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基于模型预测控制的车道保持辅助系统研究

基于模型预测控制的车道保持辅助系统研究

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作者：杨义波山东科技大学

学位级别：硕士

随着汽车智能化进程的推进,高级辅助驾驶系统近年来得到广大研究者和众多国内外汽车厂商的广泛关注。车道保持辅助系统(LKAS)作为高级辅助驾驶系统(ADAS)的重要组成部分,在驾驶员无意识操纵车辆的情况下,导致车辆偏离车道时,该系统可主... 详细信息

随着汽车智能化进程的推进,高级辅助驾驶系统近年来得到广大研究者和众多国内外汽车厂商的广泛关注。车道保持辅助系统(LKAS)作为高级辅助驾驶系统(ADAS)的重要组成部分,在驾驶员无意识操纵车辆的情况下,导致车辆偏离车道时,该系统可主动控制车辆回归原行驶车道。该系统对于减轻驾驶员的负担,避免由于驾驶员因素造成的交通事故以及提高车辆的安全性具有重要意义。基于此,本课题对车道保持辅助系统进行了研究,主要包括车道偏离预警算法和车道保持辅助控制算法研究以及车道保持辅助控制硬件在环测试平台的研究。首先,对于车道保持辅助系统的总体技术要求进行了研究,并搭建了基于电动助力转向系统(EPS)的车道保持辅助系统的总体框架;针对电动助力转向系统的两种工作模式的无缝切换问题,进行了助力转向控制策略、主动转向控制策略以及这两种模式协调控制策略的研究;考虑人机冲突问题,设计了驾驶员意图识别模块。其次,综合分析了当前研究较多的预警算法的优缺点之后,本课题选择TLC进行了详细的研究,考虑不同的驾驶员类型,并结合法律法规设定不同的虚拟预警边界,搭建了动态TLC模型;通过模糊推理判断出车辆当前时刻偏离车道的危险程度,避免了单一 TLC阈值造成的车道偏离预警系统误警率过高的现象。再次,提出了一种基于粒子群优化-模型预测控制(PSO-MPC)的车道保持辅助控制算法。基于预瞄理论,结合线性二自由度车辆模型,搭建车路模型,并以此作为算法的预测模型。以车辆的横摆角,横摆角速度,横向速度以及在预瞄距离l处的横向偏差作为状态量,方向盘转角作为控制量。考虑车辆横向偏差、前轮转角、车辆横摆角速度以及质心侧偏角约束,设计相应的目标函数。并将该目标函数作为粒子群迭代优化求解过程中的适应度函数,不断迭代求解种群中每个粒子的适应度值,以寻找最优粒子(最佳方向盘转角)。搭建了基于Matlab/Simulink、PreScan和CarSim的联合仿真模型,在简单的直线和曲线路况下验证了该算法的有效性。最后,搭建了基于电动助力转向系统和摄像头在环的车道保持辅助系统试验台。从试验台的总体架构,以及各硬件部分的标定、调试、测试进行了详细的介绍。在各硬件部分达到精度要求之后,进行了车道保持辅助控制算法的在环验证,在多种工况下以不同的车速范围进行了试验验证。试验结果均体现了所设计的车道保持辅助控制算法的有效性。

关键词：智能汽车车道偏离预警算法模型预测控制粒子群优化车道保持辅助系统硬件在环试验台

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