智能車輛是現(xiàn)代車輛工程研究領(lǐng)域的重點(diǎn)內(nèi)容和智能交通系統(tǒng)（Interlligent Transportation System,ITS）最重要的組成部分。智能車輛軌跡跟蹤控制是實(shí)現(xiàn)智能車輛的基礎(chǔ)和前提,是智能車輛重要的核心技術(shù)之一。目前,智能乘用車的研究已達(dá)到高度自動(dòng)駕駛階段,而智能商用車的研究還處于部分自動(dòng)駕駛階段。因此,智能商用車的軌跡跟蹤控制具有重要研究意義。為此,本文基于Trucksim/Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái),圍繞智能商用車軌跡跟蹤橫向控制展開(kāi)研究。針對(duì)當(dāng)前商用車軌跡跟蹤控制精度低和車輛易發(fā)生側(cè)翻側(cè)滑問(wèn)題,提出一種考慮整車質(zhì)量變化和引入縱向速度控制的動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)控制方法。最后,采用雙移線、蛇形線和緊急避障對(duì)智能商用車軌跡跟蹤控制器的控制效果進(jìn)行測(cè)試,并引用“人——車閉環(huán)操縱性評(píng)價(jià)指標(biāo)”對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。主要工作包括:1.針對(duì)當(dāng)前商用車軌跡跟蹤橫向控制精度低,對(duì)智能商用車軌跡跟蹤橫向控制方法進(jìn)行研究針對(duì)當(dāng)前智能商用車軌跡跟蹤控制精度低的問(wèn)題,研究了國(guó)內(nèi)外智能商用車軌跡跟蹤控制常用的預(yù)瞄轉(zhuǎn)向幾何學(xué)模型控制、預(yù)瞄最優(yōu)曲率模型控制、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型預(yù)測(cè)控制和動(dòng)力學(xué)模型預(yù)測(cè)控制四種橫向控制... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Alphabus智能商用巴士

以6小時(shí)58分的時(shí)間完成了挑戰(zhàn)，率先穿越了Mojave沙漠[13]，如圖1.2(a)所示。Stanley智能車配備了視頻攝像頭、激光測(cè)距儀、雷達(dá)測(cè)距儀以及GPS傳感器和當(dāng)時(shí)的高性能英特爾奔騰M處理器[13]。2009年，谷歌在DARPA的支持下，也使用視頻攝像頭傳感器、毫米波雷達(dá)傳感器和激光測(cè)距儀，開(kāi)始自主的智能車研發(fā)。值得關(guān)注的是，谷歌公司的智能車工程師有很多來(lái)自DARPA研究團(tuán)隊(duì)[14]。2014年，谷歌在Code Conference 科技大會(huì)中，發(fā)布了完全自主設(shè)計(jì)的智能車，且沒(méi)有方向盤和油門剎車系統(tǒng)，如圖1.2(b)所示。除此外，特斯拉近年來(lái)也進(jìn)行了大量的無(wú)人駕駛智能車研究，率先將無(wú)人駕駛技術(shù)用于量產(chǎn)車。不幸的是，由于特斯拉無(wú)人駕駛汽車發(fā)生了多起人亡事故，表明簡(jiǎn)單依靠廉價(jià)的相機(jī)和毫米波雷達(dá)感知車輛周圍復(fù)雜的環(huán)境

次實(shí)現(xiàn)城市道路、環(huán)路和高速路的全無(wú)人駕駛，其“車輛的大腦”由環(huán)境感知、高精度地圖、定位、智能決策與跟蹤控制四部分組成。2018年，央視春晚直播了百度Apollo無(wú)人駕駛車跨越港珠澳大橋，如圖1.3(a)所示，這意味著國(guó)內(nèi)在智能車無(wú)人駕駛領(lǐng)域已邁出了一大步。商用車具有行駛路徑更為簡(jiǎn)潔的優(yōu)勢(shì)，使許多車企和研究機(jī)構(gòu)陸續(xù)投入商用車的自動(dòng)駕駛研究。按照國(guó)家工信部車聯(lián)網(wǎng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，智能商用車將會(huì)經(jīng)歷駕駛員輔助、部分自動(dòng)駕駛、有條件自動(dòng)駕駛、高程度自動(dòng)駕駛和完全自動(dòng)駕駛五個(gè)階段[2]，如表1.1所示。目前，國(guó)內(nèi)智能商用車自動(dòng)駕駛技術(shù)已完成第二階段，正處于第三階段。2016年，百度公司與福田汽車公司聯(lián)合研發(fā)出無(wú)人駕駛商用車

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能汽車人機(jī)協(xié)同控制的研究現(xiàn)狀與展望[J]. 胡云峰,曲婷,劉俊,施竹清,朱冰,曹東璞,陳虹.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(07)
[2]無(wú)人駕駛車輛路徑跟蹤控制預(yù)瞄距離自適應(yīng)優(yōu)化[J]. 趙治國(guó),周良杰,朱強(qiáng).  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(24)
[3]基于條件積分算法的無(wú)人駕駛車輛軌跡跟蹤魯棒控制方法[J]. 章仁燮,熊璐,余卓平,柏滿飛,付志強(qiáng).  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(18)
[4]平行車聯(lián)網(wǎng):基于ACP的智能車輛網(wǎng)聯(lián)管理與控制[J]. 王曉,要婷婷,韓雙雙,曹東璞,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(08)
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[6]高速無(wú)人駕駛車輛最優(yōu)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制的動(dòng)力學(xué)建模分析[J]. 劉凱,龔建偉,陳舒平,張玉,陳慧巖.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(14)
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[8]智能汽車橫向控制方法研究綜述[J]. 陳慧巖,陳舒平,龔建偉.  兵工學(xué)報(bào). 2017(06)
[9]面向全自動(dòng)控制交通系統(tǒng)的車輛調(diào)度算法[J]. 李爽,楊明,王春香,王冰.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(02)
[10]基于無(wú)模型自適應(yīng)控制的無(wú)人駕駛汽車橫向控制方法[J]. 田濤濤,侯忠生,劉世達(dá),鄧志東.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(11)

博士論文
[1]智能車輛縱向速度跟蹤與控制方法研究[D]. 朱敏.北京理工大學(xué) 2016
[2]智能汽車自主循跡控制策略研究[D]. 張琨.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]考慮駕駛員預(yù)瞄特性的車輛穩(wěn)定控制策略[D]. 黃滿洪.南京航空航天大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3237818