基于驾驶特征的自适应巡航控制系统研究
发布时间：2021-07-29 22:52
在如今智能车辆普及的时代,自适应巡航控制系统已然成为自动驾驶领域的研究热点,也是面向智能网联交通环境下不可或缺的积极力量。由于驾驶员对此功能在智能车辆上的接受度与满意度较差,而驾驶员作为系统主导,对车辆行驶进行最直接的动态控制,所以必须要考虑其特征及影响。因此,在对自适应巡航控制系统功能设计时,将驾驶员行为特征作为考虑便显得至关重要。在自适应巡航控制系统研究中,结合驾驶行为特征设计个性化的自适应巡航系统控制策略,同时将安全性和燃油经济性指标作为系统设计要求,是现阶段个性化自适应巡航控制系统研究的关键。本文以真实道路环境下的驾驶行为特征为依据,对自适应巡航控制系统控制策略进行设计。基于此,本文的主要研究内容如下:（1）车辆纵向动力学系统建模首先,通过CarSim构建出车辆纵向动力学系统模型,然后利用MATLAB/Simulink构建出车辆纵向动力学系统逆模型,同时制定了驱动与制动系统切换准则。经联合验证,所设计模型具备良好的纵向动力学响应特性。（2）驾驶行为特征分析与辨识首先,进行典型城市道路工况下的实车试验,对20名驾驶员进行该场景下的实际跟车行驶数据采集,并从中选取能够反映驾驶行为特...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国智能车辆市场规模预测
aking,AEB)等[8]。其中，ACC系统能够实现特定工况下的纵向跟车行驶，它能够按照驾驶员意图自动调整行车速度和跟车距离，此功能是基于传统的定速巡航(CC)功能发展而来，同时在跟车状态下，能够实现基于AEB系统的车辆主动避撞功能。在ADAS系统中，ACC系统是应用最为广泛的，它将制动和驱动控制有机的结合，从而有效缓解驾驶压力，提高驾驶舒适性，可以有效避免因驾驶员操作不当造成的恶性交通事故[9,10]。由此可知，ACC这项驾驶辅助功能能够对当下日渐紧密联系的驾驶员-车辆-道路的闭环系统产生积极的影响[11,12]。图1.2自动驾驶等级划分Fig.1.2AutomaticDriveClass然而目前，已经普及的车载ACC功能很少有将驾驶员个体因素考虑到该功能系统设计中的产品，对于不同的驾驶群体所应用的控制策略却趋于一致。另外，尽管国内外将ACC系统应用到量产车的厂商已然很多，但对于此功能的终端用户来说，整体口碑显示并不能很好地接受ACC系统的控制[13]。随着车辆驾驶员日趋多样化，主要表现在不同的年龄组成与性别、驾龄以及生理心理等方面，同时，驾驶群体的整体驾驶技术也不够专业[14]。因此，ACC系统的设计要尽可能去满足实际驾驶行为的需求，在保证传统功能安全性基础上，将驾驶行为特征作为设计考量。由于ACC系统是代替驾驶员来进行车辆的加速和制动，所以基于驾驶员行为特征的纵向控制策略直接关系到车辆的行驶安全性和驾乘舒适性，同时也直接影响车辆的燃油经济性。综上所述，ACC系统要在深刻理解驾驶员行为特征基础上模仿人的驾驶行为，从而适应不同的行驶环境，同时还要兼顾车辆的燃油经济性，这对于提升此
浦幸?爰菔蝗诵睦砗蜕?硪蛩?[35]，这些均为融合驾驶行为特征的ACC功能应用奠定了基矗应用于智能车辆的ACC跟车模型形式多样，可大致分为两类：基于车辆自动化运动关系的跟车模型和基于智能驾驶理论的跟车模型。在车辆ACC系统设计中，实现车辆纵向自动控制是其最为关键的核心问题，通常以分层设计为主，对应的控制策略也为分层控制，分为三个部分：环境感知层、运动决策层、执行控制层。通过环境感知层的感知算法获取有效目标，然后决策层算法对其运算决策出最优期望加速度，最终执行层将控制指令转换为车辆行驶控制。如图1.3所示，本文也采用传统ACC功能的分层式结构进行研究，车辆毫米波雷达传感器对前方目标进行感知计算并将结果输入到跟车距离模型中，从而得出车辆期望跟车间距，然后由系统控制算法决策出对应的车辆加速度期望值，最后，经过车辆纵向动力学系统逆模型将其转化成决策车辆加速或制动的控制信号量，从而车辆以此进行加速或制动来保持期望的跟车距离。图1.3分层控制框架图Fig.1.3HierarchicalControlFramework对于ACC系统功能上，最能体现其功能性以及体验性当属车间距算法和上
本文编号：3310209
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国智能车辆市场规模预测
aking,AEB)等[8]。其中，ACC系统能够实现特定工况下的纵向跟车行驶，它能够按照驾驶员意图自动调整行车速度和跟车距离，此功能是基于传统的定速巡航(CC)功能发展而来，同时在跟车状态下，能够实现基于AEB系统的车辆主动避撞功能。在ADAS系统中，ACC系统是应用最为广泛的，它将制动和驱动控制有机的结合，从而有效缓解驾驶压力，提高驾驶舒适性，可以有效避免因驾驶员操作不当造成的恶性交通事故[9,10]。由此可知，ACC这项驾驶辅助功能能够对当下日渐紧密联系的驾驶员-车辆-道路的闭环系统产生积极的影响[11,12]。图1.2自动驾驶等级划分Fig.1.2AutomaticDriveClass然而目前，已经普及的车载ACC功能很少有将驾驶员个体因素考虑到该功能系统设计中的产品，对于不同的驾驶群体所应用的控制策略却趋于一致。另外，尽管国内外将ACC系统应用到量产车的厂商已然很多，但对于此功能的终端用户来说，整体口碑显示并不能很好地接受ACC系统的控制[13]。随着车辆驾驶员日趋多样化，主要表现在不同的年龄组成与性别、驾龄以及生理心理等方面，同时，驾驶群体的整体驾驶技术也不够专业[14]。因此，ACC系统的设计要尽可能去满足实际驾驶行为的需求，在保证传统功能安全性基础上，将驾驶行为特征作为设计考量。由于ACC系统是代替驾驶员来进行车辆的加速和制动，所以基于驾驶员行为特征的纵向控制策略直接关系到车辆的行驶安全性和驾乘舒适性，同时也直接影响车辆的燃油经济性。综上所述，ACC系统要在深刻理解驾驶员行为特征基础上模仿人的驾驶行为，从而适应不同的行驶环境，同时还要兼顾车辆的燃油经济性，这对于提升此
浦幸?爰菔蝗诵睦砗蜕?硪蛩?[35]，这些均为融合驾驶行为特征的ACC功能应用奠定了基矗应用于智能车辆的ACC跟车模型形式多样，可大致分为两类：基于车辆自动化运动关系的跟车模型和基于智能驾驶理论的跟车模型。在车辆ACC系统设计中，实现车辆纵向自动控制是其最为关键的核心问题，通常以分层设计为主，对应的控制策略也为分层控制，分为三个部分：环境感知层、运动决策层、执行控制层。通过环境感知层的感知算法获取有效目标，然后决策层算法对其运算决策出最优期望加速度，最终执行层将控制指令转换为车辆行驶控制。如图1.3所示，本文也采用传统ACC功能的分层式结构进行研究，车辆毫米波雷达传感器对前方目标进行感知计算并将结果输入到跟车距离模型中，从而得出车辆期望跟车间距，然后由系统控制算法决策出对应的车辆加速度期望值，最后，经过车辆纵向动力学系统逆模型将其转化成决策车辆加速或制动的控制信号量，从而车辆以此进行加速或制动来保持期望的跟车距离。图1.3分层控制框架图Fig.1.3HierarchicalControlFramework对于ACC系统功能上，最能体现其功能性以及体验性当属车间距算法和上
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