【摘要】：智能汽車作為科技革命背景下的新興技術(shù),是目前世界公認的能夠引發(fā)萬億級市場的技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化方向。車聯(lián)網(wǎng)作為一個新興產(chǎn)業(yè),其市場潛力和研究價值是不可估量的。在我國,車聯(lián)網(wǎng)有極大的研究價值和市場發(fā)展?jié)摿Αｑ{駛員操縱特性以及傳統(tǒng)智能車輛無法探測到的道路和車輛信息對于豐富智能車輛的控制信息、實現(xiàn)安全駕駛有重要意義。首先,設(shè)計了基于駕駛員模型和模型預(yù)測控制算法(Model Predictive Control,MPC)的智能車輛方向控制策略。利用駕駛員特性模型和車輛運動學模型建立了包含駕駛員操縱特性的模型預(yù)測控制模型,同時將駕駛員特性作為控制器的狀態(tài)量,設(shè)計了目標函數(shù)和約束條件,通過對車輛前輪轉(zhuǎn)角的控制進而實現(xiàn)智能車輛的方向控制。通過仿真試驗驗證了算法的有效性。然后,采用三自由度車輛動力學模型作為基本車輛動力學模型,通過車車信息交互模塊使車輛之間狀態(tài)信息可以交互共享。將兩車的交互信息同時作為狀態(tài)量,并依此建立了預(yù)測模型,進而根據(jù)控制目標設(shè)計了控制器的目標函數(shù)以及約束條件。針對智能車輛參考軌跡動態(tài)變化的問題,設(shè)計基于車車信息交互的智能車輛方向控制器。針對智能車輛所處駕駛環(huán)境動態(tài)變化以及信息交互延遲的特性,提出移動障礙物軌跡預(yù)測模型,對障礙物軌跡進行預(yù)測,實現(xiàn)參考軌跡的動態(tài)求解。通過不同的車速以及路面附著系數(shù)下的仿真試驗,驗證了算法的有效性和魯棒性。最后,針對軌跡有重疊的相鄰車道同向行駛智能車輛的換道場景,設(shè)計智能車輛的軌跡重規(guī)劃運動控制器�？刂破髦屑尤氡茏部刂茟土P函數(shù),設(shè)計局部軌跡重規(guī)劃控制器。利用曲線擬合的方法實現(xiàn)局部重規(guī)劃的參考軌跡參數(shù)化輸出,通過MPC方向控制器實現(xiàn)智能車輛方向控制。采用模糊PI(Fuzzy PI)方法設(shè)計智能車輛的縱向速度控制器,共同構(gòu)建智能車輛方向速度綜合控制框架,實現(xiàn)智能車輛運動綜合控制。通過仿真試驗驗證了算法的有效性。
【圖文】：

基于車車信息交互的智能車輛軌跡規(guī)劃與運動控制00P P PI I Ik k kk k k 控制器的起始值， ,P I k k分別為依據(jù)誤差e和誤差量。當前時刻，PI 控制器以 ,P Ik k 作為參數(shù)，以速度的縱向速度控制。Matlab 實現(xiàn)模糊邏輯工具箱（Fuzzy Inference System, FIS）的ce, GUI）來建立模糊控制器。在此窗口下處理最頂層輸入，兩個輸出的控制器形式；分別設(shè)置輸入和輸出amdani 型推理方法，去模糊化處理選用面積重心法 示：

GUI）來建立模糊控制器。在此窗口下處理最頂層輸入，，兩個輸出的控制器形式；分別設(shè)置輸入和輸出amdani 型推理方法，去模糊化處理選用面積重心法所示：圖 5. 2 Matlab 模糊邏輯工具箱界面和高斯函數(shù)，在工具箱中分別表示為 trimf 函數(shù)和 ga置。隸屬函數(shù)設(shè)置界面如圖 5.3 所示：
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6

【參考文獻】

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本文編號：2650402