城市电动快速公交车辆智能转向控制及轨迹跟踪仿真分析

发布时间：2021-06-10 00:18

　　近年来,随着我国国民经济高速发展,国家大力推进城镇化建设,城市汽车保有量大幅增加,导致众多城市出现了交通拥堵、环境污染、交通安全等问题。目前主要通过限号、发展新能源汽车以及发展城市公共交通系统解决以上问题,从长远来看,电动快速公交车无疑是一种比较理想的解决方案。因此,提出一种能够在快速公交专用道路上完成道路跟踪、站台精确停车,突发情况时驾驶员能够快速介入的智能电动快速公交车辆方案,该方案既可有效减小交通拥堵、环境污染,又能通过车辆智能化减少对驾驶员的依赖,减轻驾驶员驾驶疲劳。首先,针对现有自动转向结构存在的不足,设计一种能够在突发情况下（驾驶员介入）有效减小转向延时的自动转向系统。该系统通过在传统机械转向结构上增加一组行星齿轮机构,将转向系由单输入系统变为双输入系统,并通过控制驱动电机1、2及其所连接的具有反向自锁特性的蜗轮蜗杆减速器实现单输入系统（自动转向）与双输入系统（电动助力转向）自由切换,增加智能电动快速公交车辆行驶安全性。其次,采用基于车辆简化二轮运动学模型预测控制算法（MPC）建立轨迹跟踪控制器,并运用模糊PID控制算法进行前轮转角内环控制。半实物自动转向实验平台在传统机械... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

运送300名乘客所占用道路空间对比图

进行了自动转向控制研究[21]，成为了最早进行无人驾驶技术研究的大学，这一时期的无人驾驶系统主要通过射频与磁钉的方式实现车辆对道路的跟踪。上世纪 80 年代，美国卡内基 隆梅大学提出纯点跟踪算法[22]，该算法通过车辆简化运动学模型确定车辆转角。纯点跟踪算法具有简单、时效性好的优点，但其在中高速跟踪过程中会产生较大的跟踪误差，因此该算法主要应用于中低速。1977~2000 年，为推动无人驾驶技术的发展，日本、欧洲和美国的一些高校进行一些实验和项目，如：EUREKAPrometheus、CMU NAVLAB、AHS Demo 等。进入 21 世纪，欧美等发达国家为进一步推动无人驾驶技术的发展，组织了一系列竞赛，并鼓励各高校进行实车竞赛。2005 年，斯坦福大学研发的无人驾驶车辆 Stanley 赢得了无人驾驶机器人挑战大赛（DGC）冠军，本次挑战赛的要求在 10 小时内完成 142 英里沙漠地形道路跟踪，共有一百多支队伍参赛，最后有 5 支队伍完成了比赛，部分参赛队伍车辆如图 1-2~1-5 所示。Stanley 在大众途锐 5 的基础上进行研发，其通过测得前轮位置以及前轮方向与道路的偏差，采用 PI 控制求得期望转角与行驶速度实现对道路的跟踪[23]。参与 2005 年 DGC 比赛的还有弗罗里达大学的 CIMAR，其采用的控制算法是基于旋量理论提出矢量路径跟踪方法[24]。

进行了自动转向控制研究[21]，成为了最早进行无人驾驶技术研究的大学，这一时期的无人驾驶系统主要通过射频与磁钉的方式实现车辆对道路的跟踪。上世纪 80 年代，美国卡内基 隆梅大学提出纯点跟踪算法[22]，该算法通过车辆简化运动学模型确定车辆转角。纯点跟踪算法具有简单、时效性好的优点，但其在中高速跟踪过程中会产生较大的跟踪误差，因此该算法主要应用于中低速。1977~2000 年，为推动无人驾驶技术的发展，日本、欧洲和美国的一些高校进行一些实验和项目，如：EUREKAPrometheus、CMU NAVLAB、AHS Demo 等。进入 21 世纪，欧美等发达国家为进一步推动无人驾驶技术的发展，组织了一系列竞赛，并鼓励各高校进行实车竞赛。2005 年，斯坦福大学研发的无人驾驶车辆 Stanley 赢得了无人驾驶机器人挑战大赛（DGC）冠军，本次挑战赛的要求在 10 小时内完成 142 英里沙漠地形道路跟踪，共有一百多支队伍参赛，最后有 5 支队伍完成了比赛，部分参赛队伍车辆如图 1-2~1-5 所示。Stanley 在大众途锐 5 的基础上进行研发，其通过测得前轮位置以及前轮方向与道路的偏差，采用 PI 控制求得期望转角与行驶速度实现对道路的跟踪[23]。参与 2005 年 DGC 比赛的还有弗罗里达大学的 CIMAR，其采用的控制算法是基于旋量理论提出矢量路径跟踪方法[24]。


本文编号：3221622