车辆质心纵向位置变化对车辆侧向响应的影响

建立基于非线性轮胎侧偏特性的四轮车辆数值模型,考虑轮胎垂直载荷的侧向转移,用该模型计算车辆转向角阶跃输入下的侧向速度和横摆角度速度响应,计算结果表明,侧向速度稳态值随车辆质心纵向位置近似成指数关系变化,随着车辆质心的前移,侧向速度的响应越快,但超调量也随之增加。     

运动控制中的加速度分析与设计

提出了一种具有正弦特征的变加速度运动控制策略，旨在保证控制系统运动平稳性的前提下，提高运动的平均速度，缩短加工时间。从运动学和动力学方面分析了变加速度运动原理，理论上推导了相应的公式，并在快速成形系统上完成了该策略直线运动的实验和数字仿真。实验结果证实，同固定加速度运动策略相比较，采用变加速度策略能有效提高系统加工效率。     

履带式车辆斜坡转向时的动力学特性

运用数力学中矢量分析理论和方法推导了基于接地比压呈线性分布的履带式车辆在斜坡上转向时的瞬时转向中心偏移量、转向阻力矩、两侧履带所需牵引力、消耗的功率与车辆重心位置、转向半径、行进速度、加速度、车辆方位的相互关系的计算公式。通过计算机仿真和实例计算得出了上述各参数之间相互关系的曲线,分析了这些参数的变化规律,并将其与车辆在水平路面转向时的曲线进行了对比分析,为履带车辆两侧驱动轮力矩和功率的分配提供了参考依据。     

车辆筒式减振器活塞杆侧向摩擦现象试验分析

根据车辆筒式减振器实际情况建模，得出减振器在车轮平面和车轴平面内的受力表达式，并结合试验数据和实际参数对后悬架进行受力分析。从试验和系统动力学角度分析减振器出现倾向摩擦现象的原因。道路不平、车速较高和装配不当造成冲击过大，使后减振器活塞杆承受突加弯曲，是导致减振器活塞杆侧向摩擦的主要原因。     

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。     

基于改进TTR算法的车辆侧翻预警研究

侧翻时限(TTR)能有效用于车辆侧翻预警,然而传统的TTR方法所选定的侧翻阈值因行车条件的改变难以精确设定,会导致预警提前或滞后等问题。为了弥补传统TTR算法的不足,提高车辆侧翻预警的有效性,建立了三自由度车辆动力学模型;提出了以车辆的当前侧向加速度与实时侧向极限加速度的比值这一相对量作为侧翻评价指标,替代传统依靠侧倾角或侧向加速度等绝对量来进行侧翻预测;根据当前车辆运动状态计算未来发生侧翻时的TTR值,从而得到改进TTR侧翻预警算法。结果表明：改进TTR侧翻预警算法较传统基于侧倾角或侧向加速度的这两种TTR侧翻预警算法,能更准确地发现侧翻危险。     

车辆质心侧向速度实时估计方法

介绍一种用于车辆稳定性控制系统的车辆质心侧向速度实时估计方法一综合估计法,该算法充分利用侧向速度直接积分估计法和模型估计法的优点.在给出综合估计法模型的基础上,对估计方法连续状态方程离散化,并给出闭环状态观测器反馈阵以及离散模型系数矩阵的计算方法.试验结果表明:综合估计法能充分汲取直接积分法的非线性不敏感和模型估计法无累积误差的优势.综合估计法可成功避免直接积分法和模型估计法的不足,具有较好的估计性能.     

车辆油液减振器活塞杆加速度实验与仿真分析

汽车减振器在循环工作过程中,换向冲击振动传递导致的异响是影响车辆舒适性的重要因素之一。通过对减振器异响研究现状进行总结分析,可知减振器异响程度与活塞杆处的振动加速度大小密切相关。针对汽车减振器在行驶时产生的异响,利用MTS测试台采集活塞杆的加速度时域信号进行分析,并建立减振器动力学模型和Bouc~Wen阻尼力模型,应用MATLAB对活塞杆振动进行仿真分析。对比试验与仿真分析结果,验证活塞杆加速度作为评价和分析减振器异响性能指标的可行性,为工程应用中减振器异响的研究提供参考。     

基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统设计

为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统。车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正车身姿态,实现行车稳定。仿真结果对比表明,此车辆转向换道控制系统可显著提高车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性。     

基于车车协同的汽车换道避撞控制策略研究

在汽车先进驾驶辅助系统研究中,针对典型的换道场景展开分析,采用V2V/V2X的思想,从车辆运动学角度出发,综合考虑相对速度、相对距离、冲突时间等影响因素,提出在传统自适应巡航控制系统中添加换道调速避撞控制策略。使用Prescan软件搭建典型的换道虚拟交通场景,在车辆上设置无线通信装置,通过MATLAB/Simulink软件添加控制模块进行联合仿真,验证汽车辅助驾驶换道避撞控制。仿真实验表明,提出的换道避撞控制策略,可有效避免车辆在换道过程中发生碰撞。     

加速度信号实时校正参考车速的ABS控制原理及特性研究

鉴于目前还没有实际可行的车速测量传感器，ABS控制中只能采用估算的参考车速计算滑移率，低速时存在制动特性差的不足。提出用车体加速度信号实时校正参考车速．实现按最佳滑移率控制的防抱死制动控制原理。在建立汽车单轮模型和液压控制系统模型的基础上．分别对假定实际车速可测、仅采用参考车速和参考车速加速度信号实时校正3种方法，防抱死制动系统的特性进行了对比研究。表明，采用新的原理，控制效果非常接近于车速可测的理想情况。研究工作对改善ABS制动效果，特别对在低速行驶的工程车辆中引入ABS具有理论和实际意义。     

基于相邻车道安全态势划分的换道决策

针对大多数换道决策研究中存在的相邻车道的交通状态分析不足致使换道安全性难以保证的问题,提出一种基于相邻车道安全态势划分的换道决策方法。根据车-车相对位置关系,建立关联车辆分类准则,确定当前车道、相邻车道和相邻第二车道上需要监测横、纵向运动状态的车辆。设计深度神经网络和基于左、右换道差异的横向偏离判断标准对关联车辆的车道保持、车道偏离和换道的横向运动行为进行预测。考虑关联车辆不同横向运动行为对自车相邻车道安全态势的影响,结合车-车相对纵向运动状态,设计自车相邻车道的安全态势划分方法,确定自车相邻车道的安全等级。在此基础上,设计换道决策准则,实现车辆换道的精准决策。仿真结果表明,所提出的换道决策方法能够准确的预测关联车辆的横向运动行为,可以在不同行驶环境下实现更加精准的换道决策,提高了车辆换道的安全性,并通过实车试验,进一步验证了所提出的换道决策方法的有效性。     

融合侧翻稳定性的SUV换道轨迹规划方法研究

针对运动型多功能汽车(Sport utility vehicle,SUV)换道过程中侧翻安全问题,提出融合侧翻稳定性的SUV换道轨迹规划方法。建立三自由度车辆动力学模型,推导SUV侧翻稳定性及侧滑稳定性评价指标。采集自车状态及环境信息,将换道轨迹规划分成预规划和重规划两个阶段;预规划阶段采用五次多项式模型生成横向轨迹簇,重规划阶段考虑周围车辆动态变化,生成包含自车纵向速度信息的轨迹簇。融合侧翻稳定性指标、侧滑稳定性指标以及双圆拟合的车辆外形最小距离,构建代价函数;进行轨迹簇碰撞筛选、稳定性筛选及轨迹选择。运用内点惩罚函数进行轨迹优化,求解最优轨迹。选取两种典型工况进行换道轨迹规划仿真,结果表明SUV沿着该方法规划的轨迹行驶可完成换道躲避障碍物,且横向位移小、换道效率高,可有效避免侧翻危险。     

基于承载鞍加速度的货车稳定性判断方法探讨

车辆蛇行运动稳定性是车辆动力学性能的重要内容。为了探讨货车转向架承载鞍横向加速度与车辆运行稳定性的关系,应用SIMPACK动力学性能仿真软件建立了某货车的动力学仿真模型,在随机载荷条件下进行仿真分析,并与UIC标准、AAR标准进行分析比较。结果表明,承载鞍横向振动加速度可以作为评判货车蛇行运动稳定性的参考指标。     

工程车辆的转向模式及运动学分析

工程车辆由于其自身的特点,为了满足不同的工况,需要实现多种转向模式。对其6种转向模式进行运动学分析,并推导了车轮转角模型。     

基于多头注意力的CNN-LSTM的换道意图预测

自动驾驶车辆与传统车辆混行的交通环境中,车辆的换道意图预测能够为自动驾驶车辆安全行驶提供有效保证。为了更准确地预测车辆的换道意图,将多头注意力与卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)和长短时记忆(Long-short term memory,LSTM)网络结合,提出一种新型车辆换道意图预测算法。首先对NGSIM(Next generation Simulaion)数据集进行处理,提取车辆横向位置信息和周围环境信息。然后输入基于多头注意力(Multi-headattention)的CNN-LSTM模型,提高对输入序列特征的提取能力和预测精度。最后在NGSIM数据集验证该模型的有效性。试验结果表明,该模型能够从大量数据中提取到重要特征,同时通过特征对比试验发现,横向位置信息作为预测的主要特征,而周围环境信息作为预测的辅助特征。最后通过模型的对比试验得出,该模型的换道意图预测准确率在换道前1s、2s、3s相比于LSTM、CNN、CNN-LSTM模型具有更好的预测精度,可以为自动驾驶汽车设计先进的意图预测算法提供帮助和参考。     

基于ARM的汽车侧向行驶参数采集系统

为给车辆稳定性控制系统提供基本运动参数,设计了一种采用ARM7LPC2200为核心控制器、以MEMS惯性测量模块ADIS16355为车辆六自由度运动参数检测传感器的数据采集系统.文中首先简要介绍了汽车行驶参数数据采集系统的系统组成及LPC2200、ADIS16355传感器的工作原理,结构特点,详细介绍了汽车侧向运动参数采集系统的SPI接口设计,并对行驶过程中的侧向加速度以及横摆角速度行进实车测量.实验数据表明,采集系统工作稳定,数据可靠,达到了汽车运动参数测量的要求.     

车辆加速度自适应控制器的设计

由于车辆本身的非线性和外界环境对它的影响,车辆的加速度控制具有较大的不确定性.利用最小二乘递推算法和广义最小方差控制率设计了针对车辆加速度控制的自适应控制器.仿真结果表明,该方法能够有效地实现在不确定性条件下车辆实际加速度对期望加速度的良好跟踪.     

并联式六维加速度感知机构的三支链故障自修复

针对六维加速度感知机构在部分输出信号失真时动力学解耦算法完全失效的问题,通过挖掘传感器输出量之间固有的协调关系,提出了一种适用于并联式六维加速度感知机构三支链故障的自诊断、自修复算法。首先,基于感知机构内部冗余支链的变形协调条件,推导出了6个电荷协调方程,并构造了一种正六边形的协调闭链结构。其次,引入“消去原则”,并运用数形结合的思想,基于上述协调闭链,提出了一种故障自修复算法,可修复196种三支链故障,自修复率高达89%。最后,进行了虚拟样机试验。结果显示：采用自修复算法后,并联式六维加速度感知机构的综合解耦误差减小了43.04%,且满足实时性要求,由此验证了所提算法的有效性、可行性。