个性化驾驶员建模及其在换挡规律整定中的应用

发布时间：2020-05-10 19:39

【摘要】：汽车测试是汽车工业和智能交通中重要的问题。建立合适的驾驶员模型能够大大缩短车辆的研发和测试周期,节省人力物力。车辆测试中,驾驶员的驾驶风格会对测试结果造成很大的影响。某些特定的场合中,对车辆测试时速度跟随的精度也有明确的要求,因此,建立个性化驾驶员模型是一个十分重要的课题。基于驾驶员模型和车辆模型,再借助仿生学优化方法,可以完成换挡规律的自动整定。我们提出建立一个由共性模型和个性模型一起构成的统一的驾驶员模型,用于模拟驾驶员身上的两种驾驶行为:共性模型用于模拟每个驾驶员都共有的通用的驾驶技能,个性模型用于模拟每个驾驶员独有的驾驶行为特征。借由远程学习方法,使用一个网络化的PID控制器建立共性部分;使用真实的驾驶数据建立初始的个性模型,然后再和共性模型一起在汽车测试中针对特殊应用进行模型参数的自动调整。FTP-72标准测试曲线被用在建立汽车测试平台中,测试结果表明,在达到令人满意的速度跟踪精度的同时,保留了驾驶员原有的驾驶风格。我们提出使用仿生学优化来自动化换挡规律的整定过程。本文中使用PSO来引导换挡规律的搜索过程,并且通过使用个性化驾驶员模型来将驾驶员风格融合进整定过程中。个性化驾驶员模型是通过模拟人类驾驶员的行为而建立的,并且被用作机器人驾驶员完成基于FTP-72或US06的驾驶循环测试,来评估候选换挡规律。换挡规律可以综合考虑驾驶性能和换挡质量,使用计算性能指标或者AVL-Driver进行在线评估。在PSO的引导下,不断生成并测试新的换挡规律,直到得到了一个最优的或者近最优的换挡规律。实验证明了所提出方法的有效性和优越性。
【图文】：

图２．５ＶＴＤ中ＢＩ）邋（ａ）和ＴＰ邋（ｂ）的分布逡逑

整个测试的行驶距离为７．邋５英里（１２．邋０７公里），最高速度为５６．邋７英里／小时（９１．２６逡逑千米／小时），平均速度为１９．６英里／小时（３１．５千米／小时）。这个工况具体的速度序列逡逑如图２．邋１０，其统计特征如表２．１。逡逑２．５．２汽车模型的建立逡逑汽车模型的建立也是基于ＶＴＤ数据的。正如２．邋３．邋２．邋３节叙述的那样，需要将不同风格逡逑的驾驶员对汽车的操控数据和汽车的状态数据做数据集成，将它们视作是汽车在不同工况逡逑下的输入输出响应数据。利用这些数据，，基于多层感知器前馈网络的汽车建模方法如图逡逑２．１１所示。将对汽车的操控信号，如节气门开度ＴＰ和刹车踏板压力ＢＰ，以及汽车当前时逡逑２１逡逑
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U467

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本文编号：2657795