【摘 要】
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智能交通系统是各个国家解决交通事故问题的研究趋势,其中针对智能车辆的研究是智能交通系统研究中最核心的一环,由于机器驾驶能减少驾驶员的操作失误,降低交通事故率的同时也提高了交通通行效率。国内外对智能车辆在弯道上行驶的研究明显低于其在直道上的研究,然而又有研究表明每公里弯道上发生的交通事故数量明显大于在直道上发生的。面对上述问题,本文对智能车辆的弯道换道技术进行了研究。车辆进行换道控制时需要建立动力学
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智能交通系统是各个国家解决交通事故问题的研究趋势,其中针对智能车辆的研究是智能交通系统研究中最核心的一环,由于机器驾驶能减少驾驶员的操作失误,降低交通事故率的同时也提高了交通通行效率。国内外对智能车辆在弯道上行驶的研究明显低于其在直道上的研究,然而又有研究表明每公里弯道上发生的交通事故数量明显大于在直道上发生的。面对上述问题,本文对智能车辆的弯道换道技术进行了研究。车辆进行换道控制时需要建立动力学模型,其中车辆质量是建立模型的重要参数,通常作为常量来处理,但是车辆整体质量会受到车辆承载重量变化的影响,为使模型的质量参数更加准确,本文首先对车辆整体质量进行估计,采用两种方法进行估计,并进行了比较。第一种方法基于扩展卡尔曼滤波进行了质量估计,以车辆纵向动力学模型为基础,假设路面坡度为0,得到系统的状态空间模型,实现了基于扩展卡尔曼滤波的质量估计算法;第二种方法改进了一种传统的车辆质量估计算法,该算法基于车辆纵向动力学模型与CAN总线上的数据估计质量,并使用ISODATA算法进行聚类得到最终汽车质量估计值。由仿真结果可知,后者的估计精度相对较低,但相差不大,又由于后者不需要增加额外的发动机扭矩传感器,更符合实际应用。针对弯道换道路径规划问题,本文提出了一种可拓优度评价的弯道换道路径规划器。该路径规划器分为:上层路径生成器和下层路径选择器。上层路径生成器根据不同的纵向距离采用五次多项式生成路径集合,下层路径选择器基于换道距离、侧向加速度、横摆角速度和质心侧偏角建立可拓优度评价控制器,得到最优路径,实现了弯道换道路径规划。最后基于Matlab仿真验证,结果表明:该换道路径规划器能根据车辆当前状态和道路信息,准确合理地规划出换道路径。针对弯道换道路径跟踪问题,本文使用两种路径跟踪算法并进行比较。第一种使用的是传统的预瞄理论进行的路径跟踪控制方法,采用了前馈和反馈的最优预瞄控制器。对不同速度下的最优换道路径进行跟踪控制,跟踪效果较好,但是该控制器未考虑车辆的动力学约束。第二种设计了基于MPC的路径跟踪控制方法,首先建立了车辆三自由度动力学模型,然后对模型进行了线性化和离散化,再确定目标函数和约束条件,并对目标函数中的预测步长与控制步长进行优化,最后对建立的MPC路径跟踪控制器在Matlab和Carsim平台上进行仿真验证。仿真结果表示该控制器不仅考虑了车辆动力学约束、稳定性等问题,还能够准确的跟踪换道路径。
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