胀、腐蚀等图像分析手段,实现准确定位并识别出驾驶员眼睛的睁开和闭合过程,通过分析眼睛闭合时间来判断疲劳程度.试验表明,DDDS系统对驾驶疲劳的检测准确率达到86.89%.