基于外部动态环境的汽车危险评估避撞控制系统研究

发布时间：2021-07-03 04:56

　　随着汽车技术的不断发展,车辆逐步从传统的机械结构向自动化、电气化发展,无人驾驶汽车应运而生,汽车安全问题也受到了更高的关注度,面临着更加严峻的挑战。为了保证智能汽车的安全性、舒适性和智能型,车辆主动避撞控制系统结合传感技术、信息融合、智能控制等技术的发展也日渐成熟,极大的推动了无人驾驶汽车行车安全的快速进步。因为车辆避撞控制系统作为辅助驾驶系统对于保证行车安全有着重要意义,已在汽车产品中得到了广泛应用。本文针对紧急情况下车辆的危险评估及其控制系统进行了研究,提出了一种综合考虑路面动态环境不确定性和量测噪声干扰的危险评估算法。首先使用模糊控制方法构建了路面状况-自车车速-最大减速度的模糊推理模型,即根据路面状况和自车车速,经由模糊推理算法获取车辆的最大减速度;在此基础上,考虑路面状况及传感器噪声带来的不确定性,建立基于运动学的不确定性传播模型,基于五次多项式参考路径和动力学评价指标预测车辆转向的路径,并采用蒙特卡洛算法对概率进行计算。然后,在Carsim中建立整车动力学模型,在Matlab/Simulink中建立车辆的逆纵向动力学控制模型,进行了纵向制动控制器的设计,通过两者联合仿真实现... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

无人驾驶车辆典型系统架构

模糊推理系统结构图

输入量车速的隶属函数将输出量即最大制动减速度a的模糊语言变量的八个模糊子集定义为{NB、N


本文编号：3261914