基于多集群系统的车辆协同换道控制

针对智能联网环境下的多车协同换道问题, 设计一个基于多集群系统的车辆协同控制框架。给出了虚拟领导者的选取条件, 智能联网车辆通过分布式集群划分算法选取邻居车辆、领导者、虚拟领导者作为控制协议的状态演化。在此基础上, 提出适用于集群空间分配的间距控制算法和基于领导者跟随者的集群控制协议, 使换道车辆扩大前后车辆纵向距离以达到安全换道间距。理论分析采取多微分方程求解的方式, 证明所提控制协议能保证集群内的局部一致性和集群间的群一致性。仿真实例表明, 所提算法与控制协议实现多集群速度收敛一致, 车辆间保持期望安全间距以稀疏队形稳定行驶, 多辆车辆安全准确换道到目标车道。     

基于人车环境协同的车辆弯道行驶安全预警系统

为了解决车辆弯道行驶安全问题,在虚拟仪器LabVIEW开发环境下设计了一套基于人车环境协同的车辆弯道行驶安全预警系统. 通过分析影响车辆行驶安全性的人、车、路、环境等因素,运用层次分析法和权的最小平方法建立基于人-车-路-环境的车辆行驶安全度静态综合评价体系;引入安全系数k,结合车辆行驶安全临界车速和车辆行驶安全度评价模型,构建基于人车环境协同的车辆弯道行驶安全预警模型,运用TruckSim仿真验证了模型的有效性. 在虚拟仪器LabVIEW开发环境下,设计了一套车辆弯道行驶安全预警系统,并进行了仿真验证. 结果表明:该预警系统可对驶入弯道且有危险的车辆进行预警,能有效提高车辆行驶安全性.     

鱼群集群行为的建模与仿真

群体智能主要针对生物群体中简单智能个体相互作用表现出复杂智能行为进行研究。个体之间的组织结构、关系和群体行为的涌现机制是其研究的关键要素。首先对鱼群游动的规律进行分析,然后采用自底向上的建模方法建立了一种基于向量的数据模型,最后基于java技术建立了鱼群集群行为仿真系统,有效地模拟了个体鱼之间以及环境之间的相互作用,最终涌现出复杂的群体行为的过程。仿真模型和结果对其它群体的研究具有指导意义。     

物联网环境下群体机器人协同演化机制研究

利用物联网协同感知技术获取群体机器人行为的状态信息分布、势场分布和群体行为演化目标。据此控制无线传感网络产生个体信息,形成"虚形体",诱导协助群体机器人行为的演化,从而形成一种基于传感器网络特征的诱导信息模型和群体行为控制算法。在不改变群集行为规则的情况下,通过传感器网络控制诱导信息的活动与布局,所提出的控制算法主动诱导控制群体行为。通过实例仿真验证了所提出算法的有效性。     

网联交通环境下的车-车通信故障诊断方法

以智慧交通场景中的车辆编队为应用背景, 建立基于智能驾驶员模型的车辆队列控制模型, 分析车-车通信中延时对队列控制稳定性的影响。提出基于车-车通信更新延迟的故障诊断方法, 利用中值和均值的统计特性计算用于判断是否发生故障的决策变量, 设计两层滑窗对决策变量进行平滑, 实现决策变量实时、自适应计算; 利用Jarque-Bera检验一段时间内接收端延迟更新统计分布的正态性, 若该分布显著偏离正态分布, 则认为通信质量恶化。在测试场地采集车辆行驶速度数据和车-车通信延时数据, 对不同场景下车-车通信更新延迟的统计分布特性进行仿真试验, 验证车-车通信中延时对智能网联汽车协同控制的影响。研究结果表明, 车-车通信延时会导致协同控制过程中控制率的剧烈变化, 基于更新延迟的通信故障诊断方法可以对车-车通信质量是否恶化进行有效诊断。     

基于实际换挡规律的卡车列队行驶起步控制

为了解决卡车列队行驶起步过程中的控制问题,在车辆行驶3.5万公里的实验数据中提取456段起步过程的挡位数据,对该数据中各挡位的使用情况进行统计与分析.根据统计结果制定相应的换挡规则,利用自适应模糊控制算法设计车辆列队行驶的控制模型,在模型中通过跟随车辆的挡位信息对模糊控制器的输入量进行加权系数调整,提高控制算法的自适应性,通过TruckSim和Matlab的联合仿真,将实车实验数据作为头车模拟工况,模拟3辆卡车在车联网环境下的列队起步过程,仿真结果表明起步过程中的行驶间距误差可以控制在车辆单位时间内行驶距离的5%以内,具有一定的控制精度.     

双电机驱动履带车辆直驶稳定性分层控制策略

针对双电机独立驱动履带车辆直线行驶车速往往会由于路面结构、参数的剧烈变化而失去稳定性,以及车辆两侧行驶阻力不同也会造成驱动电机转速不同而出现车辆偏驶现象的问题,提出了一种车辆直线行驶整车分层控制策略,上层控制车辆直线行驶车速稳定性,下层控制双侧电机转速同步,提高车辆直线行驶车速抗干扰性的同时减少行驶偏移量。围绕外界行驶阻力扰动问题,设计了Luenberger阻力观测器,并将其观测值反馈到上层积分滑模车速控制器中,以提高车速抗干扰性;下层控制器采用交叉耦合同步控制,补偿两侧电机输出转矩,以提高两侧电机的同步性。最后,通过RecurDyn+Matlab/Simulink联合仿真验证了本文控制策略的有效性。     

带回程取货车辆路径问题的人工鱼群算法研究

该文提出用人工鱼群算法求解带回程取货车辆路径问题,有效调度车辆在送货的同时完成取货任务。将人鱼个体能量函数、觅食行为、聚群行为和追尾行为等应用到优化问题中,仿真结果表明人工鱼群算法是一种解决带回程取货车辆路径问题的有效方法。     

基于目标控制器的四轮驱动汽车沙地牵引力控制系统

针对车辆在实际沙地上行驶的特点,应用将PI控制与门限控制联合起来的控制方法设计了沙地牵引力控制油门控制系统。在某沙矿场的沙地上进行了基于目标控制器的汽车直线行驶牵引力控制实车道路试验。试验结果表明:采用PI控制和门限控制建立的油门控制系统能够消除驱动轮的过度滑转,防止驱动车轮在沙地上下陷,从而减小汽车行驶的推土阻力,提高汽车在沙地上的通过性和牵引性。     

城市信号控制交叉口交通微观仿真研究

为通过计算机模拟再现车辆在交叉口的行驶过程,研究道路系统交通流的宏观或微观特征,进而实现交通管理与控制的辅助决策,根据城市道路系统中车辆行驶过程中的不同特征,将车辆的行驶过程分为道路路段运行、交叉口进口道运行和交叉口内运行等3个过程,建立对应城市交通微观仿真模块,分别描述有关微观仿真模型,更真实地从微观角度体现交通特征,并给出交通微观仿真程序流程图.     

随机群体系统的数值仿真研究

提出了一种大规模随机群体系统模型,讨论了随机群体系统动态过程的数值仿真方法及仿真结果。仿真结果数值地验证了文中随机群体系统的稳定性。利用协调控制策略建立了随机群体的稳定聚集行为。这种基于个体的协调控制策略由群内个体间的吸引和排斥作用组合而成,从而保证了群内个体间的相互聚集以及碰撞规避。群内的每个个体的动态行为都依赖于它与群内其他个体的相对位置以及随机干扰对其的影响。在随机噪声的影响下,这种基于位置的控制策略仍然能够建立群体的协调的稳定聚集行为,使其自组织地形成swarm形态。     

基于约束优化问题的人工鱼群算法及其改进

在人工鱼群算法基础上,对人工鱼群算法进行改进,结合遗传算法提出的适应度函数来解决约束优化问题.具体表现在改进了人工鱼的觅食行为,另外引入了吞噬行为以便加快收敛速度,得到更优的适应度值.仿真结果表明改进的人工鱼群算法在解决约束优化问题时,具有收敛速度快、适应度值优、全局寻优性能强等优点.改进的人工鱼群算法较之基本人工鱼群算法具有更好的性能.     

一种新颖的人工鱼群算法

为了克服基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢、求解精度不高和易陷入局部最优的不足,提出了一种新颖的人工鱼群算法(AO-AFSA).该算法结合人工鱼与粒子群(PSO)中的粒子都具有个体学习能力和社会学习能力,模拟粒子群中粒子的速度位置更新公式去分别修改人工鱼群算法中人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为的更新公式.并采用5个典型的测试函数进行仿真实验,分析算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性.测试结果表明改进后的算法能够较快地收敛至全局较优解,有更强的稳定性,并具有较好的寻优性能.     

Formation control and collision avoidance for multi-UAV systems based on Voronoi partition

This paper deals with the formation control problem of multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) with collision avoidance. A distributed formation control and collision avoidance method is proposed based on Voronoi partition and conventional artificial potential field. The collision avoidance is achieved by partitioning the whole space into non-overlapping regions based on Voronoi partition theory, which is taken as the task region to confine the movement of each UAV. The general motion control law is designed based on the conventional artificial potential field. As this often leads to local optimum when two UAVs are going to collide with each other and they may stay still where the repulsive force is adversely equivalent to the attractive force. To address this problem,the destination switch scheme is further proposed to let UAVs switch destinations when they reach the local equilibrium. Finally,the effectiveness of proposed formation control algorithm is validated by simulations and experiments.     

一种集群智能粒子滤波算法

将集群智能思想引入粒子滤波,提出一种新颖的基于人工鱼群算法的粒子滤波器.该算法利用人工鱼群算法中觅食行为和聚群行为的交替,使得先验粒子不断向高似然域移动,从而改善粒子分布,提高估计精度．此外,利用Kullback信息描述聚群行为产生的粒子分布与似然分布的差别,通过迭代发现Kullback信息是递减的,从而证明该算法是合理的．仿真实验证明,这种算法是一种有效的粒子滤波算法,其滤波性能优于扩展卡尔曼滤波和常规粒子滤波．     

基于软控制的群体机器人迁徙行为研究

为实现群体机器人迁徙系统的速度可控,研究了在软控制的干预下使群体达到期望速度的方法。在基于局部信息交互的分布式系统中引入软控制干预群体的运动形式,在不改变群体局部规则的情况下,实现速度可控的群体迁徙。利用代数图论和LaSalle不变原理,分析了该系统在软控制干预下的稳定性,并进行了仿真实验。实验结果表明,该控制策略能有效地实现稳定的群体迁徙行为。     

一种基于伴随方程攻角不变的多目标优化减阻方法

基于伴随梯度优化方法,文章提出了一种在翼型多目标减阻设计中,能够保持升力不变而不必调整攻角的一种新算法。该方法将升力不变约束归入目标函数,在伴随方程的边界条件中引入对升力变化的修正,从而满足升力不变的约束要求。通过S73613和RAE2822两个翼型的减阻算例,验证了该方法的正确性。     

求解多目标背包问题的改进人工鱼群算法

作为一种新的群智能算法,在求解多目标背包问题时,人工鱼群算法存在盲目搜索、收敛速度慢和求解精度低等问题.针对这些问题,本文结合人工鱼位置全局最优信息,对人工鱼的移动策略进行自适应改进,提出一种改进的人工鱼群算法.对多目标背包优化问题实验仿真表明,本文改进的人工鱼群算法收敛速度和搜索到的非劣解的精度均优于粒子群算法和遗传算法.     

考虑避碰约束的编队卫星入网路径规划

提出了一种新的考虑避碰约束的编队卫星入网路径规划策略。首先通过常规编队卫星入网的多脉冲线性规划方法,得到一组卫星入网的脉冲序列,以此预测轨道机动过程中各星之间的最小距离,当最小距离小于安全距离时,将最小距离前后脉冲施加时刻的相对位置作为约束条件,重新规划卫星入网轨迹,迭代进行直到满足避碰要求。仿真结果表明,该方法由于减少了路径规划过程中约束条件的个数,能够快速地规划出考虑避碰约束时的编队卫星入网轨迹,且有效节省燃料消耗。     

基于人工鱼群的交通诱导系统最优查询研究

与齐齐哈尔市公安交通警察支队交通控制中心合作开发,并以齐齐哈尔市路况为实际进行凋研,将改进的人工鱼群算法应用于交通路径诱导系统数据库优化查淘中,算法提高了最优路径查询的效率。对人工鱼群算法进行了改进,引入贝叶斯变异算子和十字交叉变异算子,避免了算法局部寻优能力差和收敛速度慢等弊端。仿真实验表明算法是正确有效性的。