基于状态估计的智能车辆碰撞避免研究

发布时间：2017-09-01 03:20

  本文关键词：基于状态估计的智能车辆碰撞避免研究

  更多相关文章： 智能车辆 车辆状态估计 碰撞避免 模型预测控制 多模型自适应控制

【摘要】：智能车辆(Intelligent Vehicle,IV)是智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)的重要组成部分。它集中运用了计算机、传感器、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,把驾驶员从繁重的车辆驾驶操作中解放出来,最终目的是实现无人驾驶。智能车辆可以提高现有道路的车辆通行效率、减少拥堵、降低能源消耗和减少污染物排放,它已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,因此对其进行深入研究具有重要的学术意义和实用价值。随着智能车辆的发展,需要面对一些亟待解决的关键问题,尤其是车辆在恶劣天气和湿滑路面的碰撞避免和安全行驶问题。实时获取车辆行驶状态和轮胎与路面的摩擦情况是实现智能车辆碰撞避免的基础。通常车辆的行驶状态是通过车载传感器直接测量的,但由于车辆行驶情况非常复杂,受车载传感器测量精度和测量成本等因素的影响,车辆行驶中的一些关键状态无法直接测量和实时准确获取,这将限制智能车辆的碰撞避免。论文以六自由度车辆半物理仿真驾驶模拟器和北京工业大学智能车辆(BJUT-IV)为研究平台,针对车辆行驶状态和轮胎与路面的附着系数估计、自适应碰撞避免、局部运动规划、防抱死制动系统控制算法等智能车辆碰撞避免的关键问题展开了深入研究,主要内容如下:(1)建立车辆动力学和车辆运动学模型。车辆动力学模型包括四轮车辆八自由度动力学模型和自行车动力学模型,以及Pacejka轮胎模型、Dugoff轮胎模型和LuGre动态轮胎模型。根据车辆几何关系,建立车辆运动学模型。对以上模型利用车辆动力学软件CarSim进行模型验证。(2)针对车辆运动中无法精确获取车辆行驶状态和轮胎与路面的附着系数的问题,提出应用车辆整体估计方案进行车辆状态估计的方法。用四轮四自由度非线性车辆模型分别结合Dugoff轮胎模型和LuGre轮胎模型,应用双无迹卡尔曼滤波的方法进行车辆状态估计和轮胎与路面附着系数估计。并对比扩展卡尔曼滤波与无迹卡尔曼滤波在强非线性工况下车辆状态估计的效果,以及对比Dugoff轮胎模型和LuGre动态轮胎模型在制动工况下摩擦力估计精度。(3)针对轮胎在小滑移率下基于车辆动力学模型和轮胎模型的算法难以辨识附着系数,而单独应用智能轮胎估计附着系数算法估计频率受轮胎速度变化影响的问题,提出基于智能轮胎的切向加速度信号功率谱分析估计附着系数的方法。该方法选取智能轮胎的切向加速度功率幅值和功率变化率为不同路面的分类特征,应用支持向量机(SVM)进行不同路面的分类,最后结合车辆动力学和轮胎模型估计的附着系数结果进行多信息融合,以获取更精确的轮胎与路面的摩擦信息。(4)针对碰撞避免系统在车辆行驶时对轮胎与路面摩擦属性考虑不足,及仅以制动方式来进行碰撞避免或减轻的问题,提出在单一车道下结合附着系数估计自适应确定预警距离和刹车距离算法,当周围环境安全时,利用波纹扩展触须算法进行局部危险避规,采用线性时变模型预测控制方法结合车辆运动学模型和系统约束条件进行轨迹跟踪。(5)针对车辆碰撞避免系统中防抱死制动(ABS)控制系统在变轮胎压力分布与变路面情况下制动效率低下的问题,提出应用LuGre动态轮胎模型结合多模型反演(Backstepping)自适应控制方法进行ABS控制。分别设定高附着系数、中附着系数、低附着系数三种ABS固定模型和一种ABS自适应模型,通过计算多模型滑移率和实际滑移率偏差作为性能指标进行多模型切换ABS自适应控制,并采用Lyapunov理论证明了自适应控制方法渐进稳定。
【关键词】：智能车辆 车辆状态估计 碰撞避免 模型预测控制 多模型自适应控制
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U495;U463.6;TP273
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-24
• 第1章 绪论24-42
• 1.1 研究背景及意义24-25
• 1.2 智能车辆发展现状25-34
• 1.2.1 国外研究现状25-31
• 1.2.2 国内研究现状31-34
• 1.3 智能车辆碰撞避免的关键技术34-38
• 1.4 论文研究内容及主要创新成果38-42
• 1.4.1 论文研究内容38-39
• 1.4.2 论文的主要创新成果39-42
• 第2章 车辆动力学和运动学模型42-74
• 2.1 引言42
• 2.2 模型参考坐标系定义42-43
• 2.3 车辆动力学模型43-69
• 2.3.1 简化的车辆动力学模型43-44
• 2.3.2 四轮车辆八自由度车辆模型44-52
• 2.3.3 自行车模型52-58
• 2.3.4 轮胎模型58-69
• 2.4 车辆运动学模型69-71
• 2.5 本章小结71-74
• 第3章 基于双UKF的车辆行驶状态与附着系数估计74-98
• 3.1 引言74-76
• 3.2 卡尔曼滤波理论76-81
• 3.2.1 扩展卡尔曼滤波77-79
• 3.2.2 无迹卡尔曼滤波79-81
• 3.3 车辆行驶状态和附着系数估计81-86
• 3.3.1 基于双EKF的车辆行驶状态与附着系数估计82-84
• 3.3.2 基于双UKF的车辆行驶状态与附着系数估计84-86
• 3.4 仿真实验86-96
• 3.5 本章小结96-98
• 第4章 基于智能轮胎和多信息融合的附着系数估计98-114
• 4.1 引言98
• 4.2 智能轮胎技术研究现状98-101
• 4.3 基于智能轮胎的垂直载荷及附着系数估计101-111
• 4.3.1 智能轮胎集成系统101-103
• 4.3.2 基于智能轮胎的载荷估计103-106
• 4.3.3 智能轮胎结合V2I通信进行超载车辆检测106-108
• 4.3.4 基于智能轮胎的路面分类与估计108-111
• 4.4 基于多信息融合的附着系数估计111-113
• 4.5 本章小结113-114
• 第5章 基于附着信息的主动碰撞避免算法114-144
• 5.1 引言114-115
• 5.2 自适应预警和刹车距离的碰撞避免算法115-119
• 5.3 基于波纹扩展触须算法的紧急避规119-125
• 5.3.1 触须算法基本思想119-120
• 5.3.2 触须算法的支持和分类区域120
• 5.3.3 触须路径的筛选120-125
• 5.4 基于模型预测控制的轨迹跟踪125-136
• 5.4.1 模型预测控制基本原理125-127
• 5.4.2 非线性模型预测控制127-128
• 5.4.3 线性时变模型预测控制128-133
• 5.4.4 线性时变模型预测控制轨迹跟踪133-136
• 5.5 仿真实验136-141
• 5.6 本章小结141-144
• 第6章 ABS多模型反演自适应控制144-170
• 6.1 引言144-145
• 6.2 多模型自适应控制145-146
• 6.3 控制模型的建立146-149
• 6.3.1 固定模型146-148
• 6.3.2 自适应模型148-149
• 6.4 多模型反演自适应ABS控制器设计149-155
• 6.5 仿真实验155-160
• 6.5.1 低附着系数和高附着系数制动工况仿真155-158
• 6.5.2 多模型自适应控制和PID算法比较158-159
• 6.5.3 突变路面制动工况仿真159-160
• 6.6 实验与仿真平台160-167
• 6.6.1 CarSim软件介绍160-162
• 6.6.2 PreScan软件介绍162-163
• 6.6.3 六自由度车辆半物理仿真平台163-165
• 6.6.4 智能车辆BJUT-IV165-167
• 6.7 本章小结167-170
• 结论170-174
• 参考文献174-186
• 攻读博士学位期间的主要研究成果186-188
• 致谢188

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本文编号：769626