【摘要】：智能交通系統(tǒng)(ITS)的發(fā)展,改變了傳統(tǒng)的交通規(guī)則和駕駛方式,其中智能車(chē)輛的研究排除了駕駛員的主觀因素影響,從而極大地提高了運(yùn)輸效率,保障了交通安全。而在日常的駕駛行為中,變更車(chē)道最為常見(jiàn),也是引起道路堵塞和交通事故的主要原因。智能車(chē)輛換道方法研究可以使車(chē)輛在自主換道時(shí)更安全、高效、舒適。本文是針對(duì)智能車(chē)輛自主換道控制的方法研究,首先是對(duì)車(chē)輛進(jìn)行動(dòng)力學(xué)建模并結(jié)合輪胎模型對(duì)其線性化,通過(guò)預(yù)瞄跟隨理論建立智能車(chē)輛視覺(jué)預(yù)瞄模型,再將車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型和視覺(jué)預(yù)瞄模型結(jié)合得到智能車(chē)輛的預(yù)瞄動(dòng)力學(xué)模型。由于車(chē)輛在換道過(guò)程中的軌跡跟蹤控制可以分解為側(cè)向的路徑跟隨控制和縱向的速度控制,所以分別設(shè)計(jì)二者控制器。在側(cè)向路徑跟隨控制器的設(shè)計(jì)中采用前饋加反饋的方式,通過(guò)前饋控制器求得車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中理想狀態(tài)參數(shù)作為參考輸入,在反饋控制中運(yùn)用現(xiàn)代控制理論中的最優(yōu)控制理論,在車(chē)輛預(yù)瞄動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上建立了線性二次型性能指標(biāo),通過(guò)合適的控制律來(lái)實(shí)現(xiàn)路徑跟隨。在縱向的速度控制器設(shè)計(jì)中,建立車(chē)輛縱向速度的傳遞函數(shù)結(jié)合PID控制理論選取合適的比例、積分和微分系數(shù)設(shè)計(jì)控制器從而實(shí)現(xiàn)速度跟隨。最后參考駕駛員模型和閉環(huán)道路仿真試驗(yàn)設(shè)計(jì)智能車(chē)輛自動(dòng)換道的閉環(huán)仿真試驗(yàn),通過(guò)Matlab/Simulink搭建系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證,證明了控制器的合理性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：U463.6
【圖文】：

圖 2-1 車(chē)輛參考坐標(biāo)系定義1.2 車(chē)輛動(dòng)力學(xué)建模車(chē)輛作為一個(gè)復(fù)雜的機(jī)電液組合系統(tǒng)，建立能描述其所有動(dòng)態(tài)特性的模型是不可能的[16]。首先車(chē)輛系統(tǒng)自身參數(shù)數(shù)量巨大，有的參數(shù)基本不變或者變化可知，如速度、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和質(zhì)量等，有的參數(shù)則是未知或是隨機(jī)變化的，如阻尼俯仰角等；其次是在運(yùn)行過(guò)程中受周邊環(huán)境和道路工況的影響，車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)狀刻處于變化之中，如側(cè)向風(fēng)對(duì)車(chē)輛穩(wěn)定性影響，空氣阻力對(duì)車(chē)速影響，路面不對(duì)車(chē)輛通過(guò)性影響等；還有就是車(chē)輛在運(yùn)行過(guò)程中，許多參數(shù)之間存在相互耦象，如輪胎模型中的縱橫向力，轉(zhuǎn)向運(yùn)動(dòng)時(shí)的縱橫向速度和制動(dòng)時(shí)前后輪制動(dòng)等，這些耦合關(guān)系一般很難通過(guò)數(shù)學(xué)模型精確描述。過(guò)多的限制因素決定了在車(chē)輛模型時(shí)必須具有針對(duì)性，考慮主要需要解決的問(wèn)題，忽略次要因素[17]。本文以某型號(hào)轎車(chē)為研究對(duì)象，結(jié)合已有研究方法對(duì)其進(jìn)行合理的假設(shè)和線

視覺(jué)預(yù)瞄的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型便是參考有豐富駕駛經(jīng)驗(yàn)駕駛員在操縱，在實(shí)際行駛過(guò)程中，駕駛員通過(guò)對(duì)當(dāng)前車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的感知輛行駛到前方視覺(jué)預(yù)瞄點(diǎn)處時(shí)車(chē)輛中心線與規(guī)劃路徑在該點(diǎn)處估算值，駕駛員的控制任務(wù)即是轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤(pán)使得車(chē)輛行駛到該差為零，即在軌跡跟蹤的過(guò)程中注重的是調(diào)整車(chē)輛在預(yù)瞄點(diǎn)處不是調(diào)整當(dāng)前時(shí)刻的位置偏差。同理也可得出車(chē)輛行駛到前方中心線與規(guī)劃路徑在該點(diǎn)處切線的夾角估算值，即為側(cè)向角度和側(cè)向角度偏差統(tǒng)稱(chēng)為預(yù)瞄側(cè)向偏差和預(yù)瞄角度偏差。對(duì)于基輛來(lái)說(shuō)，車(chē)輛通過(guò)各種高精度傳感器如前置攝像頭、毫米波雷輛預(yù)瞄信息，通過(guò)車(chē)載處理器經(jīng)過(guò)預(yù)瞄運(yùn)動(dòng)學(xué)模型求解便可得差及預(yù)瞄角度偏差[22]。運(yùn)動(dòng)學(xué)模型示意圖如圖 2-6 所示，此時(shí)智能車(chē)輛的視覺(jué)信息是選取一點(diǎn) p 作為預(yù)瞄點(diǎn)，并從該點(diǎn)獲取前方道路信息即預(yù)瞄側(cè)差。

第 3 章 側(cè)向路徑跟隨控制器設(shè)計(jì)路曲率LK 取 0.1，車(chē)輛速度xv 從 0m/s 變化至 30m/s 時(shí)，車(chē)輛前輪轉(zhuǎn)角下圖 3-2a 所示。假定車(chē)輛速度xv 為 15m/s，道路曲率LK 由 0.01 變前輪轉(zhuǎn)角 變化如下圖 3-2 中 b)圖所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2798071