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自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

同济大学学报（自然科学版） 2016年第10期44卷 1595-1603页

作者：张亮修吴光强郭晓晓同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向&侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决... 详细信息

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向&侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.

关键词：自主车辆线性时变模型向量松弛因子模型预测控制路径跟踪

考虑侧倾的半主动悬架与电子稳定控制系统集成控制

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同济大学学报（自然科学版） 2016年第3期44卷 402-410页

作者：张亮修杨家颖吴光强同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

建立四自由度半车模型,利用滑模变结构控制方法设计以磁流变减振器为执行机构的主动抗侧倾控制策略,研究质心侧偏角相平面稳定边界,设计电子稳定控制(ESC)系统的控制算法.在研究侧翻指标基础上,设计磁流变半主动悬架与ESC的主动防侧翻... 详细信息

建立四自由度半车模型,利用滑模变结构控制方法设计以磁流变减振器为执行机构的主动抗侧倾控制策略,研究质心侧偏角相平面稳定边界,设计电子稳定控制(ESC)系统的控制算法.在研究侧翻指标基础上,设计磁流变半主动悬架与ESC的主动防侧翻集成控制算法.通过紧急双移线工况和鱼钩工况对提出的控制策略进行仿真验证,结果显示集成控制策略能够提升操纵稳定性,并有效降低车辆侧倾角,从而降低侧翻危险.

关键词：半主动悬架电子稳定控制(ESC) 主动防侧倾控制集成控制

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车辆多目标自适应巡航控制算法

西安交通大学学报 2016年第11期50卷 136-143页

作者：张亮修吴光强郭晓晓同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

为了综合协调车辆跟车时的追踪性能、燃油经济性能、驾乘人员舒适性能和跟车安全性能,研究了多目标自适应巡航控制(ACC)算法,建立了包含车辆模型和车间关系的ACC系统集成式纵向运动学模型,设计了描述追踪误差、燃油消耗量和驾驶员跟车... 详细信息

为了综合协调车辆跟车时的追踪性能、燃油经济性能、驾乘人员舒适性能和跟车安全性能,研究了多目标自适应巡航控制(ACC)算法,建立了包含车辆模型和车间关系的ACC系统集成式纵向运动学模型,设计了描述追踪误差、燃油消耗量和驾驶员跟车行为误差的目标函数,以及保证动态跟车、期望驾乘感受和跟车安全的约束条件,基于模型预测控制理论将多目标ACC系统控制算法转化为带有多个约束的在线二次规划问题。采用反馈校正机制改善了算法设计时存在的建模失配和外部干扰等低鲁棒性问题,引入向量松弛因子解决了优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题。仿真结果表明,相比线性二次型调节器的ACC算法,所提控制算法在前车循环工况中100km油耗降低9.3%,追踪误差指标降低21.7%,从而实现了良好的车辆追踪,同时满足驾驶员期望的跟车特性要求。

关键词：自适应巡航控制多目标模型预测控制反馈校正向量松弛因子

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车辆自适应巡航控制系统的建模与分层控制

汽车工程 2018年第5期40卷 547-553页

作者：张亮修吴光强郭晓晓同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

为改善车辆自适应巡航控制(ACC)系统的功能,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。首先建立考虑纵向、侧向和垂向耦合特性的14自由度整车模型,并根据电子节气门和制动器的实际物理特性建立能准确跟踪期望输入的执行器模型。接着建... 详细信息

为改善车辆自适应巡航控制(ACC)系统的功能,本文中研究一种ACC系统建模和分层控制方法。首先建立考虑纵向、侧向和垂向耦合特性的14自由度整车模型,并根据电子节气门和制动器的实际物理特性建立能准确跟踪期望输入的执行器模型。接着建立包含驱动/制动切换逻辑、发动机逆模型和制动器逆模型的车辆逆动力学模型。最后针对ACC系统的功能需求,应用模型匹配控制理论设计能适应不同工况的鲁棒下层控制器,而上层控制器则通过线性二次最优控制理论获得综合考虑车距、相对速度和自车加速度的期望跟车加速度。仿真结果表明,该ACC系统能使车辆在加速行驶、稳态跟车和制动减速等行驶工况下保持良好的跟踪性和自适应性。

关键词：自适应巡航系统整车动力学建模分层控制鲁棒控制线性二次最优控制

考虑路面不平输入的车辆侧倾状态估计及主动控制

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振动与冲击 2018年第5期37卷 133-141,154页

作者：张亮修周静成强吴光强同济大学汽车学院上海201804 上海市质量监督检验技术研究院上海200072 东京大学生产技术研究所

为了低成本且高精度地估计车辆侧倾状态,研究考虑路面不平输入的车辆侧倾状态估计及主动防侧倾控制方法。建立三自由度侧向动力学模型,利用Kalman滤波算法设计基于侧向动力学的车辆侧倾状态估计算法。为了估计由路面不平引起的侧倾状态... 详细信息

为了低成本且高精度地估计车辆侧倾状态,研究考虑路面不平输入的车辆侧倾状态估计及主动防侧倾控制方法。建立三自由度侧向动力学模型,利用Kalman滤波算法设计基于侧向动力学的车辆侧倾状态估计算法。为了估计由路面不平引起的侧倾状态,建立七自由度垂向动力学模型,利用可测的车身垂向加速度信号设计基于垂向动力学的车辆侧倾状态估计算法。在此基础上,利用滑模变结构控制方法来决策车辆所期望的附加防侧倾力矩,通过阻尼可调减振器的阻尼力实现车辆主动防侧倾控制。仿真结果表明,基于侧向动力学的侧倾状态估计算法只对转向输入引起的侧倾具有较好地估计效果,而基于垂向动力学的估计算法能够有效地估计由转向输入和路面不平输入引起的侧倾状态,并且利用阻尼可调减振器能够有效地实现车辆侧倾状态的主动控制。

关键词：路面不平输入侧倾估计卡尔曼滤波阻尼可调减振器侧倾主动控制

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汽车自适应巡航跟车多目标鲁棒控制算法设计

哈尔滨工业大学学报 2016年第1期48卷 80-86页

作者：吴光强郭晓晓张亮修同济大学汽车学院上海201804 东京大学生产技术研究所

为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并且兼顾车辆安全性,基于模型预测控制原理提出一种多目标鲁棒跟车控制算法.建立考虑前车加速度干扰的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,该模型可全面反映系统的动态演化规律,提高模型的精... 详细信息

为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并且兼顾车辆安全性,基于模型预测控制原理提出一种多目标鲁棒跟车控制算法.建立考虑前车加速度干扰的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,该模型可全面反映系统的动态演化规律,提高模型的精度和可靠性;针对自适应巡航系统需求进行目标分析,设计一种考虑舒适性和安全性的多目标模型预测控制算法;针对模型预测控制算法鲁棒性较差的问题,引入修正项反馈,提高控制系统鲁棒性,采用向量约束管理法解决模型预测控制算法硬约束造成的控制系统无优化解问题.仿真结果表明:该算法使跟车时车辆加速度及冲击度保持在舒适性范围,同时车间距始终大于最小安全距离,兼顾了舒适性和安全性要求,实现了自适应巡航控制系统跟车目的.

关键词：半自动驾驶汽车自适应巡航控制车间纵向运动学模型多目标模型预测控制向量约束管理法

考虑误差校正的智能车辆路径跟踪鲁棒预测控制

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西安交通大学学报 2020年第3期54卷 20-27页

作者：张亮修张铁柱吴光强山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255049 同济大学汽车学院上海201804

为进一步增强高速智能车辆路径跟踪预测控制的鲁棒性和实时性,研究了一种考虑误差反馈校正机制的路径跟踪预测控制方法。考虑车辆纵向、侧向和横摆运动建立三自由度弱非线性车辆模型,以泰勒公式展开实现控制模型的线性时变一阶近似,引... 详细信息

为进一步增强高速智能车辆路径跟踪预测控制的鲁棒性和实时性,研究了一种考虑误差反馈校正机制的路径跟踪预测控制方法。考虑车辆纵向、侧向和横摆运动建立三自由度弱非线性车辆模型,以泰勒公式展开实现控制模型的线性时变一阶近似,引入预测状态变量构建路径跟踪预测优化问题。针对车辆参数偏差、系统时变和外界干扰等不确定性因素导致的建模失配,定义系统实际状态值与预测值之间的误差,得到带有反馈校正项的预测输出模型,通过误差反馈校正机制增强路径跟踪控制系统的鲁棒性。将路径跟踪预测优化问题推导转化为带约束的二次规划问题,并通过数值解法实现路径跟踪鲁棒预测控制律的滚动优化求解。结果表明:误差反馈校正机制可以有效改善路径跟踪预测控制算法因整车质量和横摆转动惯量变化导致的低鲁棒性问题,能够实现智能车辆高速行驶工况下的路径跟踪功能,且具备良好的实时性。

关键词：智能车辆路径跟踪预测控制鲁棒性误差反馈校正

基于Haar-like特征的实时道路车辆识别方法研究

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基于Haar-like特征的实时道路车辆识别方法研究

作者：张亮修青岛大学

学位级别：硕士

实时道路车辆识别是车辆计算机辅助驾驶、自主导航以及汽车主动安全中的关键技术。由于车辆外形的多样性和外界环境的复杂性,将车辆独立于其它非车辆物体进行识别,并使其对复杂外界环境具有一定的鲁棒性和可靠性成为实时道路车辆识别研... 详细信息

实时道路车辆识别是车辆计算机辅助驾驶、自主导航以及汽车主动安全中的关键技术。由于车辆外形的多样性和外界环境的复杂性,将车辆独立于其它非车辆物体进行识别,并使其对复杂外界环境具有一定的鲁棒性和可靠性成为实时道路车辆识别研究的重点。本文研究及实现了一种基于Haar-like矩形特征的实时道路车辆识别方法,即如何快速且准确地从复杂背景的图像或视频中识别出目标车辆的问题。在已有研究的基础上,分析了Haar-like矩形特征的组成形式以及利用积分图像法快速计算矩形特征的方法。本文采用Lienhart R.等扩展矩形特征中的其中11种特征来表述车辆特征,并对原有特征形式进行了扩展,将车底阴影用单特征形式表示,并把车辆的两个垂直边缘和车底阴影组合成“U”形特征。本文利用Haar-like矩形特征来表达车辆,采用Gentle AdaBoost算法训练强分类器,同时利用聚类-分支算法将多个强分类器组合成树形结构车辆分类器,其中树形分类器的根节点采用“U”形组合特征强分类器。通过引入识别窗口多尺度机制进行车辆识别,避免了传统方法中直接对图像的缩放变换。图像中的大部分区域被树形分类器的前几层强分类器快速分为非车辆区域,只有实际包含车辆的区域才能到达最后的叶终止强分类器。本文建立了针对车辆前后视图的训练样本库和测试图像库,并且建立了用于实时车辆识别的视频库。利用训练样本库训练树形结构分类器,并用测试图像库和视频库上对树形分类器的性能进行了评价。实验表明,本文树形结构的车辆识别方法在识别率和识别速度上优于级联分类器,具有较好的实时性和一定的鲁棒性。

关键词：车辆识别 Haar-like矩形特征 Gentle AdaBoost算法聚类树形分类器

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

北京理工大学学报 2021年第2期41卷 214-220页

作者：周稼铭张亮修衣丰艳彭剑坤北京理工大学机械与车辆学院北京100081 上海保隆汽车科技股份有限公司上海201619 山东交通学院汽车工程学院山东济南250357 东南大学交通学院江苏南京211102

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度... 详细信息

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.

关键词：自适应巡航系统预测控制粒子群优化