基于MPC 的大型车辆防侧翻控制方法

大型车辆由于其具有重心位置较高、质量较大且轮距相对较窄等特点,比其他车辆更易发生侧翻事故.本文通过建立大型车辆三自由度动力学模型,采用LTR侧翻评价指标,对侧翻状态进行预测.进而基于模型预测控制（Model Prodictive Control,MPC）方法建立车辆防侧翻控制系统的状态空间方程,并以侧偏角和横摆角速度作为状态变量,通过差速制动方式对车辆施加横摆力矩以保持行车稳定性.通过Trucksim 与MATLAB/ Simulink 联合仿真实验,对该控制算法在典型工况下进行验证.结果表明,防侧翻控制系统能有效抑制车辆发生侧翻,保障行车安全,且侧翻控制的实时性和有效性满足要求.     

基于SAE J1939的车辆动力学稳定性控制网络设计及测试

车辆动力学稳定性控制涉及底盘多个执行机构及电子控制单元,所组成控制网络的性能是整个控制系统的关键之一.文中根据SAEJ1939应用层规范,设计车辆动力学稳定性控制网络,并定义其应用层私有通信协议;采用专门的车载网络测试工具,搭建车辆动力学稳定性控制网络测试平台.测试结果显示,所定义的应用层私有通信协议满足系统可靠性的要求,整个车辆动力学稳定性控制网络运行良好.      

基于道路交通事故分析的汽车碰撞试验形式研究及其发展

文中介绍了道路交通事故分析对于研究汽车碰撞试验的实施框架和技术路线,并借鉴国内外在该领域的相关技术方法,阐述应该如何基于道路交通事故来完善现行的汽车碰撞试验形式.通过道路交通事故分析,一方面可以验证我国现行汽车碰撞试验体系的有效性；另一方面能够优化现行汽车碰撞试验体系中的试验形式及指标.     

车路环境耦合作用下侧向动力学模型可靠性估计

车辆侧向动力学旨在研究车辆主动安全的预测和控制。根据道路环境激励载荷对车辆侧向动力学的影响,建立车路环境耦合动力学模型,综合考虑车辆动态参数、道路和外部环境参数建立车辆危险状态极限方程。在此基础上,根据激励载荷作用下的参数摄动分布函数,求解车辆动态系统的可靠性,进而采用蒙特卡洛方法对模型求解进行验证。结果显示该模型具有良好的准确度。最后,实例分析了在道路环境激励载荷作用下车辆侧向动力学响应特性。     

基于HCS12的客车仪表信息系统设计

首先提出基于车载网络的客车仪表信息系统的结构,然后从硬件和软件两方面设计了以HCS12系列MCU为核心的客车仪表信息系统,使其能完成对报警开关、水温、油压、车速和转速等信号的采集、处理和发送;通过工程运用,设计达到了预期的效果。     

基于竞争循环双Q网络的自适应交通信号控制

为了更加有效且可靠地自适应协调交通流量,以减少车辆的停车等待时间为目标,提出了3DRQN(Dueling Double Deep Recurrent Q Network)算法对交通信号进行控制。算法基于深度Q网络,利用竞争架构、双Q网络和目标网络提高算法的学习性能;引入了LSTM网络编码历史状态信息,减少算法对当前时刻状态信息的依赖,使算法具有更强的鲁棒性。同时,针对实际应用中定位精度不高、车辆等待时间难以获取等问题,设计了低分辨率的状态空间和基于车流压力的奖励函数。基于SUMO建立交叉口的交通流模型,使用湖北省赤壁市交叉口收集的车流数据进行测试,并与韦伯斯特固定配时的策略、全感应式的信号控制策略和基于3DQN(Dueling Double Deep Q Network)的自适应控制策略进行比较。结果表明:所提出的3DRQN算法相较上述3种方法的车辆平均等待时间减少了25%以上。同时,在不同车流量及左转比例的场景中,随着左转比例和车流量的增大,3DRQN算法的车辆平均等待时间会有明显上升,但仍能保持较好效果,在车流量为1 800 pcu·h^-1、左转比例为50%的场景下,3DRQN算法的车辆平均等待时间相比3DQN算法减少约15%,相比感应式方法减少约24%,相比固定时长的方法减少约33%。在车流激增、道路通行受限、传感器失效等特殊场景下,该算法具有良好的适应性,即使在传感器50%失效的极端场景下,也优于固定时长的策略10%以上。表明3DRQN算法具有良好的控制效果,能有效减少车辆的停车等待时间,且具有较好的鲁棒性。     

无人驾驶汽车串联式制动系统控制研究

提出了一种面向无人驾驶汽车的EHB与ESP协调制动系统,设计了"一主一辅"的工作方式及串联式制动结构,保证硬件冗余的同时,实现两个系统的分时独立工作。系统软件协调控制层提出了EHB的3种故障的监测方法,并能及时发出ESP切换指令;压力跟随层采用改进的增量式PID方法实现主动压力控制。通过EHB性能及双系统的协调制动台架试验,验证了串联式制动系统的有效性,结合整车仿真结果表明该系统有利于提高无人驾驶汽车制动的安全性。     

基于SAX的车载数据时空语义编码及分析方法

车载监控系统各项功能及技术指标趋于成熟,实车试验因而得以顺利开展。与此同时,收集了丰富的车载监控数据。车载监控数据的类型与数量已经远达到了可以分析的技术要求,但是编码分析手段却并未随着数据量的增加而有所突破。为了有效利用车载监控数据,突破现有数据处理的瓶颈,便于后续挖掘工作的展开,提出了一种车载数据时空语义编码及分析方法。将时间序列符号化思想运用到交通工程中,充分考虑到驾驶数据特征,基于符号化聚合近似(SAX)的3个步骤,对选定的一段范例数据依次进行了正规处理、降维处理、离散及符号化处理。结果表明:经过语义编码后,先前维数很高、数据特征冗杂的驾驶时间序列数据合理地转换成了可读性强并且易于搜索定位的符号化序列,在实现大幅降低数据维度的同时又适时地保留了时间序列数据的主要特征。最后,通过案例分析演示了该方法在实际车辆驾驶安全性分析中的作用与优势。研究结果可为重点监控车辆高风险驾驶事件以及有针对性地开展驾驶安全培训等提供理论依据,同时也可为未来特定驾驶场景的快速提取进行技术储备。     

雨天高速公路营运车辆行驶速度分布规律研究

车速分布是分析不同天气条件下高速公路交通事故,并制订事故预防管理措施的重要依据.为此,充分利用车联网公司对营运车辆监控所生成的海量数据进行车速研究,对比分析了晴/雨天条件下高速公路营运车辆行车速度特点.对车速标准差分析表明,小雨天气下车速离散程度较大,达到20.27;而大雨天气下因车速普遍较低,车速离散程度反而相对较小.之后,通过P-P图与单样本K-S检验方法验证了小雨和中雨天气下的车速分布符合正态分布特征.对不同天气条件下的车速进行K均值聚类分析,结果显示,当聚类数为3时,聚类中心的平均车速可较好地反映晴天、小雨以及中雨时的平均车速;当聚类数为4时,则聚类中心的平均车速无法与4种天气条件对应,可见中雨与大雨条件下的车速差别较小.研究可为雨天高速公路营运车辆的管理提供理论依据.      

海峡两岸ITS的发展现状与展望——海峡两岸智能运输系统学术研讨会综述

近年来,通过海峡两岸专家、学者的共同努力,两岸在发展智能运输系统(intelligent transportation systems,ITS)方面取得了重大成就.自2001年召开海峡两岸智能运输系统学术研讨会以来,“每年1届,2年在大陆、1年在台湾、3年1个轮回”的海峡两岸智能运输系统学术研讨会成为了两岸重要的学术交流平台之一,为两岸的ITS交流和发展做出了积极贡献.阐述历经13届次的海峡两岸智能运输系统学术研讨会举办情况,概述两岸ITS的发展现状,揭示海峡两岸智能运输系统发展中取得的成果和应用现状,最后展望两岸ITS亟待解决的关键技术与未来发展趋势.