【摘 要】
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随着汽车智能化的发展,高级驾驶辅助系统(ADAS)相关产品逐渐进入市场化阶段。本文针对智能车自适应巡航(ACC)和车道保持(LKA)系统的联合控制问题,建立了车辆动力学模型,设计了基于模型的ACC与LKA控制策略,并利用仿真测试与实车测试进行了验证,主要工作内容如下:(1)动力学建模。车辆动力学是一个多自由度耦合的非线性系统,为了建立准确的车辆模型,首先在一些基本的假设条件下,分别从车辆纵向动力学
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随着汽车智能化的发展,高级驾驶辅助系统(ADAS)相关产品逐渐进入市场化阶段。本文针对智能车自适应巡航(ACC)和车道保持(LKA)系统的联合控制问题,建立了车辆动力学模型,设计了基于模型的ACC与LKA控制策略,并利用仿真测试与实车测试进行了验证,主要工作内容如下:(1)动力学建模。车辆动力学是一个多自由度耦合的非线性系统,为了建立准确的车辆模型,首先在一些基本的假设条件下,分别从车辆纵向动力学、横向动力学、驾驶员模型这三个角度,对车辆进行了建模与分析,为后续控制策略设计提供模型基础。(2)ACC控制器设计。为了保证ACC系统的舒适性与安全性,首先估计了道路曲率并筛选出本车道最近目标(CIPV),设计了基于传感器融合的CIPV目标跟踪算法,以实现主目标的精确跟踪与预测。为了充分考虑车辆在行驶过程中的安全性,提出了车辆安全车速模型,并将其嵌入到多模式ACC系统中。然后建立了 ACC动力学模型,在此模型上分别从最优控制和鲁棒控制的角度分别对ACC控制策略进行了对比分析与探讨,最终选择H∞控制器应用于实际ACC中,以保证ACC系统的鲁棒性。(3)LKA控制器设计。为了保证LKA系统对环境是自适应能力,首先根据摄像头所检测到的车道线计算出参考线方程,根据车辆当前运动状态和参考线进行轨迹规划,在Frenet坐标系下进行引导线规划,利用二次规划(QP)求得优化后的引导线作为LKA控制的目标轨迹,进而建立了车辆引导线规划方法。基于车辆横向动力学模型设计了 H∞控制器,并结合预瞄驾驶员模型获得最优的LKA控制器。由于结合了引导线规划算法对环境的适应性,LKA控制策略对噪声的抑制能力,以及预瞄驾驶员对车速的适应能力,所提出的算法具有较好的鲁棒性,因此,可应用于实际的LKA控制中。(4)仿真与实车验证。为了对所提出的算法进行验证,本文采用仿真与实车测试相结合的方式,对所提出的ACC和LKA控制方法进行验证。首先利用MATLAB/simulink开发了 ACC与LKA控制策略模型,基于prescan搭建了仿真环境,并利用联合仿真的方式实现了算法的仿真测试。基于DSPACE快速原型搭建了车辆在环测试平台,利用自动代码技术,将所开发的控制算法在一辆纯电动分布式驱动小车上实现了相关的功能测试。根据试验测试结果,所提出的方法取得了较好的控制效果,在ADAS实际应用中具有一定的借鉴意义。
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