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基于最小安全距离的车辆换道控制研究

发布时间:2020-09-29 11:58
   车辆换道是车辆行驶过程中一个常见但复杂的行为,换道轨迹规划和轨迹跟踪控制是智能车辆换道研究中的核心问题。目前对智能车辆换道行为的研究侧重于直线道路上的匀速换道,本文针对车辆弯路换道情况,考虑车辆速度变化,基于最小安全距离模型对车辆换道控制进行了研究。根据车辆换道时的横摆运动规律,建立了基于梯形横摆角加速度的换道轨迹模型,与基于横向加速度率的换道轨迹模型相比,简化了横摆角跟踪换道控制系统设计的计算过程。本文还考虑道路曲率对换道轨迹的影响,把基于横摆角加速度的换道轨迹模型由直线道路扩展到弯路上。基于直线道路上的车辆换道最小安全距离模型,建立了弯路上车辆换道最小安全距离模型,并与直线道路车辆换道最小安全距离模型进行比较分析,通过Simulink与Carsim联合仿真,验证了车辆弯路换道最小安全距离模型的有效性。利用车辆纵横向耦合动力学模型,考虑道路曲率和车辆纵向速度变化,建立了车辆换道非奇异终端滑模控制规律,利用相平面法对控制系统的稳定性进行了分析,通过仿真对设计的控制规律的有效性进行了验证,仿真结果显示横摆角误差及纵向位移误差具有渐近稳定性。针对车辆参数未知的情况,建立车辆换道自适应控制规律并进行稳定性分析,仿真结果显示设计的自适应控制规律能做到对期望横摆角的渐近跟踪,参数估计值趋于实际值;针对车辆参数时变有界的情况,建立车辆换道准滑模控制规律,仿真结果显示设计的准滑模控制规律可以有效减弱车辆换道滑模控制系统的抖振现象;针对车辆侧滑现象,采用前、后轮转向车辆动力学模型,在控制系统中增加对车辆侧滑速度的控制,仿真结果显示,采用前、后轮转向的车辆换道轨迹跟踪控制规律,通过控制车辆侧滑速度趋于0,增强了对换道轨迹的跟踪性能。
【学位单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2015
【中图分类】:U463.6;U495
【部分图文】:

项名,欧洲,公司,智能车辆


奔驰 F 015 Luxury in Motion 无人驾驶概念车夺人眼球,如图1-1 所示。图 1-1 奔驰 F 015 Luxury in Motion欧洲多家公司共同进行一项名为 RadarNet 的项目[11],此项目不仅致力于实现控制系统的智能化,还深入研究系统的嵌入化,即实现控制系统安装在不同车型上。该控制系统控制车辆在碰撞前发出预警,在临界碰撞且人工未发出制动命令时,自动开启智能制动功能,实现自主避撞。美国卡内基梅隆大学机器人研究所研制 NavLab 系列的机器人和智能车辆显示了车辆智能技术的发展方向[12-14],这一系列的智能车辆可以完成传感器信息融合、图像处理、图像分析、路径规划及车身控制。在道路边缘规则、路面平坦、有明显的车道线及其它人工标记的情况下车速可达到 28km/h,应用神经网络控制器的车辆最高速度可达到 88km/h。智能车辆无人驾驶技术趋向成熟,源于2007年美国国防部研究计划局组织的城市挑战赛[15]。美国国防部希望借助无人驾驶的智能车辆为战区运送物资,以减少人员伤亡情况,多年来坚持在沙漠进行无人驾驶实验和比赛。为了提高智能车

视觉导航,红旗,课题组,智能车辆


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【参考文献】

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1 任殿波;崔胜民;张京明;张继业;;有界变参数车道保持准滑模控制[J];北京理工大学学报;2011年01期

2 王崇伦;李振龙;陈阳舟;代桂平;;考虑换道约束空间的车辆换道模型研究[J];公路交通科技;2012年01期

3 许伦辉;倪艳明;罗强;黄艳国;;基于最小安全距离的车辆换道模型研究[J];广西师范大学学报(自然科学版);2011年04期

4 孙振平,安向京,贺汉根;CITAVT-IV——视觉导航的自主车[J];机器人;2002年02期

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1 游峰;智能车辆自动换道与自动超车控制方法的研究[D];吉林大学;2005年



本文编号:2829697

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