智能车主动安全技术智能汽车自主循迹控制研究课件.ppt

,智能汽车主动安全智能汽车自主循迹控制研究,1概述智能车辆:是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性、安全性,以及提供优良的人车交互界面。汽车的主动安全性:是指事故将要发生时操纵制动或转向系,防止事故发生的能力,以及汽车正常行驶时保证其动力性、操纵稳定性、驾驶舒适性、信息正常的能力。又可分为行驶安全性、环境安全性、感觉安全性、操作安全性。,车况、路况检测改善驾驶视野预防安全技术(正常行驶时)提高车辆认视性灯照防眩目驾驶员注意力监测汽车主动自动导行安全分类车距自动报警事故安全技术电控悬架(事故前)防抱死驾驶操纵性提高驱动防滑巡航控制,2智能汽车自动循迹控制研究智能汽车的两个重要组成部分是环境感知系统和自主循迹控制系统环境感知是前提,自主循迹控制是目的2.1主要任务任务规划、行为决策以及底层汽车操作。2.2分类橫向控制主要是通过控制转向盘转角使汽车沿期望的既定路线行驶,同时满足一定的舒适性和平顺性要求。纵向控制是行车方向上的控制,主要是通过控制汽车的油门和刹车使汽车按期望的车速行驶,同时实现与前后车车距的保持及紧急避障等功能,控制日标上位机下位机横向循迹误差控制单元执行机构转向系統度循迹误差秋感器图1智能汽车自主循迹横向控制系统基本结构上位机控制目标控制单元汽车刹车控制-制动系统传感器图2智能汽车自主循迹纵向控制系统基本结构,3研究内容关于智能汽车自主循迹控制的研究可以从所选择的汽车模型、使用的控制理论以及控制内容进行分类。2.3.1按汽车模型分类:智能汽车自主循迹控制中所选择的汽车模型可以分为汽车转向几何学模型、汽车运动学模型和汽车动力学模型。(1)用一个简单的公式表示智能汽车前轮转角与期望道路轨迹之间的几何关系。汽车转向几何学模型在控制时又分为非预瞄和基于预瞄两种方式(2)汽车在全局坐标系中的位移与汽车的车速、横摆角和前轮转角之间的关系。(3)以牛顿力学定律为基本原理,揭示的是汽车的受力与汽车各运动学变量之间的关系,2.3.2按控制内容分类智能汽车自主循迹控制按照其控制内容可以分成横向控制、纵向控制以及纵横向耦合控制。(1)横向控制分为补偿跟踪控制和预瞄跟踪控制。补偿跟踪控制的输入是当前时刻汽车行驶的状态信息和道路信息之间的偏差,控制器根据输入的偏差进行补偿校正,计算出相应的转向盘转角。预瞄跟踪控制则是模拟驾驶员驾驶汽车时的预瞄原理,根据未来某一时刻汽车的期望位置和预计位置之间的差值进行控制(2)纵向控制常用于现代汽车的自适应巡航控制中,其目的是使智能汽车在循迹时保持期望的既定车速,同时保持与前后车的距离处于安全标准之内,2.3.3按控制理论分类智能汽车自主车循迹控制中使用的控制方法可以分成经典控制理论、现代控制理论和智能控制理论(1)提出的几种稳定性判据至今在智能汽车循迹控制中仍在广泛使用奈式判据和伯德图法是判断智能汽车循迹控制器稳定性的重要方法(2)建立在状态空间法基础上的一种控制理论,通过系统辨识的方法建立了智能汽车的动力学状态方程,通过计算系统的可控和可观矩阵得知系统是可控可观的,通过最优控制方法实现了智能汽车 CyberCar的自主循迹控制3)模糊控制不依赖于对象的数学模型,而是通过输入、输岀信息模仿人脑并利用先验知识进行模糊化推理,在智能汽车自主循迹控制方面有着广泛的应用前景,3存在的问题传统的自主循迹控制方法往往依赖于被控对象的精确数学模型,由于智能汽车系统的复杂性、非线性、时变性和不确定性,一般无法获得精确的数学模型而且在硏究时提岀的一些比较苛刻的线性化假设与实际应用往往不相符,这使得传统的自主循迹控制方法在汽车非线性区循迹时经常会失效。神经网络补偿方法需要大量的线上计算并依赖于高精度的ECU,仅依靠神经网络补偿实现智能汽车的自主循迹控制势必会增加控制的成本并产生一些潜在的误差,3智能汽车自动循迹横向控制方法及其仿真试验3.1试验方法(1)双移线试验在汽车性能测试中经常使用,此处可以用来表征智能汽车自主循迹控制器在直线道路上遇到紧急弯道时的性能。IS0/3888、GB6323-86引导线图3双移线仿真试验道路轨迹50m;S1=15m;S2=30m;S3=S1=25m;S5=30m;S6=50m;变道距离D=3.5m;b表示车宽;标杆宽度B=1.1b+0.25m;标杆宽度B2=1.2b+0.25m;标杆宽度B=1.3b+0.25m,