本文關鍵詞：仿駕駛員速度跟隨行為的自適應巡航控制算法研究

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【摘要】：作為先進駕駛輔助系統的關鍵部分,人性化自適應巡航控制系統的研究近年來受到廣泛關注。目的是在保證基本跟隨性能的基礎上模擬駕駛員速度跟隨行為,進一步提高自適應巡航控制系統的使用率和駕乘人員的接受性。本文從先進控制理論出發(fā),將自適應巡航控制系統的人性化設計問題轉化為控制算法的設計問題,主要研究內容詳述如下。首先,對典型駕駛員速度跟隨工況進行分析,根據前方車輛對本車的正常行駛的影響程度將工況分為巡航工況、穩(wěn)態(tài)跟隨工況、瞬態(tài)舒適跟隨工況、瞬態(tài)安全跟隨工況和瞬態(tài)緊急跟隨工況。采集熟練駕駛員的各典型工況跟隨數據,分析得到:巡航工況和跟隨工況的判定標準以及各跟隨工況的熟練駕駛員速度跟隨行為特性參數。對應每種跟隨工況提出相應的模式控制器以及控制器間的切換邏輯,使得閉環(huán)系統能夠適應復雜道路交通環(huán)境,有效改善駕乘人員的接受性。然后,利用若干性能指標描述真實駕駛員的跟隨行為特性,包括安全性指標、燃油經濟性指標和乘坐舒適性指標。這些性能指標在實際中相互聯系也在具體工況中存在一定矛盾。此外,不同工況下性能指標的權重要求不同,而權重和重要性的關系無法有效確定。考慮到二次有界性理論可以利用不等式約束界的確定替代最優(yōu)化控制中的權重確定,約束的“松”和“緊”對應權重的“小”和“大”,針對各具體工況能夠協調多性能指標獲得最佳跟隨性能,本文分別在動態(tài)輸出反饋和前饋+反饋控制框架下基于二次有界性方法設計自適應巡航控制系統的間距控制算法。動態(tài)輸出反饋間距控制算法基于二次車間距策略設計,將前車加速度視作外部干擾,結構較為復雜且沒有充分考慮前車狀態(tài)對本車跟隨性能的影響。而前饋+反饋間距控制算法基于線性組合車間距策略設計,包括前車加速度前饋環(huán)節(jié)和車間狀態(tài)的反饋環(huán)節(jié),將前車加速度視作參考輸入。控制器增益可自適應地隨時距調節(jié),滿足了駕駛員對車間距的不同需求同時沒有惡化汽車瞬態(tài)跟隨性能。其次,考慮到汽車縱向動力學系統具有強非線性、不確定性、時變性甚至跳變性,對其控制存在兩方面問題:一方面,對其建立精確模型不現實而且即使建立了精確模型也不便于控制器的設計;另一方面,建立簡化模型可以方便完成控制器的設計但無法在所有工況中得到良好控制性能。鑒于在線學習控制算法結構簡單、易于實現、能夠適應復雜工況,而且降低了算法移植工作量,因此是解決縱向動力學控制設計的一條有效途徑。本文針對驅動動力學的強非線性特性和多工況特點,設計了多模型自適應控制算法,算法包含兩個自適應控制器和二者的監(jiān)督機構,結合了驅動動力學結構信息和輸入/輸出數據,有效地解決了驅動系統的控制問題。為了改善緊急情況下的汽車安全性,針對制動動力學系統存在的大時滯特點,基于輸入/輸出數據設計了無模型自適應預測控制算法,無需制動系統的結構信息。最后,基于快速原型工具d SPACE在實車平臺上驗證所設計的自適應巡航控制算法。以長城H8為試驗平臺,基于低成本和高集成度的設計思路,僅利用現有試驗平臺的傳感器和執(zhí)行機構,實現車輛狀態(tài)以及汽車前方環(huán)境的信息感知和執(zhí)行機構的自動控制。解決了ACC控制器與試驗車各部件的接口問題,包括控制器與雷達接口、控制器與車輛狀態(tài)信息接口、控制器與試驗車執(zhí)行機構接口、控制器與駕駛員操作開關及儀表接口。利用快速原型技術在各典型工況中進行了實車試驗,包括巡航工況、跟隨工況、切入工況和駛離工況。結果表明所設計算法改善了汽車閉環(huán)系統跟隨性能,包括駕駛安全性、乘坐舒適性和燃油經濟性,且能夠適應復雜的道路交通環(huán)境。
【關鍵詞】：自適應巡航控制 跟隨行為特性 二次有界性 模式切換 自學習控制
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-28
• 1.1 課題的提出12-15
• 1.2 ACC系統研究背景15-16
• 1.3 ACC系統控制框架綜述16-19
• 1.4 ACC系統間距控制算法研究現狀19-22
• 1.5 ACC系統縱向動力學控制研究綜述22-25
• 1.6 本文研究內容25-28
• 第2章 駕駛員速度跟隨行為特性參數分析28-56
• 2.1 汽車狀態(tài)估計方法29-30
• 2.2 駕駛員速度跟隨工況劃分30-35
• 2.2.1 巡航工況32
• 2.2.2 跟隨工況32
• 2.2.3 切入工況32-33
• 2.2.4 駛離工況33-35
• 2.3 駕駛員速度跟隨數據分析35-51
• 2.3.1 ADAS駕駛員在環(huán)試驗臺35-37
• 2.3.2 受試駕駛員37
• 2.3.3 數據處理方法37
• 2.3.4 巡航工況和跟隨工況的判定標準37-43
• 2.3.5 穩(wěn)態(tài)跟隨工況駕駛員跟隨數據分析43-47
• 2.3.6 瞬態(tài)跟隨工況駕駛員跟隨數據分析47-51
• 2.4 ACC仿駕駛員模式切換邏輯51-53
• 2.5 本章小結53-56
• 第3章 ACC仿駕駛員QB間距控制算法設計56-84
• 3.1 基于QB的T-S模糊間距控制算法59-72
• 3.1.1 基于二次車間距策略的車間T-S模糊模型59-63
• 3.1.2 T-S模糊間距控制算法的設計63-66
• 3.1.3 駕駛員在環(huán)試驗驗證66-71
• 3.1.4 本節(jié)小結71-72
• 3.2 ACC參變QB間距控制算法72-79
• 3.2.1 車間運動學線性參變建模73-74
• 3.2.2 參變QB間距控制算法的設計74-78
• 3.2.3 本節(jié)小結78-79
• 3.3 間距控制算法駕駛員在環(huán)試驗驗證79-82
• 3.3.1 兩種間距控制算法的比較試驗79-80
• 3.3.2 TG調節(jié)下參變間距控制算法驗證80-82
• 3.4 本章小結82-84
• 第4章 汽車縱向動力學自學習控制算法84-106
• 4.1 汽車縱向動力學自學習控制整體方案84-86
• 4.2 驅動動力學系統MMAC算法86-91
• 4.2.1 非線性魯棒自適應控制器設計88-89
• 4.2.2 基于神經網絡的非線性自適應控制器設計89-90
• 4.2.3 驅動MMAC的切換機構90-91
• 4.3 制動動力學系統MFAPC算法91-96
• 4.3.1 制動動力學系統數據驅動動態(tài)線性化模型92-93
• 4.3.2 制動MFAPC算法設計93-96
• 4.4 與傳統前饋+反饋縱向動力學控制算法比較96-105
• 4.4.1 前饋+反饋縱向動力學控制算法97-100
• 4.4.2 兩種縱向動力學控制算法比較驗證100-105
• 4.5 本章小結105-106
• 第5章 實車試驗平臺及ACC算法驗證106-130
• 5.1 信息感知方案和執(zhí)行機構自動控制方案106-115
• 5.1.1 信息感知方案107-108
• 5.1.2 執(zhí)行機構自動控制方案108-115
• 5.2 控制系統與試驗車的接口調試115-118
• 5.3 ACC典型工況實車驗證118-128
• 5.3.1 巡航工況118-121
• 5.3.2 跟隨工況121-123
• 5.3.3 切入工況123-126
• 5.3.4 駛離工況126-128
• 5.4 本章小結128-130
• 第6章 總結與展望130-134
• 6.1 全文總結130-131
• 6.2 創(chuàng)新成果131-132
• 6.3 研究展望132-134
• 參考文獻134-144
• 作者簡介及攻讀博士期間所取得的科研成果144-146
• 致謝146

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本文編號：567226