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      車輛自適應巡航控制算法的設(shè)計與仿真*

      2012-06-19 05:13:10吳浩然徐小強
      關(guān)鍵詞:定速巡航本車車距

      黃 珍 吳浩然 庫 峰 徐小強

      (武漢理工大學自動化學院 武漢 430033)

      0 引 言

      車輛自適應巡航控制系統(tǒng)(adaptive cruise control,ACC)是智能交通系統(tǒng)(ITS)領(lǐng)域中先進車輛控制及安全系統(tǒng)(AVCSS)開發(fā)的一個重要方面.ACC是在傳統(tǒng)巡航控制技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,因此既具有傳統(tǒng)巡航控制的定速巡航能力,同時可通過雷達等車載傳感器采集信息,自動調(diào)整車輛行駛速度,保持本車與前行車輛的安全間距,從而降低駕駛員操作量、減輕駕駛疲勞,提高車輛的主動安全性及駕駛舒適性.

      國內(nèi)外對ACC 系統(tǒng)的研究主要集中在車載傳感器技術(shù)、信息融合技術(shù)以及控制策略選取等軟硬件技術(shù)上.其中如何選取控制策略是實現(xiàn)ACC 系統(tǒng)功能的關(guān)鍵技術(shù).目前,國內(nèi)外車輛ACC的典型控制算法主要有分工況控制和分層控制兩種.分工況控制算法將控制工況分為驅(qū)動控制與制動控制[1]、速度控制與距離控制[2],或分為定速與跟車[3]等多種工況分別進行控制.分層控制,即上層控制器依據(jù)傳感器采集到的車距和相對速度,以及駕駛員設(shè)定的車輛時距和巡航速度來決定車輛的縱向加速度.下層控制器依據(jù)上層控制器計算出的車輛期望加速度對剎車和油門進行控制,從而使車輛保持設(shè)定車速或車距.

      其中,分工況控制一般針對不同的控制工況采用特定的控制模型,當多個工況間相互切換時,控制狀態(tài)變量存在間斷不連續(xù)等問題,影響了控制效果.分層控制不存在工況間的切換,避免了這個問題.但是,分層控制算法在實際運用上也存在困難.首先,現(xiàn)有的大部分傳感器(如激光雷達、微波雷達、毫米波雷達等)只能測量相對距離和前、自車速度,而無法直接測得加速度.因此,前、自車加速度只能通過間接方法(如速度值對時間求微分)求得,這樣不僅引入了額外的計算誤差,某些情況下(如速度曲線在某一點不可微)系統(tǒng)甚至會出現(xiàn)不可預知的錯誤.其次,現(xiàn)有的上層控制器所采用的算法如線性最優(yōu)控制[4]、線性二次型最優(yōu)控制(LQ)、時間能量最小最優(yōu)控制(TEM)以及LQ 和TEM 的混合算法[5]等,這些算法普遍較復雜,系統(tǒng)運算量較大,對系統(tǒng)運算能力需求較高,因此增加了技術(shù)難度和成本.

      針對上述問題,筆者在分層控制的基礎(chǔ)上,提出了一種根據(jù)當前車距以及前、自車車速,基于安全、舒適因素綜合因素決策車輛期望速度,從而控制車輛的車距和車速的ACC 控制算法.該算法將傳統(tǒng)ACC控制系統(tǒng)中求取期望加速度改為決策期望車速,有效減少了系統(tǒng)運算量,提高了系統(tǒng)響應速度.

      1 系統(tǒng)方案設(shè)計

      作者構(gòu)建的ACC 控制系統(tǒng)以車輛直線行駛為主,考慮到尊重駕駛員的駕駛習慣以及安全因素,系統(tǒng)將不控制車輛主動變換行駛車道.

      將車輛運行狀態(tài)分為2種工作模式:

      1)定速巡航模式 當前方無車或車距大于設(shè)定值時,系統(tǒng)工作在該模式,系統(tǒng)根據(jù)用戶設(shè)定的目標車速定速行駛.

      2)安全跟車模式 當與前方車輛的車距小于等于設(shè)定值時,系統(tǒng)進入跟車模式.車輛首先調(diào)整車速使車距達到設(shè)定值.若前車車速大于用戶設(shè)定的巡航車速,則進入定速巡航模式;若前車車速小于等于用戶設(shè)定的巡航車速,則車輛保持與前車相同的車速行駛,使車距穩(wěn)定在設(shè)定值.

      車速控制器共有5個輸入?yún)⒘?,包?個傳感器采集量(前/自車車速、當前車距)和兩個用戶設(shè)定值(目標巡航車速、目標車距).控制器的輸出為節(jié)氣門開度和剎車力矩.

      按照分層控制的思想,將控制器分解為2層.(1)上層控制器輸入量為:前車車速、當前車距、目標巡航車速、目標車距,輸出為自車期望車速.(2)下層控制器根據(jù)上層算法提供的期望車速和當前的自車車速,輸出節(jié)氣門開度和剎車力矩值,從而控制車速.控制器結(jié)構(gòu)見圖1.

      圖1 車速自適應控制器結(jié)構(gòu)示意圖

      2 控制器細化設(shè)計

      2.1 上層控制器設(shè)計

      上層控制器首先根據(jù)傳感器采集信息和用戶設(shè)定值判斷當前工作模式,輸出為車輛當前的期望車速.若為定速巡航模式,則直接輸出用戶設(shè)定巡航車速作為當前期望車速;若為跟車模式,則需通過車距控制算法計算出當前期望車速.

      目前國內(nèi)外的車距控制算法有線性最優(yōu)控制、LQ&TEM、神經(jīng)網(wǎng)絡控制[6]以及滑模控制[7]等,這些算法結(jié)構(gòu)較復雜,計算量大,具體實現(xiàn)難度較大.因此,這里探尋出一種更為簡單的車距控制算法.

      因為要保持車距不變,所以在車距穩(wěn)定時,自車與前車車速必然相等.因此,可以前車車速為依據(jù),使自車車速以某種規(guī)律趨近于前車車速.綜合考慮安全、駕駛舒適性等因素,建立理想車速規(guī)律表.

      設(shè)當前實際車距為d,目標車距為ddes,前車車速為vq,設(shè)定巡航車速為vs,自車車速為v,當前期望車速為vdes,車距模塊輸出期望車速為vcj.

      計算車距誤差Δd,即

      將Δd 的取值范圍分成n 個區(qū)間(L1,L2,L3,…,Ln),每個區(qū)間對應一個系數(shù)k值,當前時刻的期望車速.即

      系數(shù)k=(k1,k2,k3,…,kn)的取值規(guī)律是隨著Δd 的由負到正k 先由一個0到1之間的值逐漸增大到1,再逐漸增大.取值舉例見表1.

      表1 系數(shù)k、區(qū)間L、Δd與vcj的關(guān)系表

      而上層控制器的輸出vdes則由vcj與vs比較后的較小值決定,即

      2.2 下層控制器設(shè)計

      下層控制器相當于一個定速巡航控制器,即控制器與被控車輛形成閉環(huán),使車輛按照期望車速行駛.

      下層控制器根據(jù)加速和減速兩種情況,將節(jié)氣門控制和剎車控制獨立設(shè)計,通過切換邏輯使它們分別作用于車輛.

      2.2.1 節(jié)氣門控制

      節(jié)氣門控制采用PID 算法,考慮到不同期望車速之間的平穩(wěn)切換,可采用增量式PID 控制,如式(4)和(5)所示.

      式中:Δu(kT)為第k次采樣時刻控制器輸出值的增量;Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù);vdes(kT)為當前期望車速;v(kT)為自車第k次采樣時刻的實際車速;T 為采樣周期.

      2.2.2 剎車控制

      根據(jù)ACC控制原理,ACC 控制器在剎車方面主要有以下2個特點:(1)為了保證乘坐的舒適性,并且系統(tǒng)不會產(chǎn)生讓駕駛員感到驚奇的行為,汽車的剎車減速度應小于2.5 m/s2;(2)要求剎車控制算法簡單、精度高,且響應迅速.

      基于以上特點,本系統(tǒng)將制動力矩作為剎車控制的輸出值,在已知實際車輛每個車輪制動壓力和制動力矩轉(zhuǎn)換系數(shù)的前提下,可以方便地將系統(tǒng)的輸出值轉(zhuǎn)換為制動力,由車輛的ABS 和EBD 系統(tǒng)分配給每個車輪.

      根據(jù)剎車前實際車速與期望車速的差值Δv,系統(tǒng)將制動力矩分檔輸出,剎車力矩的每一檔對應Δv的一段取值區(qū)間,Δv 越大,對應的制動力矩越大.同時,保證最大制動力矩對應的剎車減速度應小于2.5m/s2.如遇到緊急情況需要更大制動力矩時,系統(tǒng)發(fā)出警報提醒駕駛員介入剎車.分檔剎車效果如圖2所示.

      圖2 分檔剎車效果圖

      2.2.3 節(jié)氣門、剎車控制的切換

      在實際車輛控制中,油門和剎車是分時作用的,當節(jié)氣門開度非最小值時制動力矩應為0,而當制動力矩不為0時,節(jié)氣門開度應為最小值.因此,控制好它們之間的切換尤為重要.

      本系統(tǒng)將當前期望車速vdes乘以一個大于1的系數(shù)p,再與自車車速v求差值,以此作為節(jié)氣門、剎車控制的切換規(guī)則,如表2.

      表2 節(jié)氣門、剎車控制的切換規(guī)則

      3 仿真實驗及結(jié)果分析

      本算法在MATLAB-R2009a環(huán)境下建立了仿真模型,整個系統(tǒng)通過Matlab/Simulink實現(xiàn),包括四速自動檔車輛縱向動力學模型、控制器模型和傳感器信號模型等.車輛縱向動力學模型根據(jù)文獻[8]提供的方法,以一款1.5L,72kW 自動檔轎車為藍本構(gòu)建,其中發(fā)動機模型、液力耦合器模型及車輛驅(qū)動系模型利用Matlab/Simulink框圖實現(xiàn),自動變速器模型利用Matlab/Stateflow 實現(xiàn).仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖3.

      圖3 仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

      為了驗證控制器的控制效果,設(shè)置了三種前、自車行駛情景進行模擬仿真.

      用戶設(shè)定值:所有情景中,自車定速巡航速度始終設(shè)定為120km/h,目標車距始終設(shè)定為80m.

      仿真情景1 前車勻速.

      在0~40s時前方無車,本車行駛在定速巡航模式,巡航車速為120km/h.在40s時,前方60m 處發(fā)現(xiàn)速度為100km/h的前車,本車進入跟車模式.仿真結(jié)果見圖4、圖5.

      仿真情景2 前車變速(不大于巡航目標車速).

      在0~40s時前方無車,本車行駛在定速巡航模式,巡航車速為120km/h.在40s時,前方60m 處發(fā)現(xiàn)速度為100km/h的前車,本車進入跟車模式.在80s時,前車加速到110km/h,在180s時,前車減速到90km/h.仿真結(jié)果見圖6、圖7.

      圖4 情景1時車距變化曲線

      圖5 情景1時前方車輛與本車速度變化曲線

      圖6 情景2時車距變化曲線

      圖7 情景2時前方車輛與本車速度變化曲線

      仿真情景3:前車變速(有時高于巡航目標車速)

      在0~40s時前方無車,本車行駛在定速巡航模式,巡航車速為120km/h.在40s時,前方60m 處發(fā)現(xiàn)速度為100km/h的前車,本車進入跟車模式.在80s時,前車加速到130km/h,此時前車車速大于設(shè)定的巡航速度且車距不小于設(shè)定車距,本車進入定速巡航模式.在120s時,前車減速到90km/h,此時車距大于設(shè)定值,本車仍然定速巡航,當車距縮小到設(shè)定值附近時,本車進入跟車模式.仿真結(jié)果見圖8、圖9.

      圖8 情景3時車距變化曲線

      圖9 情景3時前方車輛與本車速度變化曲線

      從以上仿真結(jié)果可以看出,本車能較快跟隨前車,車距控制效果穩(wěn)定,調(diào)整時間短,速度響應曲線能很好地滿足控制的需要.

      三種情景下,定速模式車速控制穩(wěn)態(tài)誤差在0.02km/h以內(nèi),超調(diào)量小于0.6%;跟車模式車距穩(wěn)態(tài)誤差在0.15 m 以內(nèi),超調(diào)量小于1.8%.自動剎車的最大減速度控制在2.5m/s2以內(nèi),根據(jù)研究,該減速度能很好地保證乘坐的舒適性.

      4 結(jié) 論

      在車速跟蹤及PID 控制的基礎(chǔ)上建立了車輛ACC分層控制算法.多種工況的仿真結(jié)果表明,該算法以較小的數(shù)據(jù)量和計算量獲得了較好的響應速度和控制精度,有效地實現(xiàn)了車輛ACC系統(tǒng)的控制目標.本系統(tǒng)在加、減速度上還綜合考慮了乘客的舒適度.

      下一步研究工作中,將從人性化決策以及節(jié)能的角度進一步優(yōu)化算法,建立功能更加全面的智能車輛自適應巡航控制系統(tǒng).

      [1]IOANNOU P,XU Z.Throttle and brake control systems for automatic vehicle following[R].California PATH Research Paper,UCB-ITS-PRR-94-10,1994.

      [2]YI Kyongsu,HONG Jinho,YOUNG Dokwon.A vehicle control algorithm for stop-and-go cruise control[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers,2001,215:122-128.

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      [4]YI Kyongsu,YOUNG Dokwon.Vehicle-to-vehicle distance and speed control using an electronic-vacuum booster[J].JSAE Review,2001,22:403-412.

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      [6]張浩然,王 煒,任 剛.基于相關(guān)分析的跟馳模型及其穩(wěn)定性[J].武漢理工大學學報:交通科學與工程版,2008,32(4):581-584.

      [7]李以農(nóng),冀 杰,鄭 玲,等.智能車輛自適應巡航控制系統(tǒng)建模與仿真[J].中國機械工程,2010,21(11):1374-1381.

      [8]侯德藻,高 鋒,李克強,等.應用于汽車主動避撞系統(tǒng)的車輛縱向動力學模型[J].清華大學學報:自然科學版,2004,44(2):258-261.

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