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随着智能驾驶辅助系统的迅猛发展,AEB(Autonomous Emergency Braking)作为智能驾驶辅助系统的重要组成部分已经成为各大厂商研究的热点。基于安全距离模型在Matlab/Simulink中搭建AEB控制算法模型,利用CarSim搭建整车动力学模型,实现联合仿真。仿真结果显示,文章制定的控制算法能够有效实现制动,避免车辆碰撞的发生和有效减轻碰撞强度。 相似文献
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以Carsim软件中的仿真模型为基础,对汽车防抱死系统(ABS)的模糊控制策略进行研究。参数自整定PID控制具有较好的自适应能力,可根据事先制定好的模糊控制规则对PID参数实现实时修改。以ABS滑移率控制原理及模糊控制理论,制定了整车ABS模糊控制策略。利用CarSim中整车模型,应用Matlab/Simulink设计了ABS模糊控制器,搭建了ABS整车控制系统。借助CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台进行ABS控制策略的仿真实验验证。仿真试验结果表明:基于参数自整定模糊控制的ABS控制策略相对于无ABS控制和常规PID控制,提高了汽车行驶制动稳定性制动效能更加理想。 相似文献
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为有效解决复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态无法精确获取,进而对车辆系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化无法提供准确输入的难题,本文中设计了基于车辆垂向与横向耦合动力学的双非线性状态观测器算法,以实现复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态的实时准确估计。首先,建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;接着,利用无迹卡尔曼滤波方法(UKF)与非线性模糊观测(T-S)理论,设计了非线性状态观测算法,以在不同路面激励工况下对车辆系统簧载质量与侧倾状态进行联合估计;最后,运用CarSim■动力学软件,对比分析了在标准A级与C级路面上进行J-turn试验工况下,采用联合状态观测器(UKF&T-S)实时估计车辆侧倾角与侧倾率的观测精度。结果表明,本文所设计的UKF&T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,且与CarSim■仿真数据相比识别状态标准偏差不超过10%。 相似文献
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基于NI PXI实时硬件平台,利用实时配置软件Veristand搭建了发动机ECU HIL系统的上位机程序,实现了对ECU控制算法验证、参数标定和电气故障测试等功能。利用LabVIEW FPGA模块开发的自定义设备程序,既可实现上位机对测试数据的组织和管理,又可模拟发动机时序信号、采集ECU的喷油点火PWM信号;利用ECU测量与标定工具包中的自定义设备XCP and CCP Master,实现了对ECU测量参数和标定参数的读写,进而进行初步标定;利用基于PXI 2510开关板卡的自定义设备,实现了ECU电气故障的测试。试验结果表明,该上位机程序能够满足硬件在环仿真测试的实时性要求。 相似文献
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为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统(Lane Departure Avoidance Systems,LDAS)对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明:所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。 相似文献
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针对智能车辆横向运动控制中驾驶员和辅助系统的控制权限冲突问题,本文中提出一种人机权值分配策略。采用车辆在预瞄点处的预期偏移距离(PDLC)衡量车道偏离危险度,预期偏移距离通过对预瞄偏差修正获取。权值分配函数设计时以PDLC为自变量,以保证驾驶员的权值为优先控制目标,以一定的横向运动控制精度为先决条件。在CarSim/Simulink联合仿真平台和CarSim/Labview RT硬件在环实验台上对提出的控制策略进行了实验验证和数据分析。结果表明,采用权值分配策略协调驾驶员和辅助系统的控制,可在有效跟踪理想道路中心线的前提下保证驾驶员的控制权值,降低其工作负荷以及纠正驾驶员的误操作行为。 相似文献
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《Vehicle System Dynamics: International Journal of Vehicle Mechanics and Mobility》2012,50(11):1674-1694
Human in the loop (HIL) simulation has experienced a significant increase in popularity in recent years. In this work, a novel approach to traction control is developed and implemented in a HIL environment, exploiting the significant advantages of framing the problem in a manner that more closely matches how a human expert drives a vehicle. An adaptive gradient ascent algorithm is at the heart of the proposed solution to longitudinal traction control. A real-time implementation of the gradient ascent algorithm is developed using linear operator techniques, even though the tyre–ground interface is highly non-linear. The adaptive traction control algorithm is based on two separate, but related, estimation algorithms that estimate both the instantaneous traction force and a unique predictive traction force model. This adaptive control algorithm, the necessary estimation algorithms and their real-time implementation are described in this work. The results, when implemented as a driver assist application on a 6-DOF motion platform, with a HIL, are also presented. This work demonstrates the utility of a 6-DOF motion platform in developing and verifying vehicle control algorithms with a HIL. 相似文献
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