發(fā)布時(shí)間：2020-06-03 01:11

【摘要】：隨著新一代信息技術(shù)、傳感器、智能控制等高新技術(shù)與汽車工業(yè)的快速融合,智能汽車技術(shù)已成為當(dāng)今世界汽車工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制方法作為智能汽車的關(guān)鍵技術(shù),對(duì)智能汽車能否安全、通暢、迅速的在道路中行駛具有決定作用,深受國內(nèi)外科研人員的關(guān)注。在緊急情形下,現(xiàn)有車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制方法的研究存在不能兼顧實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性要求的問題。為解決目前緊急變道避障軌跡規(guī)劃與跟蹤控制方法存在的問題,本文將緊急變道軌跡進(jìn)行分段規(guī)劃,研究基于hp自適應(yīng)偽譜法的軌跡銜接與優(yōu)化方法和基于自抗擾控制的軌跡跟蹤方法,以提高在緊急情形下運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃與跟蹤方法的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性。本文主要從分段軌跡規(guī)劃方法、分段軌跡銜接與優(yōu)化方法和軌跡跟蹤控制方法三個(gè)方面開展研究,并通過搭建半實(shí)物試驗(yàn)平臺(tái)來驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的緊急變道避障軌跡規(guī)劃與控制方法的可行性和有效性。首先,研究了分段軌跡規(guī)劃方法。將緊急變道避障過程分為初始階段和跟蹤階段,針對(duì)緊急轉(zhuǎn)向工況開展真實(shí)道路試驗(yàn),利用聚類分析方法處理優(yōu)秀駕駛員在實(shí)車試驗(yàn)中的轉(zhuǎn)向操作數(shù)據(jù),擬合得出緊急變道過程中的方向盤轉(zhuǎn)角隨時(shí)間的關(guān)系即優(yōu)秀駕駛員緊急變道模型,作為車輛跟蹤初始階段軌跡的輸入量。通過建立與求解約束方程,得出Sigmoid函數(shù)的表達(dá)式,作為跟蹤階段的參考軌跡。其次,研究了分段軌跡銜接與優(yōu)化方法。利用hp自適應(yīng)偽譜法對(duì)緊急變道避障軌跡的初始階段與跟蹤階段進(jìn)行銜接,并優(yōu)化設(shè)計(jì)跟蹤階段的軌跡,以得到符合優(yōu)化目標(biāo)和各類約束條件的緊急變道避障軌跡。通過PreScan與Matlab軟件聯(lián)合仿真,驗(yàn)證該方法的有效性以及避障軌跡規(guī)劃方法的適應(yīng)性。然后,研究了軌跡跟蹤控制方法。針對(duì)緊急變道避障軌跡跟蹤控制方法的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性要求,設(shè)基于曲率和自抗擾控制方法的軌跡跟蹤控制器。通過穩(wěn)態(tài)橫擺角速度增益獲得前饋輸入,利用期望軌跡曲率和當(dāng)前行駛軌跡的曲率差獲得反饋補(bǔ)償,對(duì)緊急變道避障軌跡進(jìn)行復(fù)合跟蹤控制。通過仿真試驗(yàn),驗(yàn)證設(shè)計(jì)的軌跡跟蹤器的良好效果。最后,搭建以智能小車為核心的半實(shí)物試驗(yàn)平臺(tái),對(duì)分段軌跡規(guī)劃算法與軌跡跟蹤控制算法進(jìn)行驗(yàn)證。通過設(shè)置不同場景的緊急工況,驗(yàn)證本文提出的緊急避障軌跡規(guī)劃與控制方法的有效性和適應(yīng)性。
【圖文】：

在世界范圍內(nèi)，汽車工業(yè)的發(fā)展隨著科學(xué)技術(shù)的不斷提高而突飛猛進(jìn),但同時(shí)也給交通安全帶來了非常嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全世界范圍內(nèi)每年大約有 120萬人死于道路交通事故，其中由人為因素例如酒駕、疲勞駕駛、超速等引發(fā)的道路交通事故占事故總量的一半以上[1]，同時(shí)造成的交通擁堵占全部碰撞事故類型導(dǎo)致的交通延遲的 10 %[2]。這表明汽車行駛的安全性不僅與道路交通環(huán)境有關(guān)，還與人的駕駛操作行為密切相關(guān)。因此，，為了有效 提高車輛在行駛過程中的安全性，最根本的做法就是將“人”從道路交通系統(tǒng)中剔除，使得系統(tǒng)從“人—車—路”系統(tǒng)變?yōu)椤败嚒贰毕到y(tǒng)。這樣 “人”這一主觀不確定性因素就不會(huì)對(duì)道路交通系統(tǒng)產(chǎn)生干擾，將大大提高安全性。于是在這種背景下，產(chǎn)生了智能汽車，智能汽車采用主動(dòng)控制系統(tǒng)或輔助駕駛系統(tǒng)來提高駕駛安全性，降低事故發(fā)生的概率[3,4]。

圖 2.2 真實(shí)道路試驗(yàn)的駕駛地圖Fig.2.2 Driving map of real road experiment表 2.1 駕駛員信息Tab.2.1 Driver information編號(hào) 年齡/年 駕齡/年 性別駕駛員 1 55 33 女駕駛員 2 28 10 男駕駛員 3 53 31 男
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：U463.6;TP273

【參考文獻(xiàn)】

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2 陳慧巖;張玉;;軍用地面無人機(jī)動(dòng)平臺(tái)技術(shù)發(fā)展綜述[J];兵工學(xué)報(bào);2014年10期

3 張喜濤;張安清;;基于Sigmoid函數(shù)的變步長LMS自適應(yīng)濾波算法性能分析[J];艦船電子對(duì)抗;2013年06期

4 吳付威;秦加合;任超偉;牛增良;張俊磊;;高速公路智能汽車自動(dòng)超車控制算法仿真研究[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2013年07期

5 姜巖;趙熙俊;龔建偉;熊光明;陳慧巖;;簡單城市環(huán)境下地面無人駕駛系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2012年20期

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9 沈\

本文編號(hào)：2694059