车队协同驾驶系统架构及其控制策略研究

发布时间：2017-07-19 08:31

  本文关键词：车队协同驾驶系统架构及其控制策略研究

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【摘要】：随着国民经济的快速增长,城市现代化进程不断加快,交通拥堵、事故频发、环境污染以及能源危机等问题日益严重。随着控制、通信、传感探测及智能计算等技术的愈发成熟和智能车路协同技术的逐渐完善,运用于自动化高速路的车队协同驾驶技术逐渐成为新的研究热点。由无人驾驶车辆组成的一列或多列具有车速相同、车辆间距小的汽车队列,在路侧控制单元的综合控制管理和人车交互下,可实现自主巡航、跟随、组合、驶离等协同驾驶过程,其从系统设计角度提出了一种高效、安全、环保和舒适的人-车-路协同驾驶系统。交通系统是一个复杂多变的巨系统,一个高效、稳健、安全的系统架构是指导细分技术深入研究的关键。根据混成动态系统的分散控制理论,在前人研究基础上,将大数据、云计算、车联网等先进计算机与通讯技术服务于车队协同驾驶系统,给出了由交通控制层、路侧控制层、车车与车路通信层、车辆管理层和驾乘人员在内的分层管理与分散控制的车队协同驾驶系统架构。本文对系统架构中的车辆管理层和车车与车路通信层进行相应地简化,建立了CarSim/SIMULINK车队协同驾驶联合仿真平台,CarSim软件仅提供四辆参数配置各异的车辆动力学模型,在SIMULINK中设计了无人驾驶车辆轨迹跟踪控制器和纵向控制器,并进行了多工况车队协同驾驶仿真研究,对控制策略进行仿真测试。为保证车辆轨迹跟踪精度和计算效率,采用2DOF车辆动力学模型为参考,结合最优控制算法设计了轨迹跟踪控制器。在方向盘角阶跃工况下,以具有较高模型精度的CarSim车辆模型的横摆加速度响应值作为目标,采用遗传算法对2DOF横摆转动惯量与前后轮侧偏刚度等关键参数进行辨识,并结合瞬态响应过程中的特征参数进行对比分析。以“预瞄-跟随”理论为基础,采用多点预瞄最优控制算法设计了基于侧向位移偏差的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制器,并结合圆形轨迹、双移线轨迹和综合道路轨迹等在不同车速下对控制器的轨迹跟踪精度和稳定性进行仿真测试。在分析研究了不同车距模型对车队行驶稳定性和交通流稳定性的影响之后,以车队协同驾驶动态过程中的渐进稳定为目标,针对领航车设计了基于速度偏差的PID纵向控制器,由于跟随车辆受到速度变化与车距波动的耦合影响,常规控制方法难以实现,为此设计了基于自整定模糊PID方法的跟随车辆纵向控制器,并结合定速巡航、变速跟随和组合驶离等协同驾驶工况对控制器的控制精度与鲁棒性进行了仿真,并对仿真结果进行详细的分析研究。本文给出的系统架构为车队协同驾驶技术在现有高速路基础设施和智能车路协同技术的基础上进行快速示范与应用提供参考,建立较为复杂的车辆协同驾驶联合仿真平台,仿真研究的结果表明:(1)经过遗传优化算法辨识的2DOF车辆模型在转向盘输入下的瞬态响应和行驶轨迹与CarSim模型具有一致性,为预测复杂无人驾驶车辆的行驶状态奠定模型基础。(2)基于预测最优控制算法的驾轨迹跟踪控制器在不同目标轨迹和速度下具有较高的跟踪精度,满足实际行驶的需求。针对初始航向角偏差、位移偏差及系统扰动,控制器具有较好适应性和鲁棒性;(3)本文提出的控制策略能较好地跟踪目标车速与车辆间距,在速度变化引起的动态响应中车队呈现一定的渐进稳定性,实现了多工况下车队协同驾驶仿真研究。
【关键词】：车队 协同驾驶 遗传算法 最优控制 模糊PID
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-22
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-20
• 1.2.1 车队协同驾驶系统的研究概况12-15
• 1.2.2 车队协同驾驶关键技术研究现状15-20
• 1.3 本文主要内容20-21
• 1.4 本章小结21-22
• 2 车队协同驾驶系统架构22-34
• 2.1 车队协同驾驶系统总体架构22-30
• 2.1.1 系统概述22-23
• 2.1.2 系统架构总体内容23-24
• 2.1.3 交通控制层24
• 2.1.4 路侧控制层24-25
• 2.1.5 车辆管理层25-29
• 2.1.6 车车与车路通讯层29-30
• 2.2 车队协同驾驶策略30-33
• 2.2.1 定速巡航工况31
• 2.2.2 变速跟随工况31-32
• 2.2.3 组合工况32
• 2.2.4 驶离工况32-33
• 2.3 本章小结33-34
• 3 车辆动力学模型34-48
• 3.1 车队协同驾驶仿真平台34-38
• 3.1.1 CarSim软件介绍34-36
• 3.1.2 车队协同驾驶仿真平台搭建36-38
• 3.2 基于参考模型的轨迹跟踪方法38-40
• 3.2.1 轨迹跟踪38-39
• 3.2.2 2DOF参考动力学模型39-40
• 3.3 基于遗传算法的参数辨识40-47
• 3.3.1 车辆参数辨识原理40-42
• 3.3.2 遗传算法简介42
• 3.3.3 构造参数辨识模型42-45
• 3.3.4 辨识结果分析45-47
• 3.4 本章小结47-48
• 4 无人驾驶车辆轨迹跟踪控制48-62
• 4.1 基于轨迹跟踪的最优控制方法48-50
• 4.2 轨迹跟踪控制器设计50-55
• 4.2.1 轨迹跟踪控制原理50-51
• 4.2.2 轨迹预瞄与搜索算法51-53
• 4.2.3 2DOF状态空间描述53
• 4.2.4 路径规划53-54
• 4.2.5 建立轨迹跟踪控制仿真模型54-55
• 4.3 仿真与结果分析55-61
• 4.3.1 圆形轨迹跟踪55-57
• 4.3.2 双移线轨迹跟踪57-59
• 4.3.3 综合道路轨迹跟踪59-61
• 4.4 本章小结61-62
• 5 多工况车队协同驾驶仿真研究62-80
• 5.1 车辆纵向控制策略62
• 5.2 领航车辆纵向控制器设计62-64
• 5.2.1 PID控制理论62-63
• 5.2.2 PID控制器设计63-64
• 5.3 车辆间距与车队稳定性分析64-66
• 5.4 跟随车辆纵向控制器设计66-71
• 5.4.1 模糊PID控制理论66-67
• 5.4.2 模糊PID控制器设计67-71
• 5.5 车队协同驾驶仿真与分析71-79
• 5.5.1 定速巡航仿真71-73
• 5.5.2 跟随行驶仿真73-76
• 5.5.3 组合驶离仿真76-79
• 5.6 本章小结79-80
• 结论80-82
• 参考文献82-87
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果87-88
• 致谢88-89

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本文编号：561977