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Path-Following Control of Autonomous Vehicles Considering Coupling Effects and Multi-source System Uncertainties

Automotive Innovation 2021年第3期4卷 284-300页

作者： yixiao liang Yinong Li Yinghong Yu Zhida Zhang Ling Zheng Yue Ren College of Mechanical and Vehicle Engineering Chongqing UniversityChongqingChina State Key Laboratory of Mechanical Transmission Chongqing UniversityChongqingChina College of Engineering and Technology Southwest UniversityChongqingChina

Path-following control is one of the key technologies of autonomous vehicles,but the complex coupling effects and system uncertainties of vehicles can degrade their control performance.Accordingly,this study proposes targeted methods to solve different types of coupling in vehicle dynamics.First,the types of coupling are figured out and different handling strategies are proposed for each type,among which the coupling caused by steering angle,unsaturated tire forces,and load transfer can be treated as uncertainties in a unified form,such that the coupling effects can be treated in a decoupling way.Then,robust control methods for both lateral and longitudinal dynamics are proposed to deal with the uncertainties in dynamic and physical parameters.In lateral control,a robust feedback-feedforward scheme is utilized in lateral control to deal with such uncertainties.In longitudinal control,a radial basis function neural network-based adaptive sliding mode controller is introduced to deal with uncertainties and disturbances.In addition,the tire saturation coupling that cannot be handled by controllers is treated by a proposed speed profile.Simulation results based on the CarSim-Simulink joint platform evaluate the effectiveness and robustness of the proposed control method.The results show that compared with a well-designed robust controller,the velocity tracking performance,lateral tracking performance,and heading tracking performance improve by 55.68%,34.26%,and 52.41%,respectively,in the double-lane change maneuver,and increase by 87.79%,30.18%,and 9.68%,respectively,in the ramp maneuver.

关键词： Path-following control Autonomous vehicles System uncertainties Robust control

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大数据背景下计算机软件开发技术的应用研究

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计算机应用文摘 2024年第11期40卷 100-103页

作者：梁一笑南宁市知识产权保护中心南宁530021

计算机软件开发技术是大数据时代的产物,不仅可以为信息安全提供有效保障,以提高信息应用水平,还可以满足用户提出的要求。因此,文章基于大数据背景对计算机软件开发技术的应用进行了探讨,旨在为从业人员提供参考与借鉴。首先,介绍了计... 详细信息

计算机软件开发技术是大数据时代的产物,不仅可以为信息安全提供有效保障,以提高信息应用水平,还可以满足用户提出的要求。因此,文章基于大数据背景对计算机软件开发技术的应用进行了探讨,旨在为从业人员提供参考与借鉴。首先,介绍了计算机软件开发技术具有的重要性;其次,分析了计算机软件开发方法;再次,对技术具体应用方向加以说明,包括在商业通信领域和商业运营中的应用等;最后,提出了技术应用建议,如采取病毒入侵检测技术、提高人员素养等。

关键词：大数据计算机软件开发技术

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基于多模型自适应方法的智能汽车路径跟踪控制

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重庆大学学报 2024年第3期47卷 1-15页

作者：梁艺潇李以农 Amir Khajepour 郑玲余颖弘张紫微重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 滑铁卢大学机械与机电工程学院加拿大安大略省滑铁卢市N2L3G1

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论... 详细信息

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先,推导了多模型自适应控制律,提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律,并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型,并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体,利用汽车动力学模型求解自适应率,通过车辆-路径联合模型,基于线性二次型方法(linear quadratic regulator,LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律,并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明,所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题,与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比,在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果,很好地解决了路径跟踪控制中精确性与鲁棒性之间的两难问题。最后,通过快速原型测试平台对算法进行了进一步的实验验证。结果表明,所提出的多模型自适应算法实时性良好,具有较好的工程应用潜力。

关键词：智能汽车车辆动力学路径跟踪控制模型不确定性多模型自适应控制

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浅析人工智能技术在计算机应用软件开发中的应用

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信息与电脑 2024年第8期36卷 59-61页

作者：梁一笑南宁市消费者权益保护中心(南宁市市场监督管理信息中心) 广西南宁530000

为进一步提升计算机应用软件开发工作的水平,文章针对人工智能技术在计算机应用软件开发中的具体应用进行了分析、探讨。首先,介绍了人工智能技术,并描述人工智能技术的优势。然后,叙述人工智能技术在计算机应用软件开发中的原则。最后... 详细信息

为进一步提升计算机应用软件开发工作的水平,文章针对人工智能技术在计算机应用软件开发中的具体应用进行了分析、探讨。首先,介绍了人工智能技术,并描述人工智能技术的优势。然后,叙述人工智能技术在计算机应用软件开发中的原则。最后,阐述说明了人工智能技术在计算机应用软件开发中的具体应用,包含计算机网络软件安全、人工智能神经网络技术、计算机开发Agent技术、人工免疫技术在软件开发的实践,以期为行业有关人员提供一定的参考建议。

关键词：人工智能技术计算机应用软件开发

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Structured road-oriented motion planning and tracking framework for active collision avoidance of autonomous vehicles

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Science China(Technological Sciences) 2021年第11期64卷 2427-2440页

作者： ZHANG ZiWei ZHENG Ling LI YiNong ZENG PengYun liang yixiao College of Mechanical and Vehicle Engineering Chongqing UniversityChongqing 400030China State Key Laboratory of Mechanical Transmissions Chongqing UniversityChongqing 400044China Macro Net Communication Co. Ltd.Chongqing 400000China

This paper proposes a novel motion planning and tracking framework based on improved artificial potential fields(APFs) and a lane change strategy to enhance the performance of the active collision avoidance systems of autonomous vehicles on structured roads. First, an improved APF-based hazard evaluation module, which is inspired by discrete optimization, is established to describe driving hazards in the Frenet-Serret coordinate. Next, a strategy for changing lane is developed in accordance with the characteristics of the gradient descent method(GDM). On the basis of the potential energy distribution of the target obstacle and road boundaries, GDM is utilized to generate the path for changing lane. In consideration of the safety threats of traffic participants, the effects of other obstacles on safety are taken as additional safety constraints when the lane-changing speed profile for ego vehicles is designed. Then, after being mapped into the Cartesian coordinate, the feasible trajectory is sent to the tracking layer, where a proportional-integral control and model predictive control(PI-MPC) based coordinated controller is applied. Lastly, several cases composed of different road geometrics and obstacles are tested to validate the effectiveness of the proposed algorithm. Results illustrate that the proposed algorithm can achieve active collision avoidance in complex traffic scenarios.

关键词： autonomous vehicles motion planning structured road artificial potential fields collision avoidance

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学术引用视角下我国政府信息公开政策及其研究的互动关联分析

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情报学报 2023年第6期42卷 690-701页

作者：翟羽佳许佳梁艺潇武汉大学信息管理学院武汉430072 天津师范大学管理学院天津300387

本文旨在从学术引用的视角出发,以政府信息公开政策及其学术研究成果为研究对象,从主题、引文和关联三个维度,对我国政府信息公开政策及其相关的社会科学研究的交互影响关系进行分析。研究结果表明,在主题维度上,我国学者对政府信息公... 详细信息

本文旨在从学术引用的视角出发,以政府信息公开政策及其学术研究成果为研究对象,从主题、引文和关联三个维度,对我国政府信息公开政策及其相关的社会科学研究的交互影响关系进行分析。研究结果表明,在主题维度上,我国学者对政府信息公开问题的研究主题和研究内容的关注焦点较为分散,并随着不同政策颁布的时间节点而迁移。在引文维度上,研究者主要通过直接引用的方式,在施引文献的引言和综述/方法/分析过程中,将政策或政策内容作为背景信息或理论依据进行引用。对《中华人民共和国政府信息公开条例》内容的引用主要集中在施引文献的前三章,具体表现为对政府信息公开的主体、范围、方式和程序四类条款内容的引用。在关联维度上,本文通过引用耦合关系构建了政府信息公开政策共现网络。研究结果显示,《中华人民共和国政府信息公开条例》和《中华人民共和国档案法》《中华人民共和国保守国家秘密法》《中华人民共和国宪法》的共现次数最多。此外,受关注程度较高的政策内容主要集中在两个方面:一是对不同政策内某一具体条款内容是否存在问题进行探讨,二是对不同政策中相关条款内容之间的关联关系进行理论辨析,其关联关系主要表现为相互支持和相互矛盾两种。

关键词：政府信息公开公共政策学术引用关联性分析

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基于动力学解耦的紧急工况循迹跟踪控制研究

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汽车工程 2023年第6期45卷 997-1009页

作者：余颖弘黄利李以农郑玲周佳梁艺潇中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

针对紧急工况下车辆纵横向动力学耦合导致传统轨迹跟踪方法精度下降的问题,提出解耦循迹跟踪算法,该算法在利用动力学解耦消减耦合负效应的基础上,通过跟踪车辆目标运动状态实现运动轨迹的间接跟踪。首先,基于理论推导与仿真,探究了车... 详细信息

针对紧急工况下车辆纵横向动力学耦合导致传统轨迹跟踪方法精度下降的问题,提出解耦循迹跟踪算法,该算法在利用动力学解耦消减耦合负效应的基础上,通过跟踪车辆目标运动状态实现运动轨迹的间接跟踪。首先,基于理论推导与仿真,探究了车辆纵横向动力学耦合成因及其对循迹跟踪精度的影响;然后,通过修正传统3自由度车辆动力学逆系统构型确定其接口,利用随机数据集训练反馈前向神经网络(BPNN)模型以获取车辆平面运动逆系统;最后,设计基于目标运动轨迹的目标运动状态逆解算模型与基于纯跟踪思想的目标轨迹修正模型,将逆系统解耦方法应用于长航程循迹跟踪任务中。仿真与实验结果说明解耦循迹跟踪作为一种全新的跟踪方法,不仅可以完成跟踪任务,且通过与传统循迹跟踪方法对比,在耦合工况下所提出的方法具备更高的跟踪精度。

关键词：紧急工况逆系统动力学耦合循迹跟踪解耦

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基于微流控技术的细胞水平高通量药物筛选系统的研究进展

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色谱 2021年第6期39卷 567-577页

作者：梁怡萧潘建章方群浙江大学化学系微分析系统研究所浙江杭州310058

药物筛选是新药研发的关键步骤,创新药物的发现需要采用适当的药物作用靶点对大量化合物样品进行筛选。高通量筛选系统能够实现数千个反应同时测试和分析,大大提高了药物筛选的实验规模和效率。其中基于细胞水平的高通量药物筛选系统因... 详细信息

药物筛选是新药研发的关键步骤,创新药物的发现需要采用适当的药物作用靶点对大量化合物样品进行筛选。高通量筛选系统能够实现数千个反应同时测试和分析,大大提高了药物筛选的实验规模和效率。其中基于细胞水平的高通量药物筛选系统因为更加接近人体生理条件,成为主要的筛选模式。而目前发展成熟的高通量细胞筛选系统主要基于多孔板,存在细胞培养条件单一、耗时费力、试剂消耗量大等问题,且较难实现复杂的组合药物筛选。微流控技术作为一种在微米尺度通道中操纵和控制微流体的技术,具有微量、高效、高通量和自动化的优点,能较好地克服多孔板筛选系统的不足,为构建细胞高通量药物筛选系统提供了一种高效、可靠的技术手段。微流控系统在细胞培养材料、芯片结构设计和流体控制方面均可灵活变化,能更好地实现对细胞生长微环境的调控和模拟。文章综述了基于微流控技术的细胞水平高通量药物筛选系统的研究进展,按照不同的微流体操控模式,对基于灌注流、液滴和微阵列的3种类型的微流控细胞筛选系统进行了分类介绍,并分别总结了它们的优缺点,最后展望了微流控细胞水平高通量药物筛选系统的发展前景,提出了该领域目前存在的问题以及解决问题的方向。

关键词：微流控技术药物筛选高通量筛选综述

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基于转向与主动横摆力矩协调的四轮驱动智能电动汽车路径跟踪控制

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机械工程学报 2021年第6期57卷 142-155页

作者：梁艺潇李以农 KHAJEPOUR Amir 郑玲重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044 滑铁卢大学机械与机电工程学院加拿大滑铁卢N2L 3G1

为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚... 详细信息

为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚度的不确定性,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)理论构造可实现系统区域极点配置的鲁棒控制器,并研究其求解方案。然后,采用分层架构设计主动横摆力矩的控制律;其中,上层控制器通过车-路运动学关系,基于线性时变模型预测控制(Linear-time-varying model predictive control,LTV-MPC)计算期望横摆角速度;下层采用基于双曲正切趋近函数的滑模控制计算主动横摆力矩,为了在提高跟踪精度的同时确保汽车动力学稳定性,在滑模面中引入质心侧偏角的控制权重,其大小根据质心侧偏角稳定性相图确定。考虑到在大多数常见工况中,转向系统单独作用就已经可以取得良好的控制效果,对主动横摆力矩系统设置激活机制,使其仅在转向系统被判定难以完成当前控制目标时才介入,避免了正常工况下的非必要激活引起的耗能。最后,通过Simulink-CarSim联合仿真进行了算法验证,结果表明,即使在较极端的工况下,所提出的控制方法仍然能保持良好的循迹控制效果,并且可以很好地确保汽车的动力学稳定性。

关键词：智能汽车四轮驱动电动汽车路径跟踪控制主动横摆力矩协调控制

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基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制

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湖南大学学报（自然科学版） 2019年第10期46卷 26-35页

作者：梁艺潇李以农余颖弘郑玲重庆大学机械传动国家重点实验室

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上... 详细信息

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.

关键词：智能汽车纵横向解耦控制神经网络逆系统方法汽车动力学

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