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智能電動汽車主動循跡與避撞控制研究

發(fā)布時間:2020-12-28 11:34
  近年來,全球汽車保有量日漸增長,環(huán)境污染、能源短缺等問題日益嚴峻,人們對環(huán)境保護、能源消耗、乘員安全提出了更高的要求。得益于傳感技術、計算機技術、控制技術的快速發(fā)展,汽車目前正在逐步由2級自動駕駛朝著3級自動駕駛發(fā)展,最終達到全面自動駕駛的目標。自動駕駛汽車能夠減少因駕駛員失誤造成的交通事故、減少駕駛負荷、提高道路通行效率、降低車輛排放,成為汽車的未來發(fā)展方向。論文以四輪獨立驅(qū)動電動汽車為平臺,研究智能電動汽車的自主循跡及主動避撞控制方法,為智能電動汽車的精確、穩(wěn)定運動控制奠定理論和技術基礎。論文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對車輛動力學非線性、耦合的特點,為精確描述車輛動力學特性,基于達朗貝爾原理和牛頓第二定律,建立了包含車身運動、車輪運動及非線性輪胎模型的車輛15自由度非線性動力學模型,分析了車輛各向運動及輪胎力之間的耦合制約關系。結(jié)合自主循跡的控制要求,對模型進行了一定程度的簡化,建立了車輛平面運動8自由度動力學模型。該模型在保證模型精度的前提下,提高了計算效率,為自主循跡與主動避撞控制方法的研究奠定了基礎。(2)針對車輛縱向避撞控制問題,采用人工勢場理論,建立了風險態(tài)勢評估預測模... 

【文章來源】:重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:155 頁

【學位級別】:博士

【部分圖文】:

智能電動汽車主動循跡與避撞控制研究


SAE自動駕駛分級Fig.1.1ThelevelofautonomousvehicledefinedbySAE

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向控制[11]。由于汽車是一個復雜、耦合且具有大量非線性特性的系統(tǒng),加上車輛周圍環(huán)境復雜多變,使得車輛循跡控制演變?yōu)橐粋非線性時變控制問題。因此,積極地開展車輛自主循跡控制研究,保證車輛在不同工況下都能夠穩(wěn)定、精確地跟蹤期望路徑,是實現(xiàn)車輛完全自動駕駛的基礎條件,有助于加速推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能化的進程和產(chǎn)業(yè)化應用,對提升道路交通安全也有著重要的意義。1.2 智能車輛發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)1.2.1 國外研究現(xiàn)狀國外對智能汽車的研究較早,美國從上世紀 60 年代就開始對無人駕駛車輛進行研究,到 80 年代其技術得到高速發(fā)展,最初無人駕駛車輛應用于軍事車輛上。80 年代美國陸軍與國防高級研究計劃局(DARPA)進行合作,開展了自主地面車輛(AVL)項目,卡耐基梅隆大學、斯坦福大學、麻省理工學院等一流大學,在 DARPA支持下開始進行無人駕駛車輛的研究[12]。

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圖 1.4 2005 年 DARPA 越野挑戰(zhàn)賽冠軍 Stanley 智能汽車Fig.1.4 Stanley-Champion of 2005 DARPA grand challenger2007 年,Urban Challenge 城市挑戰(zhàn)賽在美國南加利福尼亞后勤空軍基地舉全場 96 公里,限時 6 小時完成,主辦方還安排了 30 輛有人駕駛的汽車際交通路況,要求參賽隊伍能夠遵守交通規(guī)則,并處理復雜路況。與沙同,城市工況下,智能車輛會遇到更多的動/靜態(tài)障礙物,對車輛感知和要求更高。最終共有 11 輛智能車參加了 Urban Challenge 比賽,其中 6 輛全部賽程,3 輛在完全無人干預的情況下完成了比賽,來自卡耐基梅隆大s 智能車以 4 小時 10 分 20 秒完成比賽,奪得冠軍,其平均時速達到 22.53km雪佛萊 Taheo 改裝而成,裝備了 8 個 SICK 激光雷達,1 個 Velodyne 64達、2 個 ISF 激光雷達、2 個 IBEO 激光雷達、5 個 ARS 毫米波雷達、1、1 個 GPS/IMU 慣導設備。Boss 的軟件系統(tǒng)采用分布式架構(gòu),多進程間千兆以太網(wǎng)實現(xiàn),運動規(guī)劃模塊每秒可估計出 1000 多個候選路徑軌跡,通過多傳感器信息融合產(chǎn)生動、靜態(tài)障礙物模型,行為規(guī)劃模塊通過上

【參考文獻】:
期刊論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)汽車(ICV)技術的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 李克強,戴一凡,李升波,邊明遠.  汽車安全與節(jié)能學報. 2017(01)
[2]UniTire統(tǒng)一輪胎模型[J]. 郭孔輝.  機械工程學報. 2016(12)
[3]長安汽車無人駕駛測試成功,自動駕駛漸行漸近[J]. 于永初.  汽車工藝師. 2016(05)
[4]分布式電驅(qū)動車輛縱-橫-垂向力協(xié)同控制[J]. 曹坤,羅禹貢,戴一凡,褚文博,陳龍,李克強.  汽車工程. 2015(09)
[5]Vehicle path tracking by integrated chassis control[J]. Saman Salehpour,Yaghoub Pourasad,Seyyed Hadi Taheri.  Journal of Central South University. 2015(04)
[6]自主緊急制動系統(tǒng)避撞策略的研究[J]. 李霖,朱西產(chǎn),董小飛,馬志雄.  汽車工程. 2015(02)
[7]分布式驅(qū)動電動汽車轉(zhuǎn)矩自適應驅(qū)動防滑控制[J]. 張利鵬,李亮,祁炳楠,宋健,徐海港.  機械工程學報. 2013(14)
[8]電力工業(yè)復雜系統(tǒng)模型預測控制——現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 劉向杰,孔小兵.  中國電機工程學報. 2013(05)
[9]無人駕駛汽車何時上路[J]. 李娜.  科技導報. 2012(34)
[10]車輛縱向速度分相控制[J]. 管欣,崔文鋒,賈鑫.  吉林大學學報(工學版). 2013(02)

博士論文
[1]地下礦用鉸接車路徑跟蹤與智能避障控制研究[D]. 竇鳳謙.北京科技大學 2018
[2]基于差動轉(zhuǎn)向的分布式直驅(qū)電動汽車魯棒控制方法研究[D]. 景暉.東南大學 2017
[3]線控四輪獨立驅(qū)動輪轂電機電動汽車穩(wěn)定性與節(jié)能控制研究[D]. 李剛.吉林大學 2013
[4]基于輪胎力最優(yōu)分配的車輛動力學集成控制研究[D]. 李道飛.上海交通大學 2008

碩士論文
[1]汽車ESP控制系統(tǒng)建模及仿真研究[D]. 邱磊.重慶大學 2013



本文編號:2943685

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