智能车自动换道横向控制策略的研究

发布时间：2020-07-19 04:13

【摘要】：随着汽车保有量的增长,交通事故也愈发增多。对汽车行驶安全的研究一直是国内外研究热点。数据显示,人为驾驶操作失误是引起大多数交通事故的主要原因,智能车的研发将有效的降低驾驶过程中人为操作失误率。智能车辆作为未来车辆的发展趋势,集中了车辆工程、控制理论、通信、模式识别等多个学科领域的交叉综合。智能车辆辅助驾驶技术是研究的热点。本文对辅助驾驶技术中的安全自动换道系统做了一定的探索与研究。针对车辆在换道过程中,对行驶安全的要求更加严格,分别在车道识别、直线道路换道控制、弯曲道路换道控制以及硬件在环仿真实验台架的搭建做了 一定的研究。车道线的识别是车辆自动换道系统关键前提。本文采用基于颜色空间转换的方法将道路车道线提取出来,对比多种边缘检测算子,采用Canny算子对提取的二值图像进行边缘检测,最后通过Hough变换画出车道线,该方法在检测处于阴影下的车道线时,效果较好。在换道行驶过程中,本文分别对直线道路自动换道控制和弯曲道路自动换道控制进行了研究。在进行换道动作时,考虑轮胎的侧偏特性,车辆模型采用7自由度车辆动力学模型。分析比较了几种换道路径,确定了等速偏移加正弦函数换道模型。在直线道路上设计了基于指数收敛干扰感测器的滑模控制器,该控制器可有效的解决因为系统未建模部分和干扰项而需要较大的切换增益继而带来较大抖振的问题,并能保证跟踪精度。将直线道路换道动作扩展到弯曲道路上,并考虑弯曲车道的内外侧车道曲率的不同,设计了基于指数趋近率的滑模控制器。基于Matlab/Simulink的仿真环境验证了控制器的有效性。在换道过程中主要是对于实时规划的换道轨迹进行跟踪。为了验证设计的控制器的有效性以及后续实验的开展,搭建了基于LabVIEW RT与CarSim联合仿真的硬件在环仿真实验平台,通过该平台可为后续的实车实验研究奠定一定的基础。通过对系统路径的跟踪实验表明,搭建的硬件在环台架具有一定的跟踪能力。
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6;TP273
【图文】：

机动车保有量变化情况

一2016年中国道路交通事故死亡人数

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【参考文献】

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本文编号：2761890