自动驾驶车辆转向系统设计

自动驾驶车辆需具备独立完成转向操作的能力,传统的电动助力转向系统无法满足该要求。为了达到自动驾驶车辆自动转向的目的,设计可同时满足驾驶员驾驶和车辆自动驾驶两种工况的车辆转向系统,对转向系统关键零部件进行选型设计;根据不同驾驶工况建立转向系统数学模型,利用Matlab/Simulink进行系统仿真。仿真结果表明,该转向系统可以满足自动驾驶工况,且可以保证车辆的稳定性,但由于转向系统输出值与输入值存在误差,导致行驶轨迹存在一定的偏移。     

自动驾驶电动车辆数据采集方法

针对自动驾驶电动车辆整车零部件和传感器运行产生的海量数据,阐述自动驾驶电动车辆数据采集的方法及意义,分析当前自动驾驶电动车辆数据多源化与数据采集的问题,介绍一种自动驾驶电动车辆数据采集方法.该方法通过车端数据融合、与云端进行数据交互,解决自动驾驶电动车辆实际运行的数据采集和监管问题,并且能够进行自动驾驶电动车辆云端数据...     

自动驾驶车辆行进参数有限时间估计方法研究

依靠车辆自动驾驶系统快速与高效的环境感知能力,可有效减少人为操控失误、降低交通事故发生率.针对自动驾驶车辆在车体和路况信息等参数估计过程中存在的时间延迟、误差较大的问题,提出一种考虑有限时间的自动驾驶车辆行进参数估计方法.首先通过构建辨识参数的仿射参数模型,推导了参数估计误差向量,并基于有限时间收敛理论设计了自适应参数...     

能够控制车辆自动驾驶的头部控制系统

据《连线》网站报道,美国艾睿电子公司近期研发了一款依靠头部摇动来控制车辆的系统装置。借助这款产品,一名因车祸导致全身瘫痪的患者,时隔14年之后,再次享受到驾驶一辆汽车的乐趣。山姆·施密特曾经是一名非常有前途的赛车手,但在一次赛车时撞到了墙上,导致脖颈以下瘫痪。     

自动驾驶车辆行为决策方法研究

为了研究自动驾驶车辆行为决策方法的原理及发展,文章通过分析目前驾驶行为决策方法的研究成果,对行为决策方法进行综述。主要分析基于有限状态机模型和深度强化学习模型的行为决策方法的原理及优劣,分析相应决策方法的适用场景。总结实现高级别自动驾驶行为决策的技术难点,并对相应的解决方案进行分析。     

车辆避撞换道自动驾驶控制系统设计实验

汽车自动驾驶控制中,针对车辆运行前方避免碰撞事故发生,车辆实现减速及自动转换车道控制的要求,本文提出了利用毫米波雷达对车辆运行前方车道车辆情况进行监控的设计试验方案,通过图像处理对左右侧位车道车辆情况进行检测,判断寻找左右两侧适合避险车道,实现车辆运行中自动转换车道的控制系统,达到防止车辆行驶事故出现的主动安全控制方法。     

车辆自动驾驶纵向运动控制优化及求解算法

针对车辆自动驾驶纵向运动控制开发一款快速求解器,建立了车辆纵向运动模型、纵向运动模型预测控制(MPC)优化问题和二次规划(QP)模型,并采用欧氏投影、拉格朗日松弛法处理不等式和等式约束,将原优化问题转化为拉格朗日对偶问题;基于Nesterov快速梯度法设计了拉格朗日对偶问题求解算法,并对算法参数进行了分析,采用试验数据...     

风力发电机组偏航控制研究

为了提高风机的风能利用率,偏航控制技术已成为一项重要研究工作。本文简要介绍了风力发电机组偏航控制系统的分类、功能及结构,在此基础上,对当前主流风机偏航控制技术进行了简要汇总,并总结了各自的优缺点,最后在H-C功率控制算法的基础上提出了一种新型偏航控制算法——改进型V-HC算法,通过风向标与功率追踪算法相结合,使风机效率最大化,并且改善了H-C算法下风机的盲动性,使风机的风能利用率得到提高。     

老年乘员在自动驾驶车辆中的碰撞响应研究

全球老龄化的时代正在来临。自动驾驶车辆的出现,对于老年人来说,将会是最便利的交通出行工具,可以减少因操作失误而引起的汽车碰撞事故。自动驾驶车辆依靠雷达等传感器能够在汽车发生碰撞前约350ms内识别不可避免的碰撞,这段时间对于乘员的主动安全防护至关重要。研究提出一种通过旋转座椅来改变人体朝向与碰撞方向相对位置,从而提高老年乘员在自动驾驶车辆中碰撞安全性。通过尸体试验数据对老年人体乘员有限元模型进行验证;将已验证过的模型应用于自动驾驶车辆的正面碰撞试验中,分析不同座椅朝向(0°、45°、90°、135°、180°)下的老年人体碰撞响应;研究老年人体乘员在座椅旋转过程中的运动响应;预测老年人体乘员在先自主旋转后发生碰撞的损伤风险。试验结果表明,在不同朝向正面碰撞模拟试验中乘员损伤对比,得出座椅朝向与碰撞方向呈180°时人体损伤风险最低。在200ms内将座椅旋转至与碰撞方向呈180°的位置,老年乘员的损伤风险低于阈值。研究表明自动驾驶车辆当感应到不可避免的碰撞时,及早地对座椅朝向进行调整,如果能够在碰撞发生前的350ms内将座椅朝向调整到180°的"朝后"位置,将有利于降低老年乘员的损伤。     

基于变预测时域MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制研究

为了保证自动驾驶汽车轨迹跟踪的精度及行驶过程中的稳定性,提出一种基于车辆横向稳定状态在线识别和模糊算法的变预测时域模型预测控制（MPC）方法。针对车辆稳定状态的在线识别,采用k-means聚类算法对车辆行驶状态参数进行聚类分析,得到聚类质心,通过在线对比当前车辆状态量与不同聚类质心之间的欧氏距离获取车辆的实时安全等级。同时计算出当前车辆的轨迹跟踪横向偏移量,以这二者为输入,通过模糊控制算法在线计算出预测时域的变化量并输出给MPC控制器实现预测时域的自适应调整,最后求解出自动驾驶车辆跟踪轨迹的最优的控制序列,以达到在保持车辆稳定的前提下实现高精度轨迹跟踪控制的目的。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,改进后的变预测时域MPC算法在提高自动驾驶汽车轨迹跟踪精度及横向稳定性方面的表现优于传统MPC控制器。     

多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制

针对目前方法进行汽车制动主动控制时,存在控制时间长、丢包率高以及控制的误差大的问题,提出多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制。该方法首先建立了数据的支撑裕矩阵,通过多传感器融合算法对汽车的传感器监测信息进行融合处理。依据融合后的信息设计控制器,使用自适应遗传算法优化控制器参数。最后将监测信息输入优化的控制器中实现汽车制动主动控制。仿真测试结果表明,运用该方法主动控制自动驾驶汽车进行制动的时间较短且丢包率较低。     

基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制

针对自动驾驶汽车存在爆胎的问题,提出一种基于模糊控制的自动驾驶汽车爆胎控制方法.首先,建立线性二自由度车辆模型,分析自动驾驶汽车爆胎后轮胎参数发生剧烈变化导致失控问题.然后基于附着椭圆理论,提出采用点刹与微调前轮转向角的方式来设计模糊控制器.由模糊控制器确定补偿制动压力ΔP和前轮转向角δ之后,建立Carsim和simu...     

汽车自动驾驶机器人变速杆操纵机械手的设计与控制

汽车自动驾驶机器人变速杆操纵机械手的设计,其机械手可以沿X、Y轴两个方向移动,通过步进电机的驱动,机械手可以执行汽车变速器的各个换档动作,换档快速、平稳,挡位变换准确。控制系统采用工控机和驱动卡相结合,满足了控制的精度与速度,能够有效地实现汽车自动驾驶机器人对变速器的操纵要求。     

风电机组偏航状态载荷控制

随着低风速风场的不断开发,低风速型风电机组面临叶轮尺寸不断增加和风况更加多变的情况。叶轮尺寸的不断增大带来了叶片柔性的增加,需要更加准确的仿真模型。而风况的多变导致机组长期处于偏航状态,进而导致叶片载荷波动的加剧,对机组寿命产生较大的影响。基于非线性耦合模型,提出了一种独立变桨载荷控制方法。非线性耦合模型采用了几何精确梁和自由涡尾迹方法,更适用于大尺寸叶轮的流固耦合效应的仿真。结果显示,提出的独立变桨控制方法不需要复杂的控制系统和额外的传感系统,即可以获得较好的降载效果。     

基于自动泊车的自动驾驶控制算法设计与研究

介绍了自动泊车系统的硬件架构,在此基础上,对自动泊车控制算法进行了设计与研究,包括APA算法功能需求分析,APA控制系统接口确定,系统多个模块的功能算法设计等。整个控制算法设计合理有效,为自动驾驶研究奠定了一定的基础。     

PLC调速系统对风电机组的偏航控制

阐述了应用PLC、变频器和旋转编码器组成的交流变频闭环调速系统实现偏航控制的过程,介绍了其工作原理、设计方案与实施方法以及实施过程的关键技术,并指出了应特别注意的问题。     

80 t自动驾驶平板车造型设计

正~~     

履带式无人车辆操纵终端驾驶性能分析

地面无人驾驶车辆主要分为轮式车辆和履带式车辆,履带式无人装甲车最基本的条件就是行驶,因此,终端必须具有能控制装甲车直驶,转向,倒车等一系列功能。一般的履带式车辆有2个转向位置,2个转向位置基本能满足装甲车在战场环境下的灵活机动。关于履带式无人装甲车操纵终端的研究设计,就要对履带车辆行驶性能和原理进行分析。     

基于自适应预瞄路径的自动驾驶车辆寻迹和避障控制

寻迹控制作为自动驾驶车辆横向控制中最基本环节,其稳定性和跟踪精度通常与车速、转弯曲率等相关,直接影响车辆在复杂行驶工况中的安全性。为提高自动驾驶车辆在复杂工况下的稳定性和跟踪精度,结合路径规划、寻迹控制并考虑车辆稳定性提出基于自适应预瞄路径的自动驾驶车辆寻迹和避障控制方法。首先,基于车辆二自由度模型设计出预瞄距离自适应算法,其根据车辆动力学状态和路面附着调节预瞄距离;其次,通过三次多项式拟合方法给出给定预瞄距离下的预瞄路径;最后,基于避障能力、跟踪精度、车辆稳定性指标设计出粒子群优化算法(PSO),实现了算法参数的寻优。通过硬件在环试验和实车试验验证了算法在寻迹、换道和避障工况下效果,结果表明算法以小运算量实现了跟踪时的预瞄路径自适应调节,兼顾跟踪精度和车辆稳定性。     

神经网络PID的无人动力伞偏航控制研究

对于具有非线性、时变和强耦合特性的动力伞系统,采用常规控制方法难以获得满意的控制效果,而采用神经网络与传统PID相结合作为控制器,使得所设计控制器能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。利用Matlab软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。