对于自动驾驶汽车来说,在城市交叉路口安全行驶是一项相当具有挑战性的任务,复杂的道路几何形状和迎面而来车辆的高度机动性可能会导致潜在的碰撞高风险。车用无线通信技术(Vehcile to Everything,V2X)通信可以克服车载传感器的局...
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对于自动驾驶汽车来说,在城市交叉路口安全行驶是一项相当具有挑战性的任务,复杂的道路几何形状和迎面而来车辆的高度机动性可能会导致潜在的碰撞高风险。车用无线通信技术(Vehcile to Everything,V2X)通信可以克服车载传感器的局限性。在交叉路口碰撞预警V2X量产软件的开发过程中,功能测试是非常重要的环节。本文介绍了如何使用RoadRunner场景工具创建一个由带交通灯的十字路口组成的复杂城市场景,将高清(HD)地图转换为符合V2X标准的地图消息,并创建了Simulink模型,与RoadRunner场景进行协同仿真,以验证ICW算法的性能。该模型可用于SIL和HIL系统,以验证量产域控制器中的V2X软件功能。
混合动力技术是一种节能环保,具有良好发展前景的新能源技术,插电式混合动力公交车(PHEB)是近年来随着混合动力技术快速发展而出现的新型节能环保公共交通汽车,相较于传统公交车具有经济实用、舒适性好、污染排放较少等许多优点。本文在国家自然科学基金项目(51875261)和江苏省杰出青年基金项目(BK20180046)的支持下,主要开展了PHEB纵向动力学数学模型、自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)、动态规划算法(DP)和BP神经网络车辆档位拟合优化、基于NI Veri Stand平台的硬件在环实验(HIL)等相关研究。本研究内容主要总结如下:1、研究了PHEB的建模方式,通过前向建模的方法,基于Matlab\Simulink平台搭建了包括电机、发动机、电池包、轮胎等整车动力学子模型,通过西弗吉尼亚城市循环工况(WVCITY)验证了整车纵向动力学模型的准确性。2、分析了PHEB等效燃油消耗最小策略(ECMS)的控制原理,针对传统ECMS中固定的等效因子(EF)导致车辆在不同工况适应性较差,燃油经济性不佳的问题,提出了一种A-ECMS策略,引入了灰狼算法(GWOA)实时优化EF。通过工况的划分和对参考SOC下降轨迹的计算,实现了对EF的分段优化求解,并通过软件仿真证明了在WVCITY和ECE工况下,所述策略对电池内电能使用规划的合理性。3、阐述了DP算法和BP神经网络的基本原理和建模过程,提出了一种基于DP算法计算结果的BP神经网络拟合档位模型,从全局的角度优化了AECMS策略中的档位序列。并结合了A-ECMS策略,设计了考虑档位优化的改进A-ECMS策略,通过Matlab\Simulink软件仿真平台,展示了该策略在转矩分配、电量跟踪以及发动机工况点选择方面的结果,在多工况条件下验证了所述策略良好的燃油经济性。4、基于NI Veri Stand平台和Matlab\Simulink平台,完成了对PHEB被控对象车辆纵向动力学模型及能量管理控制器的搭建,配置了实物控制器和上位机之间的CAN通信协议,实现了控制器与被控对象间信号的传递,并进行了PHEB能量管理控制器的闭环仿真实验。通过综合对比硬件在环和软件仿真的结果,验证了基于档位优化的A-ECMS策略能够满足车辆的动力性需求,实验结果证明了所述策略在HIL测试平台上开发的可靠性。
自动驾驶因其具有提高交通效率、缓解交通压力等优势,成为当前汽车技术的研究热点。自动驾驶汽车能够根据车辆行驶状态信息有效完成轨迹跟踪。然而,轮胎的强非线性在很大程度上增加了车辆轨迹跟踪控制的难度,导致了自动驾驶汽车在复杂工况下轨迹跟踪的精度与稳定性难以兼顾。为此,本文开展轮胎侧偏特性的状态参数估计方法、自主转向系统控制及轨迹跟踪与横向稳定性协调等研究,提高自动驾驶汽车在复杂工况下的跟踪精度与行驶稳定性。首先,构建了含转向电机和转向器特性的自主转向系统动力学模型。分析了路面附着系数变化对自主转向系统性能的影响,引入轮胎侧偏刚度系数并建立了等效刚度模型以表征转向阻力矩等效到小齿轮的等效力矩。考虑到轮胎侧偏刚度的不确定性对车辆轨迹跟踪控制的影响,构建了引入轮胎侧偏刚度系数的三自由度车辆模型作为轨迹跟踪上层控制器的名义模型。CarSim-MATLAB/Simulink联合仿真验证了所建模型的有效性。其次,提出了数据与模型联合驱动的车辆状态参数估计方法。分析了轮胎侧偏特性对车辆运动控制的影响,采用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM,Bidirectional Long Short Term Memory)算法设计路面附着系数估计策略。据此,通过构建路面附着系数、轮胎侧偏角与轮胎侧偏刚度系数间的模糊规则,建立了轮胎侧偏刚度系数辨识系统,基于滑模观测器设计了轮胎侧偏力观测器,并结合七自由度车辆模型设计了轮胎侧偏角观测器。仿真结果表明,轮胎侧偏刚度自适应估计策略能满足不同行驶工况的要求,轮胎侧偏力与侧偏角观测器同样具有较高的精度。再次,设计了考虑轮胎侧偏特性的自动驾驶汽车轨迹跟踪分层控制策略。考虑轮胎侧偏刚度不确定性,提出基于模型预测控制算法的轨迹跟踪上层控制器。为了消除轮胎侧偏刚度不确定性给自主转向系统带来的扰动,基于滑模控制算法并结合等效刚度模型设计了轨迹跟踪下层控制器。在横摆角速度、质心侧偏角等稳定性能分析基础上考虑前轴轮胎侧偏角动态特性,设计附加横摆力矩控制器。进一步设计了附加横摆力矩分配控制器对附加横摆力矩进行协调与分配,从而控制轮毂电机输出转矩实现横向稳定性控制。仿真结果表明,所提出的控制策略能有效提升自动驾驶汽车在复杂工况下轨迹跟踪的精度与行驶稳定性。最后,搭建了自动驾驶汽车半实物硬件在环(HiL,Hardware-in-Loop)试验平台验证了所提出策略的有效性。分析了双电机自主转向系统需求,并据此确定系统的关键零部件与机械结构以完成双电机自主转向系统台架的搭建。部署被控模型、系统通讯和工程文件,从而完成半实物硬件在环试验平台的搭建。试验结果表明,本文所提出的由车辆状态参数估计方法和自动驾驶汽车轨迹跟踪与横向稳定性控制策略结合而成的综合策略能有效提升车辆在复杂工况下轨迹跟踪的精度与行驶稳定性,其中跟踪精度最大提升了25.5%,横摆角速度和侧向加速度最大分别降低了18.9%和14.0%。
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