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基于预瞄时间自适应的爆胎车辆横向控制

合肥工业大学学报（自然科学版） 2023年第9期46卷 1160-1165,1177页

作者：孔慧芳曹诚张倩合肥工业大学电气与自动化工程学院安徽合肥230009

针对汽车在高速行驶过程中突然爆胎极易引发严重交通事故的问题,文章提出一种基于预瞄时间自适应的爆胎车辆横向控制方法。在单点预瞄驾驶员模型的基础上,提出一种预瞄时间自适应算法,通过预测未来一段时间内不同预瞄时间的车辆运行状况... 详细信息

针对汽车在高速行驶过程中突然爆胎极易引发严重交通事故的问题,文章提出一种基于预瞄时间自适应的爆胎车辆横向控制方法。在单点预瞄驾驶员模型的基础上,提出一种预瞄时间自适应算法,通过预测未来一段时间内不同预瞄时间的车辆运行状况,将道路边界约束添加为约束条件设计优化函数,选取合适的预瞄时间,提高车辆的行驶稳定性;采用滑模控制理论设计主动转向控制器,根据爆胎前、后横摆角速度偏差对车辆前轮转角进行补偿,以解决爆胎导致的车辆横向偏航问题。在CarSim与Simulink联合仿真平台下进行的仿真验证结果表明,该文提出的控制方法可以使爆胎车辆基本保持在原路径上行驶,有效提高了车辆的稳定性和安全性。

关键词：爆胎预瞄时间自适应滑模变结构横向控制前轮转角

基于PID-SMC方法的无人车轨迹跟踪横向控制策略

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武汉理工大学学报 2022年第3期44卷 40-45页

作者：韩爱国李志新武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070 武汉理工大学湖北省新能源与智能网联车工程技术研究中心武汉430070

针对车辆运动轨迹跟踪的横向控制,基于恒定横摆角速度的假设搭建预瞄驾驶员模型,根据驾驶员模型和车辆二自由度模型搭建输入量为横摆角速度偏差,输出为前轮转角的滑模控制器,以进行轨迹的横向跟踪控制。在此基础上,基于PID对滑模控制器... 详细信息

针对车辆运动轨迹跟踪的横向控制,基于恒定横摆角速度的假设搭建预瞄驾驶员模型,根据驾驶员模型和车辆二自由度模型搭建输入量为横摆角速度偏差,输出为前轮转角的滑模控制器,以进行轨迹的横向跟踪控制。在此基础上,基于PID对滑模控制器的输入横摆角速度偏差进行补偿控制以消除单点预瞄模型的建模误差所带来的影响。通过仿真分析对比PID-SMC与单独使用PID和滑模控制器的控制效果,结果表明,通过PID补偿的滑模控制器能显著提高跟踪精度,消除转向过程中的稳态误差。

关键词：横向控制单点预瞄模型滑模控制 PID补偿

基于商用车电液耦合转向系统的路径跟踪横向控制研究

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基于商用车电液耦合转向系统的路径跟踪横向控制研究

作者：郑灵欢青岛理工大学

学位级别：硕士

商用车转向系统的智能化对减少交通事故发生和经济损失具有重要意义。在汽车智能化的发展趋势下,商用车智能转向系统及自动驾驶技术正在成为学术界和产业界的研究热点,然而商用车智能转向系统的非线性强、参数不确定性强、转向阻力大,... 详细信息

商用车转向系统的智能化对减少交通事故发生和经济损失具有重要意义。在汽车智能化的发展趋势下,商用车智能转向系统及自动驾驶技术正在成为学术界和产业界的研究热点,然而商用车智能转向系统的非线性强、参数不确定性强、转向阻力大,横向控制过程中多目标优化等问题都为商用车智能转向系统控制设计带来挑战,本文针对以上问题展开研究。首先,以目前商用车智能转向系统主流解决方案为参考,分析其电气系统和运作机理,设计了商用车电液耦合转向系统(Electro hydraulic coupling steering system,EHCS),介绍了关键电气零件,并建立了EHCS系统数学模型,为后续控制系统的设计奠定硬件基础。然后,研究了永磁同步电机控制原理,详细介绍空间矢量控制方法,对EHCS控制器的底层驱动程序和应用层程序设计进行了研究,实现了永磁同步电机电流环控制,通过实验证明电流跟踪性能良好,为后续研究打下执行层基础。其次,设计了商用车分层横向运动控制策略。将内层前轮转角跟踪控制器和外层横向轨迹跟踪控制器进行结合,内层前轮转角跟踪控制器基于转向系统模型设计,采用参数自适应滑模控制方法,保证了前轮转角的控制精度,同时避免了外层横向控制器需要对转向系统特性的考虑,提高了外层横向控制器的计算效率,双移线工况仿真结果表明,该算法有良好的鲁棒性和精度。最后,搭建了商用车电液耦合转向系统试验台。以PXI实时仿真系统为基础,运用Truck Sim和Lab V IEW联合仿真仿真技术,进行EHCS系统硬件在环试验,对本文设计的控制策略和软件进行验证,试验结果表明,本文设计的控制策略路径跟踪精度稳态误差为0.27°,验证了该控制器的有效性与优越性。

关键词：商用车转向系统电液耦合转向系统横向控制模型预测控制

基于驾驶员转向力矩模型的人机共驾横向控制研究

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基于驾驶员转向力矩模型的人机共驾横向控制研究

作者：刘建民聊城大学

学位级别：硕士

随着汽车技术的高速发展,高精度传感器、通信技术以及AI技术的应用,道路基础设施的日益完善,智能网联化汽车得到了飞速的发展。在自动驾驶技术中,许多国内外学者认为人机共驾转向控制对于驾驶安全性,驾驶舒适性与操纵稳定性有明显的提... 详细信息

随着汽车技术的高速发展,高精度传感器、通信技术以及AI技术的应用,道路基础设施的日益完善,智能网联化汽车得到了飞速的发展。在自动驾驶技术中,许多国内外学者认为人机共驾转向控制对于驾驶安全性,驾驶舒适性与操纵稳定性有明显的提升。人机共驾技术是驾驶员与辅助系统共同驾驶车辆,其中的核心是理解驾驶员在驾驶过程中的行为,主要是建立驾驶员转向力矩模型,将驾驶员的转向操纵行为进行参数化,并将驾驶员模型融入到控制中,构建人-车-路系统,使得驾驶辅助系统更好的辅助驾驶员,并设计了人机共驾系数,解决人机矛盾问题,从而设计出能够增强车辆操纵稳定性、保持路径跟踪性能以及提升驾驶舒适性的人机共驾转向控制器。本文的主要研究内容:第一,建立驾驶员转向力矩模型并辨识。首先分析驾驶员转向行为,建立驾驶员转向力矩模型,主要由双点预瞄模型与手臂肌肉模型组成。该模型中存在未知的驾驶员转向特性参数,如预瞄增益、延迟时间、手臂肌肉刚度、反馈补偿等。设计转向采集试验并搭建驾驶模拟器,招募30名驾驶员进行转向采集试验,采集相关试验数据搭建数据集。构建BP神经网络辨识系统结构,对上述模型中的转向特性参数辨识,最后对辨识结果进行验证与分析,为构建人-车-路系统奠定基础。第二,建立基于转矩输入的人机共驾横向控制系统模型。首先建立转向系统模型与车辆-道路模型,通过前轮转角把转向系统模型和车辆-道路模型结合,建立以转向力矩为输入的控制模型,驾驶员模型通过转向系统与车辆-道路相结合,得到人-车-路的人机共驾控制模型,为后续设计人机共驾横向控制器奠定基础。第三,设计人机共驾横向控制器。为了提高车辆的跟踪能力与驾驶舒适性,减少人机冲突,根据车辆位置误差与驾驶员手力矩通过模糊推理制定基于经验的模糊规则,设计人机共驾系数,考虑到纵向车速的变化也会影响控制器的性能,将时变车速与共驾系数作为变参数引入到控制器内部,通过LPV控制对系统进行求解与稳定性分析,引入LMI控制与PID控制作为对比,仿真验证控制器性能。最后,搭建基于PXI系统的硬件在环试验平台并进行台架试验与舒适性评价试验。首先进行自动驾驶试验,验证控制器的可行性,随后进行人机共驾试验,根据人机共驾试验车辆数据分析,证明LPV控制能有效提高路径跟踪能力。驾驶员佩戴肌电仪进行转向舒适性评价试验,利用肌电数据分析驾驶员在驾驶过程中的上肢肌肉特性,将肌肉激活程度作为该舒适性评价的指标,证明控制器能有效提高驾驶员舒适性。

关键词：人机共驾驾驶员模型转向力矩横向控制肌电信号

基于神经网络预测控制的智能汽车横向控制研究

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基于神经网络预测控制的智能汽车横向控制研究

作者：鲁思南江苏大学

学位级别：硕士

对于智能汽车而言,横向控制模块的作用是按照算法的内在逻辑对转向系统进行控制,在保证车辆横向稳定性的同时,使车辆沿期望轨迹自主行驶。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法的预测环节能够深度模拟驾驶员根据车辆当前状... 详细信息

对于智能汽车而言,横向控制模块的作用是按照算法的内在逻辑对转向系统进行控制,在保证车辆横向稳定性的同时,使车辆沿期望轨迹自主行驶。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法的预测环节能够深度模拟驾驶员根据车辆当前状态和方向盘转角对车辆的运动状态进行预测的行为,因此MPC被广泛应用于横向控制。目前该领域的研究通常默认轮胎始终处于线性工作区域,很少会考虑侧向加速度超过临界值,轮胎处于非线性工作区域的情况。为了在保留预测控制优势的同时充分考虑轮胎力的非线性特性,本文基于神经网络预测控制(Neural Network Predictive Control,NNPC)的思想提出一种横向控制算法,并分别对其中的预测模型和滚动优化模块进行设计,所做的工作具体如下:首先,采用Pre Scan与驾驶模拟仪进行驾驶仿真实验,采集车辆位姿对方向盘转角的响应数据,并利用所获数据训练反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)模型,使其能对预测时域内车辆的位姿进行精准预测。在Simulink中检验该模型的预测精度后,将其作为NNPC中的预测模型。其次,对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行改进,提出PSO with Fitness Allocating Inertia Weights(PSO-FAIW)算法,并将其应用于NNPC的滚动优化模块。PSO-FAIW能够根据各粒子的适应度与种群最佳适应度之间的距离对每次迭代各个粒子的惯性权重进行按需分配,使算法的收敛效率大大增强。在采用Sphere函数和Rastrigrin函数验证PSO-FAIW的性能后,将其应用于NNPC的滚动优化模块,与BPNN预测模型进行耦合。然后,选取另外三种基于预测控制思想的横向控制算法作为对照组,对本文提出的横向控制算法在典型非线性工况下的性能进行仿真验证。结果表明:综合考虑轨迹跟踪精度和实时性,本文提出的横向控制算法的控制效果远好于对照组算法,且能够在控制过程中较好地保持车辆的稳定性。最后,设计检验本文提出的横向控制算法性能所用的测试方案,并在典型非线性工况下进行实车测试对本文提出的横向控制算法进行验证。结果表明:本文提出的算法能够在保证实时性的前提下使车辆精确地跟踪期望轨迹,虽然跟踪精度相较于仿真结果略有下降,但基本满足实际工程需求。

关键词：智能汽车横向控制非线性工况神经网络预测控制粒子群算法

基于自适应滑模控制的无人驾驶汽车横向控制方法研究

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基于自适应滑模控制的无人驾驶汽车横向控制方法研究

作者：裴海洋合肥工业大学

学位级别：硕士

随汽车保有量的不断增加,伴随而来的问题也越来越多。我国因车祸失去生命的人数逐年上升,而驾驶员的不当操作是造成车祸的主要原因。无人驾驶是一种能够替代驾驶员,减少交通安全事故以及缓解交通压力,集环境感知、路径规划与运动控制于... 详细信息

随汽车保有量的不断增加,伴随而来的问题也越来越多。我国因车祸失去生命的人数逐年上升,而驾驶员的不当操作是造成车祸的主要原因。无人驾驶是一种能够替代驾驶员,减少交通安全事故以及缓解交通压力,集环境感知、路径规划与运动控制于一体的先进车辆智能化技术。横向运动控制是其运动控制系统的核心,因此无人驾驶汽车的横向控制在理论和应用方面都具有积极的研究意义,本文所做的主要工作如下:(1)车辆单轨动力学模型的建立。结合牛顿第二定律,得到车辆运动过程中的受力平衡方程,建立车辆单轨动力学模型。分析轮胎侧向力与侧倾角之间的关系,建立轮胎的线性模型。引入单点预瞄模型,考虑到路面附着系数和道路曲率的影响对预瞄时间进行改进。假设航向角速度保持不变,驾驶员根据当前时刻车辆的位姿与参考轨迹上某一点的位姿信息得到预瞄误差,进而得到理想航向角速度,并通过稳态下的前轮转角与航向角速度间的关系,推导出理想前轮转角。简化后的模型降低后续横向控制算法设计的复杂度,设计仿真试验验证模型的准确性。(2)为了提高车辆对参考轨迹的跟踪精度及控制器的鲁棒性,将对模型参数摄动以及外界扰动不灵敏的滑模控制用于无人驾驶汽车的横向控制中,实现对理想航向角速度的跟踪,并通过设计滑模面来消除滑模运动的到达阶段。最后在联合仿真实验平台上进行仿真试验,验证控制算法的性能,结果表明所设计算法的具有较强的鲁棒性和适应性。(3)轮胎转向刚度是十分重要的系统参数,设计控制器时依赖于准确的轮胎转向刚度。为了弥补轮胎转向刚度的不确定性,考虑在滑模控制中引入参数自适应律设计车辆的横向控制器。并采用具有连续切换特性的双曲正切函数削弱滑模抖振,给出系统稳定性理论证明。由于控制器的参数较多,采用改进粒子群算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)对其参数进行优化。最后在试验平台上进行仿真实验,结果表明所设计控制器对速度有较好的适应性。与滑模控制算法相比,自适应律的引入提高了相同工况下目标车辆对参考轨迹的跟踪精度。

关键词：无人驾驶汽车横向控制单点预瞄模型滑模变结构控制算法自适应控制算法

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自动驾驶编组公交车位姿传感及横向控制

自动驾驶编组公交车位姿传感及横向控制

作者：刘银西南交通大学

学位级别：硕士

针对智能车的无人驾驶技术还未完全落地,又十分迫切的想解决城市面临的交通拥堵问题的背景下,车辆编组方式作为列队车辆行驶中衍生出的驾驶方式应运而生。公交车编组采用半自动驾驶技术,编组的第一辆公交车为人工驾驶模式,后面的车辆通... 详细信息

针对智能车的无人驾驶技术还未完全落地,又十分迫切的想解决城市面临的交通拥堵问题的背景下,车辆编组方式作为列队车辆行驶中衍生出的驾驶方式应运而生。公交车编组采用半自动驾驶技术,编组的第一辆公交车为人工驾驶模式,后面的车辆通过检测与前车的位姿信息利用自动驾驶技术跟踪前方车辆的轨迹,进而实现公交车的编组。本文借助自动驾驶编组公交车平台,在位姿传感方面,设计了基于FPGA的位姿估计平台以获取前后车辆的相对位姿信息;在横向跟踪控制算法方面,设计了基于模糊自适应PID算法的横向控制器,实验表明跟随车辆能在直道、变道和转弯场景下完成对领航车辆的自动跟踪。因此,本文的研究内容主要是针对自动驾驶编组车辆的位姿传感和横向控制展开研究,主要内容包括以下三个方面:第一,基于公交车搭建了自动驾驶编组公交车平台。针对BRT系统的公交专用道路、封闭车站的特点,本文将两辆公交车进行改造并搭建本文的自动驾驶编组公交车平台,主要包括车辆的车体和线控底盘的改装,底层控制系统和位姿估计系统的器件选型、核心控制板和外围接口的电路设计。第二,针对编组车辆的位姿传感方面,设计了基于FPGA的位姿估计平台。位姿估计平台采用单目视觉和FPGA处理器完成视频图像的采集、SDRAM缓存、图像预处理,通过对图像标识物的定位标记,分别在静态、动态场景下完成对图像标识物的位姿提取。图像标识物检测的帧率可达30fps,且通过阈值的调整可实现不同场景的定位标记,实验结果证明了位姿估计平台的可行性。第三,针对横向跟踪控制算法方面,设计了基于模糊自适应PID控制算法的横向控制器。针对经典PID控制和模糊控制的局限性,本文将两者控制算法相结合来实现跟随车辆的横向跟踪,利用MATLAB/SIMULINK平台搭建仿真模型与经典PID控制进行对比实验,以验证算法的有效性,并借助编组车辆平台对本文设计的横向控制算法进行实际道路测试。仿真和实车实验表明横向跟踪控制算法在不同路况和车速下能够进行参数自整定,使得在跟踪过程中具备较好的动态反应特性和鲁棒性,相比经典PID控制,表现出较强的优越性。

关键词：编组车辆位姿估计横向控制 PID 模糊控制

基于风险评估一致性的智能汽车人机共驾横向控制策略研究

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基于风险评估一致性的智能汽车人机共驾横向控制策略研究

作者：戴景霜吉林大学

学位级别：硕士

随着自动驾驶技术的快速发展,车辆自动驾驶系统逐渐显示出其在精确感知和控制能力等方面的优势。然而,现阶段全域无人驾驶的应用还面临着很多挑战,驾驶员仍然在汽车中发挥着重要的作用。驾驶员和车辆自动驾驶系统协同驾驶的人机共驾是... 详细信息

随着自动驾驶技术的快速发展,车辆自动驾驶系统逐渐显示出其在精确感知和控制能力等方面的优势。然而,现阶段全域无人驾驶的应用还面临着很多挑战,驾驶员仍然在汽车中发挥着重要的作用。驾驶员和车辆自动驾驶系统协同驾驶的人机共驾是智能汽车发展的必经阶段。如何设计合理的策略实现人机协同控制,利用驾驶员和车辆自动驾驶系统各自的优势提高智能汽车对于交通环境中风险的感知和处理能力,实现车辆在复杂交通环境中安全稳定行驶,是人机共驾需要解决的关键问题。本文提出了一种基于风险评估一致性的人机共驾横向控制策略,将驾驶员和车辆自动驾驶系统对于交通环境中风险感知的一致性作为人机共驾中驾驶权分配的主要依据,同时考虑人机驾驶操作差异,基于模糊规则分配驾驶权重。考虑动态变化的驾驶权和驾驶员输入设计基于模型预测控制的横向控制器,实现驾驶员和车辆自动驾驶系统在横向运动上的协同控制,保证车辆安全行驶,优化车辆行驶轨迹。本文主要从以下四个方面展开:（1）行车安全场建模及换道轨迹规划面向换道场景,用行车安全场的形式描述交通环境中各种交通要素产生的风险,包括由静止物体产生的势能场和运动物体产生的动能场两部分。分析车辆换道决策过程,将其划分为换道意图产生和换道可行性判断两个阶段。根据初始状态和终止状态在Frenet坐标系下采用五次多项式来规划换道轨迹,选取最优轨迹作为车辆自动驾驶系统在换道过程中控制器跟踪的目标轨迹。（2）人机风险评估一致性研究对驾驶员感知进行分析,以眼动仪采集的驾驶员眼动信息作为依据判断驾驶员风险感知的有效区域。将车辆自动驾驶系统的感知结果行车安全场通过坐标转换投影到驾驶员视野平面上,得到与眼动仪采集的场景图像相匹配的带有场强信息的二维行车安全场图像。进而通过驾驶员风险感知的有效区域和车辆自动驾驶系统风险感知结果所在的区域匹配计算,得到人机风险评估一致性。（3）人机共驾横向控制策略将人机风险评估一致性作为驾驶权分配的主要依据,同时考虑人机驾驶操作差异（横向控制工况下指前轮转角）,设计以这两个指标为输入,以驾驶员驾驶权重为输出的模糊规则控制器,实现驾驶权的在线分配。根据动态分配的驾驶权重和驾驶员输入设计基于模型预测控制的横向控制器,跟踪目标是车辆自动驾驶系统规划的轨迹。控制量为车辆自动驾驶系统的前轮转角,并设置随驾驶权变化的转角约束,基于目标函数和约束限制优化求解,将控制结果和驾驶员操作按驾驶权重加权实现控制融合。（4）驾驶员在环试验验证采用驾驶模拟器平台进行驾驶员在环试验验证本文设计的横向控制策略。搭建驾驶模拟器平台,模拟真实的驾驶环境,采集驾驶员信息,实现“人-车-路”等交通要素的信息交互。分析验证需求,根据驾驶员和车辆自动驾驶系统感知结果和目标轨迹的不同设置对应的试验场景,进行驾驶员在环试验,对试验结果进行分析,验证本文的控制策略实现人机协同控制,保障车辆安全行驶。

关键词：智能汽车人机共驾风险评估一致性驾驶权分配横向控制

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基于自适应MPC的智能汽车横向控制研究

基于自适应MPC的智能汽车横向控制研究

作者：陈嘉晖重庆理工大学

学位级别：硕士

自动驾驶汽车技术可以提高汽车运输的安全性、便利性,该技术通过解决城市工况下道路通行效率低的问题,以及发挥安全驾驶等方面的相关优势,自动驾驶成为了未来智能汽车发展的新方向。本文结合当前控制算法的现状,对所提出的轨迹跟踪控制... 详细信息

自动驾驶汽车技术可以提高汽车运输的安全性、便利性,该技术通过解决城市工况下道路通行效率低的问题,以及发挥安全驾驶等方面的相关优势,自动驾驶成为了未来智能汽车发展的新方向。本文结合当前控制算法的现状,对所提出的轨迹跟踪控制策略进行了不同方式地优化,并对其有效性进行了讨论。为解决规划系统输出的参考轨迹与真实轨迹跟踪误差较大以及车辆行驶稳定性的问题,本文使用自适应控制器来作为解决方案,让整车控制策略在不同车速下具有泛化性的功能。在运行轨迹跟踪控制器期间产生的跟踪误差部分是由于车辆模型的不准确以及相关控制器参数针对不同工况下固定不变导致的。因此,本文非常重视闭环系统的鲁棒性和稳定性。随着多输入多输出的算法结合汽车工业控制的场景越来越多,本文设计了一种基于车辆动力学模型的模型预测控制（Model Predict Control,MPC）的自适应轨迹跟踪控制算法,以提高轨迹跟踪的精度,提高驾驶员的乘坐舒适性和车辆稳定性。分别通过基于遗忘因子的最小二乘法（Forgetting Factor Least Square Algorithm,FFLSA）对动力学模型中的侧偏刚度进行在线优化、基于规则的控制方式对模型预测控制中的时域参数、权重系数矩阵进行实时在线优化,择优选择控制效果最好的控制策略,在跟随整车行驶轨迹发生较大变化时能快速减小跟踪误差,保证其车辆的跟踪精度,从而提高乘坐人员的舒适性。结果表明,自适应时域参数控制器能随车速的变化实时更新时域参数,提高了车辆目标跟踪的准确性和稳定性。本论文的主要研究内容如下:（1）介绍整车动力学模型,并对其进行数学建模,最后基于Simulink搭建出仿真模型,并对模型的仿真结果进行分析,从而验证其精确度。（2）由卡尔曼滤波相关理论,以及Dugoff轮胎模型搭建整车参数辨识控制器,并对比容积和无迹卡尔曼滤波算法测试估计值与真实值之间的差距,结果表明无迹卡尔曼滤波算法输出的横纵向车速更适合作为自适应模型预测控制器的输入。（3）根据模型预测控制器的原理设计一种自适应的横向轨迹跟踪控制器,然后对上述三种自适应算法进行搭建和部署实验,在双移线工况下进行对比分析,并验证算法的实时性,最终得出基于时域参数自适应的MPC横向控制器拥有更好的控制效果,横向加速度均值相较于原始MPC下降了0.3m/s,横向误差均值下降了0.429m,质心侧偏角均值减少了0.18deg,横摆角均值减少了0.44deg,横摆角速度均值增加了0.14deg/s,HIL试验时间在0.0106s左右波动,满足实时性要求。

关键词：智能汽车状态参数估计横向控制自适应模型预测控制