驾驶员最优预瞄纵向加速度模型

利用预瞄跟踪理论、模糊决策理论和非线性系统描述函数法建立了一个驾驶员速度控制模型，即加强员最优预瞄纵向加速度模型，仿真结果表明，该模型通过对驾驶安全性、合法性、轻便性、驾驶员自身滞后特性及汽车动力学系统强非线性特性的考虑，可以有效地模拟驾驶员控制汽车速度的行为特性，为人-车-路闭环系统中速度控制研究提供了一条可行途径。     

三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型

为适应不同驾驶员的预瞄风格和推理决策能力,提出了一种基于三点预瞄的智能控制补偿驾驶员模型,根据预瞄前方远、中、近3个点的坐标值对目标路径的位置关系进行判断,结合当前车速建立了预瞄距离自适应的经验指数模型,提出了以车速、航向角、中点侧向误差为输入,转向盘转角为输出的模糊智能控制驾驶员模型,并对转向角进行补偿校正。仿真结果表明:该模型能够合理地判断目标路径的位置关系,适应预瞄距离的动态调节机理;在不增加失稳风险的条件下,有补偿模型较未补偿校正模型的路径跟踪精度更高。     

驾驶员PO预瞄模型参数的时域辨识

本文通过斜坡响应不变法实现离荼到连续传递函数间的转换，运用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ阻尼最小二乘法辨识驾驶员ＰＯ预瞄模型的物理参数。辨识结果中，当信噪比为２０ｄＢ、４ｄＢ时，最大偏差分别为１．６％及１０％，从而表明斜坡响应不变法具有很高的辨识精度，且因采用阻尼最小二乘法致使物理参数识精度进一步提高。     

驾驶员方向控制模型圆弧式预瞄算法的研究

在传统的预瞄算法中,预瞄位置的确定需要大量坐标变换,影响运算速度;且通过线性插值计算预瞄点坐标和路径方向,会使预期路径方向在路径点处不连续,导致人-车-路闭环系统仿真出现振荡.为此,本文中提出一种无需坐标变换的圆弧预瞄位置确定算法,并通过三次埃尔米特插值实现对局部路径的光滑处理.仿真结果表明:该算法效果良好,运算速度较快;且采用三次埃尔米特插值代替线性插值,可有效缓解闭环系统仿真振荡.     

基于稳态特性的路程预瞄转向模型

为实现车辆稳态转向的理想状态,建立更真实的预瞄-跟踪行为,提出了2种基于稳态转向的路程预瞄转向模型,假设车辆处于稳态转向状态,预测车辆的行驶轨迹,基于预测轨迹的侧向误差最小原则,分别建立了将单点预瞄转化为路程预瞄的理想转向模型和修正转向模型。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,2种转向模型均具有较好的路径跟踪精度、适应性和转向平顺性。     

预瞄驾驶员模型中车辆操控稳定性的分析

通过将驾驶员模型、汽车运动学模型与闭环控制系统相结合,给出了一种基于最大预瞄距离驾驶员模型的空间方程.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,分析基于该模型的“人—车—路”闭环控制系统的指数稳定性条件.利用所建立的4轮车辆驾驶员模型,分别采用不同的最大预瞄距离值和驾驶员反应时滞值,对车辆路径跟随进行了仿真试...     

基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型

文章给出了横向预瞄偏差的概念，提出了一种基于横向预瞄偏差的驾驶员前视轨迹控制模型。通过计算机仿真，验证了该控制模型的正确性。该模型与现行的预瞄驾驶员模型相比，具有理解容易，分析计算简单，实用性强的优点。     

单轨车辆驾驶员单点预瞄模型的参数优化

使用ADAMS软件建立摩托车的模型,并利用MATLAB软件建立驾驶员模型,构成驾驶员-车辆模型。采用MATLAB和ADAMS协同仿真,得出单移线和双移线工况实际行驶轨迹和手把力矩、侧倾力矩、转向角、侧倾角、横向加速度等。建立了摩托车移线工况的性能综合评价指标,并用此指标对摩托车在不同运动状况下的性能进行评价。以驾驶员模型反馈系数为设计变量,采用正交设计方法优选出一组参数。     

融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型

紧急避障工况下的驾驶人操作具有响应快且动作幅值较大的特点,传统预瞄驾驶人模型已不能适应紧急避障工况的需求,故考虑实际避撞场景开发相应的驾驶人模型就显得尤为必要。针对此种状况,基于驾驶模拟器,结合紧急避撞工况实际驾驶人操纵数据,提出了一种融合预瞄与势场栅格法的紧急避撞驾驶人模型。首先针对紧急避撞工况下车辆运动特点,建立车辆横、纵向耦合非线性动力学模型,并给出其状态空间方程描述;其次,离线仿真分析紧急避撞系统特征,并结合线性二次型最优控制,建立最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型;再者,基于紧急避撞工况下真实驾驶人经验转向行为数据,开发基于势场栅格法的驾驶人模型,为进一步提高驾驶人模型对避障行驶工况的适应性,将基于势场栅格法的驾驶人模型与最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型进行融合,并基于Sigmoid函数实现两者输出的权重分配;最后,针对所提出的融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型,开展基于避撞台架的驾驶人在环仿真试验以及实车试验。研究结果表明：在紧急避撞工况下,对比最优曲率预瞄+跟踪误差反馈驾驶人模型,融合预瞄与势场栅格法的驾驶人模型输出的转向动作与实际驾驶人行为较为接近,可在保证避障安全性的前提下,兼顾避障路径跟踪精度与车辆行驶的稳定性。     

具有随机道路输入的人—车—路闭环操纵系统的响应分析与操纵安全性评价

本文建立了一种平衡随机道路输入的数学模型。应用精细积分法，进行了具有此类随机道路输入的人－车－路闭环操纵系统响应的仿真研究与汽车的主动安全性评价。该方法不仅为精确算法，珂能缩短汽车主动安全性的评价周期，避免实车试验带来的巨大的经济负担。结合实例，说明该方法是正确的，其结果是有效而合理的。     

基于轴间预瞄的主动悬架研究

以某型汽车的1／2车辆模型为研究对象，提出了一种轴间预瞄控制的方法，并结合最优控制理论设计了车辆悬架的控制策略。通过模拟和仿真分析，验证了所提出的轴间预瞄比传统的轴距预瞄具有更好的控制效果。     

驾驶员前视行为特性的动态变化规律

为了准确描述驾驶员前视预瞄行为随车速及道路曲率动态变化的特性,文章开展了在不同道路曲率和车速下的驾驶员前视距离实车场地试验测试,建立了车速-道路曲率-驾驶员前视时间的关系曲线,并将其应用于人-车-路闭环仿真中,进一步提高了驾驶员方向控制模型与真实驾驶员操纵行为的一致性.     

基于模糊神经理论的驾驶员控制模型的研究

把横向预瞄偏差作为模糊神经驾驶员控制模型的输入变量之一，解决了由于输入变量较多，神经网络节点数巨大的问题，从而设计并实现了模糊神经驾驶员控制模型网络拓扑结构，并用BP网络实现了控制规则的模糊映射。仿真的结果表明：所建立的模糊神经驾驶员模型是正确和可行的。这种模型的核心思想是利用神经网络对汽车驾驶员驾驶知识的表达机理，通过学习训练来实现控制规则的记忆，在一定程度体现了驾驶员的智能行为。     

线控转向稳态增益与动态反馈校正控制算法

以29自由度汽车动力学模型为基础,提出了保证线控汽车转向增益不变的稳态控制策略,使线控汽车转向特性不随车速和转向盘转角变化;提出了基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法。仿真和驾驶模拟器实验表明,基于转向增益不变的稳态控制策略保证了汽车转向特性不变,减轻了驾驶员的负担,适合于更多的驾驶人群;基于状态反馈的动态校正稳定性控制算法有效提高了汽车的稳定性。     

汽车操纵稳定性的广义汽车转向稳态响应模型

针对传统汽车操纵稳定性理论的线性二自由度模型的不足,构建了一个新的广义汽车转向稳态响应模型,并说明了该模型的广泛适用性。以某不足转向轿车模型的有关参数为例,仿真计算并比较了应用两种模型时该轿车等速圆周行驶时的稳态响应状况,验证了广义模型的正确性,同时得到了一条有别于传统汽车操纵稳定性理论的重要结论。     

最优预瞄加速度驾驶员模型参数试验辨识方法研究

研究通过试验辨识获得最优预瞄加速度驾驶员模型物理参数的方法。采用时域辨识方法确定模型传递函数,采用非线性最小二乘法确定传递函数中所包含的物理参数,利用已知目标函数优化预瞄时间和反应时间,针对仿真数据进行了辨识分析。结果表明,该方法对驾驶员模型物理参数的辨识具有良好的效果。