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具有換道輔助的ACC多模式控制研究

發(fā)布時間:2021-08-05 22:10
  為適應城市復雜的交通環(huán)境,提出了具有換道輔助的多模式自適應巡航控制策略。多模式自適應巡航控制策略包括上層控制器和下層控制器。在上層控制器中,設計了六種不同跟車工況的模型,分別是定速巡航,平穩(wěn)跟車,接近前車/換道輔助,急加速,急減速和避免碰撞模型。根據每種工況對舒適性、跟蹤性和安全性不同的需求定義了每個模型的參數。然后設計模式切換層選擇出合適的模式計算出期望加速度。在下層控制器中,采用PID控制和查詢表,分別建立節(jié)氣門控制模型和制動控制模型,設計了切換規(guī)則和驅動/制動過渡區(qū)域,制定了節(jié)氣門開度和制動控制的切換策略,跟隨期望加速度。接著,在多模式自適應巡航接近前車的工況增設換道輔助策略,使得多模式自適應巡航控制策略減小對車輛換道的阻礙。如果當自車接近前車時檢測到車道變換的可能性和車道變換的動作,則車道變換輔助策略將保持自車的速度而不是減速。在三種危險的工況下對換道輔助策略進行大量仿真實驗,得出能夠識別駕駛員換道意圖和判斷換道可行性的一系列經驗值。最后設計三種城市復雜道路工況的場景,利用Matlab/Simulink、Carsim和dSPACE對具有換道輔助的多模式自適應巡航控制策略進行仿真... 

【文章來源】:武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】:76 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

具有換道輔助的ACC多模式控制研究


自適應巡航方向每年發(fā)表的論文數先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)一直以來都是汽車研究領域的一個重要組成部

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5壓力命令,跟隨期望加速度或者減速度。當上層控制器被建立時,根據模式切換確定控制模式,并決定自適應巡航的控制算法。然后系統(tǒng)設置下層控制器使用Carsim去切換節(jié)氣門開度和制動壓力[38]。韓國首爾大學Kyi等設計上層控制器選用線性二次型指標評價車距和車速的跟蹤能力,然后用最優(yōu)控制理論對控制器進行優(yōu)化。在下層控制器建立前饋加PI反饋的二自由度模型,建立MAP表查詢期望節(jié)氣門開度和制動壓力[43-46]。韓國首爾大學Hakgu根據傳統(tǒng)的自適應巡航分層方法。設計的上層控制器基于目標車輛的相對距離和速度,決定自車的期望加速度。上層控制器主要為路徑目標決策算法,由跟隨控制算法和自由巡航控制算法組成。路徑目標確定算法根據雷達信息確定目標車輛,并將目標車輛狀態(tài)提供給接下來的控制器。隨后有控制器使用線性二次調節(jié)器計算期望加速度。如果在自車前面沒有前車,自由巡航控制器就會計算期望加速度。下層控制器決定節(jié)氣門開度和制動壓力去跟隨期望加速度。切換算法根據零油門減速曲線確定節(jié)氣門和制動壓力之間的切換。節(jié)氣門控制器計算節(jié)氣門角度和制動壓力。因此,自適應巡航要求更多的車輛參數去計算確切的節(jié)氣門角度和制動壓力[46]。圖1-2描述了Hakgu設計的自適應巡航策略。圖1-2Hakgu設計的自適應巡航策略北京理工大學朱研究的自適應巡航控制器如圖1-3所示。其上層控制器使用切換策略根據車間狀態(tài)(兩車的相對距離d、相對速度v)以及自車的速度vs,計算出期望的車間距離的誤差d,將v和d帶入LQR/MPC的控制器,從而得到自車的期望加速度ades;下位控制器根據切換邏輯判斷到驅動或者是制動控制的模式,而后通過一個逆縱向動力學模型獲得節(jié)氣門開度或是制動主缸壓力[47]。

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6圖1-3分層控制器的框架澳門大學Zhao提出了一個分層控制框架去構建自適應巡航系統(tǒng)的控制器,如圖1-4所示。這個總體框架的目標是找出期望最優(yōu)的加速度,通過一系列的切換邏輯在自車上執(zhí)行這個加速度,從而跟隨前車。Zhao研究的上層控制器包括了車輛跟隨模型和間距控制規(guī)則,被用來收集車間的狀態(tài)和駕駛員的輸入,然后計算一個自車的最優(yōu)加速度。下層控制器首先收集用來收集自車的實時狀態(tài),然后根據切換邏輯,操縱動力系統(tǒng)和制動系統(tǒng)去實現(xiàn)期望加速度[48]。圖1-4ACC系統(tǒng)分層控制結構框架分層框架框架的魯棒性好。但這種框架在面對復雜的道路交通環(huán)境時,表現(xiàn)了一定的局限性。為了使ACC系統(tǒng)更適應復雜的交通環(huán)境,提高交通效率,研究學者提出了針對分工況的控制框架[49-52]。分工況的控制框架將駕駛員跟隨工況細分成多個工況,并針對特定工況設計相應的控制策略。如吉林大學張分別研究了定速、切入、切出、跟隨和低速走停工況,根據不同工況分別定義了VTH算法的最小安全距離、速度增量式PID和距離模糊控制器的參數,仿真結果檢驗了控制算法精度性和魯棒性[53]。

【參考文獻】:
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碩士論文
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[4]基于駕駛人駕駛習性的個性化自適應巡航控制系統(tǒng)研究[D]. 劉志鵬.吉林大學 2018
[5]汽車自適應巡航控制系統(tǒng)模糊控制策略研究[D]. 李肖含.北京理工大學 2015
[6]純電動汽車自適應巡航控制系統(tǒng)控制策略研究[D]. 張振軍.吉林大學 2013



本文編號:3324547

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