仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究

发布时间：2017-07-20 09:07

  本文关键词：仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究

  更多相关文章： 自适应巡航控制 跟随行为特性 二次有界性 模式切换 自学习控制

【摘要】：作为先进驾驶辅助系统的关键部分,人性化自适应巡航控制系统的研究近年来受到广泛关注。目的是在保证基本跟随性能的基础上模拟驾驶员速度跟随行为,进一步提高自适应巡航控制系统的使用率和驾乘人员的接受性。本文从先进控制理论出发,将自适应巡航控制系统的人性化设计问题转化为控制算法的设计问题,主要研究内容详述如下。首先,对典型驾驶员速度跟随工况进行分析,根据前方车辆对本车的正常行驶的影响程度将工况分为巡航工况、稳态跟随工况、瞬态舒适跟随工况、瞬态安全跟随工况和瞬态紧急跟随工况。采集熟练驾驶员的各典型工况跟随数据,分析得到:巡航工况和跟随工况的判定标准以及各跟随工况的熟练驾驶员速度跟随行为特性参数。对应每种跟随工况提出相应的模式控制器以及控制器间的切换逻辑,使得闭环系统能够适应复杂道路交通环境,有效改善驾乘人员的接受性。然后,利用若干性能指标描述真实驾驶员的跟随行为特性,包括安全性指标、燃油经济性指标和乘坐舒适性指标。这些性能指标在实际中相互联系也在具体工况中存在一定矛盾。此外,不同工况下性能指标的权重要求不同,而权重和重要性的关系无法有效确定。考虑到二次有界性理论可以利用不等式约束界的确定替代最优化控制中的权重确定,约束的“松”和“紧”对应权重的“小”和“大”,针对各具体工况能够协调多性能指标获得最佳跟随性能,本文分别在动态输出反馈和前馈+反馈控制框架下基于二次有界性方法设计自适应巡航控制系统的间距控制算法。动态输出反馈间距控制算法基于二次车间距策略设计,将前车加速度视作外部干扰,结构较为复杂且没有充分考虑前车状态对本车跟随性能的影响。而前馈+反馈间距控制算法基于线性组合车间距策略设计,包括前车加速度前馈环节和车间状态的反馈环节,将前车加速度视作参考输入。控制器增益可自适应地随时距调节,满足了驾驶员对车间距的不同需求同时没有恶化汽车瞬态跟随性能。其次,考虑到汽车纵向动力学系统具有强非线性、不确定性、时变性甚至跳变性,对其控制存在两方面问题:一方面,对其建立精确模型不现实而且即使建立了精确模型也不便于控制器的设计;另一方面,建立简化模型可以方便完成控制器的设计但无法在所有工况中得到良好控制性能。鉴于在线学习控制算法结构简单、易于实现、能够适应复杂工况,而且降低了算法移植工作量,因此是解决纵向动力学控制设计的一条有效途径。本文针对驱动动力学的强非线性特性和多工况特点,设计了多模型自适应控制算法,算法包含两个自适应控制器和二者的监督机构,结合了驱动动力学结构信息和输入/输出数据,有效地解决了驱动系统的控制问题。为了改善紧急情况下的汽车安全性,针对制动动力学系统存在的大时滞特点,基于输入/输出数据设计了无模型自适应预测控制算法,无需制动系统的结构信息。最后,基于快速原型工具d SPACE在实车平台上验证所设计的自适应巡航控制算法。以长城H8为试验平台,基于低成本和高集成度的设计思路,仅利用现有试验平台的传感器和执行机构,实现车辆状态以及汽车前方环境的信息感知和执行机构的自动控制。解决了ACC控制器与试验车各部件的接口问题,包括控制器与雷达接口、控制器与车辆状态信息接口、控制器与试验车执行机构接口、控制器与驾驶员操作开关及仪表接口。利用快速原型技术在各典型工况中进行了实车试验,包括巡航工况、跟随工况、切入工况和驶离工况。结果表明所设计算法改善了汽车闭环系统跟随性能,包括驾驶安全性、乘坐舒适性和燃油经济性,且能够适应复杂的道路交通环境。
【关键词】：自适应巡航控制 跟随行为特性 二次有界性 模式切换 自学习控制
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 绪论12-28
• 1.1 课题的提出12-15
• 1.2 ACC系统研究背景15-16
• 1.3 ACC系统控制框架综述16-19
• 1.4 ACC系统间距控制算法研究现状19-22
• 1.5 ACC系统纵向动力学控制研究综述22-25
• 1.6 本文研究内容25-28
• 第2章 驾驶员速度跟随行为特性参数分析28-56
• 2.1 汽车状态估计方法29-30
• 2.2 驾驶员速度跟随工况划分30-35
• 2.2.1 巡航工况32
• 2.2.2 跟随工况32
• 2.2.3 切入工况32-33
• 2.2.4 驶离工况33-35
• 2.3 驾驶员速度跟随数据分析35-51
• 2.3.1 ADAS驾驶员在环试验台35-37
• 2.3.2 受试驾驶员37
• 2.3.3 数据处理方法37
• 2.3.4 巡航工况和跟随工况的判定标准37-43
• 2.3.5 稳态跟随工况驾驶员跟随数据分析43-47
• 2.3.6 瞬态跟随工况驾驶员跟随数据分析47-51
• 2.4 ACC仿驾驶员模式切换逻辑51-53
• 2.5 本章小结53-56
• 第3章 ACC仿驾驶员QB间距控制算法设计56-84
• 3.1 基于QB的T-S模糊间距控制算法59-72
• 3.1.1 基于二次车间距策略的车间T-S模糊模型59-63
• 3.1.2 T-S模糊间距控制算法的设计63-66
• 3.1.3 驾驶员在环试验验证66-71
• 3.1.4 本节小结71-72
• 3.2 ACC参变QB间距控制算法72-79
• 3.2.1 车间运动学线性参变建模73-74
• 3.2.2 参变QB间距控制算法的设计74-78
• 3.2.3 本节小结78-79
• 3.3 间距控制算法驾驶员在环试验验证79-82
• 3.3.1 两种间距控制算法的比较试验79-80
• 3.3.2 TG调节下参变间距控制算法验证80-82
• 3.4 本章小结82-84
• 第4章 汽车纵向动力学自学习控制算法84-106
• 4.1 汽车纵向动力学自学习控制整体方案84-86
• 4.2 驱动动力学系统MMAC算法86-91
• 4.2.1 非线性鲁棒自适应控制器设计88-89
• 4.2.2 基于神经网络的非线性自适应控制器设计89-90
• 4.2.3 驱动MMAC的切换机构90-91
• 4.3 制动动力学系统MFAPC算法91-96
• 4.3.1 制动动力学系统数据驱动动态线性化模型92-93
• 4.3.2 制动MFAPC算法设计93-96
• 4.4 与传统前馈+反馈纵向动力学控制算法比较96-105
• 4.4.1 前馈+反馈纵向动力学控制算法97-100
• 4.4.2 两种纵向动力学控制算法比较验证100-105
• 4.5 本章小结105-106
• 第5章 实车试验平台及ACC算法验证106-130
• 5.1 信息感知方案和执行机构自动控制方案106-115
• 5.1.1 信息感知方案107-108
• 5.1.2 执行机构自动控制方案108-115
• 5.2 控制系统与试验车的接口调试115-118
• 5.3 ACC典型工况实车验证118-128
• 5.3.1 巡航工况118-121
• 5.3.2 跟随工况121-123
• 5.3.3 切入工况123-126
• 5.3.4 驶离工况126-128
• 5.4 本章小结128-130
• 第6章 总结与展望130-134
• 6.1 全文总结130-131
• 6.2 创新成果131-132
• 6.3 研究展望132-134
• 参考文献134-144
• 作者简介及攻读博士期间所取得的科研成果144-146
• 致谢146

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本文编号：567226