智能电动汽车跟车工况的整车控制系统研究

发布时间：2020-09-09 13:21

　　 智能车辆能够利用环境感知、信息融合、智能控制等关键技术实现自动驾驶功能。本文针对智能电动汽车在跟车自主行驶工况下对横向和纵向运动实现智能化和实时性控制的要求,依托课题组已有的电动汽车自动驾驶平台QUTEV-1,进行了跟车工况下整车控制系统的信息感知与输入研究,研究了跟车工况下智能电动汽车自动变速、制动和转向的上层控制策略和下层控制算法,在此基础上完成整车控制系统的软硬件设计,并通过仿真和实车实验验证控制系统的性能。设计了基于单目视觉和前车车牌宽度测量的车距测量算法,为整车控制系统提供车距、本车车速、前车车速和前车加速度等基础输入参数。设计了基于单目视觉的车辆偏航角、横向距离和弯道曲率的测量算法,制定了车辆姿态控制策略,实现了每秒自动调整修正车辆姿态,为跟车自主行驶提供了前提条件。基于安全车距模型,结合道路交通拥挤度和基于NAR神经网络的车速预测方法,设计了跟车自主行驶工况下的自动变速和制动耦合控制策略。设计了纵向运动下层控制算法,对轮毂电机调速电压和制动轮缸压力实现了实时自动控制。通过自动变速和制动耦合控制策略和纵向运动下层控制算法实现了跟车工况下QUTEV-1的纵向运动自动控制。通过分析侧滑和侧翻稳定性这两个指标,建立了弯道行驶安全性评价模型。基于弯道行驶安全性评价模型,通过车辆动力学软件仿真,建立了弯道安全行驶速度与弯道曲线半径之间的函数关系,从而设计了弯道自主转向上层控制策略。研究了与控制策略相匹配的横向运动下层控制算法,实现了对横向运动偏差的最优化控制。利用电路设计软件对整车控制系统进行了硬件设计,利用ARM单片机语言和C语言对整车控制系统进行了软件设计。通过仿真和实车试验验证了控制系统具有良好的实时性,准确性和鲁棒性。
【学位单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U469.72
【部分图文】：

原始图像

图 2-2 灰度变换图Fig.2-2 Gray scale transform image第二步是直方图均衡化。直方图均衡化通过灰度映灰度级上均匀分布。处理后的图像将同时具有较高连续的灰度范围下，图像的归一化直方图用概率密p( x ),0 x 1函数的性质可以推导出以下关系式：1x 0p ( x ) dx1 前的概率密度函数为 p rr ，均衡化后的概率密度

应乘以最大灰度值maxD （对于灰度图就是 2公式如下。 max0f( )AADB A DD D D p d 变换后的灰度值，AD 为变换前的灰度值。 maxmax00DB A iiDD f D HA 是第 i 级灰度的像素个数，0A 是图像的面积，即为中的变换函数 f 为单调的增函数，这保证了灰度反（保证了变换前后的相对灰度保持不变），杜绝，从而避免了图像的识别的影响。处理效果如图

【参考文献】

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本文编号：2815025