基于非线性车辆模型的行驶状态与路面附着系数估计

路面状况和行驶状态的准确识别是车辆安全行驶和主动控制的重要依据。为了验证车辆行驶状态和路面附着系数估计的有效性,建立了包含Dugoff轮胎模型的四轮三自由度整车仿真模型,提出了基于扩展Kalman滤波理论的车辆行驶状态与路面附着系数估计算法。车辆在设定的双移线路面附着系数分别为0.8、0.7、0.6的工况下进行仿真,对比车辆的运动状态和车辆转向输入激励的趋势的一致性,验证了该模型的合理性。结合该模型计算出的Dugoff轮胎模型纵向和侧向归一化力,通过Matlab编程实现扩展卡尔曼算法估计,算法估算得到的汽车行驶状态参量和路面附着系数与仿真值进行对比。通过结果对比表明,车辆行驶状态估计值与Simulink数值解的均方根误差(RMSE)指标最大值不大于0.03,由于轮胎与路面是动态接触,路面附着系数呈上下波动状,实现了对车辆行驶状态参量和路面附着系数的实时估计,为重型车辆稳定性控制提供了理论基础。     

道路表面特性突变对车辆安全性的影响仿真分析

为了探究车辆在经过路面附着系数变化路段时的行驶安全性,基于ADAMS/CAR建立人-车-路仿真系统,仿真模拟车辆在经过路段积水区域与隧道出入口附着系数较低路段的行驶状况,依据车辆动力响应指标,分析车辆在经过附着系数变化路段时的车辆安全性,提出相应的安全驾驶对策。仿真结果显示:在大半径曲线路段,轮胎单侧或交替经过积水区域比经过全段积水区域时可能更安全些,驾驶员应及时向积水相反方向转动方向盘有利于驾驶安全;车辆在减速驶入隧道和加速驶出隧道时,车辆加速度与路面附着系数对车辆安全行驶状态影响较大。因此建议驾驶员在隧道出入口制动与加速不要过快,进入隧道时应该提前减速,出隧道时不要急于加速或者匀速驶出隧道。     

分布式电动汽车行驶状态与路面附着系数估计

路面附着系数是影响汽车行驶状态估计的重要因素,单一路面附着系数下的汽车行驶状态估计无法适应各种路面工况。针对分布式电动汽车行驶状态与路面附着系数估计问题,研究了一种基于双容积卡尔曼滤波理论的联合估计算法。利用分布式电动汽车多信息源优势,建立3自由度车辆估计模型,将多传感器信号作为估计模型的输入,侧向力通过Dugoff轮胎模型计算获得,设计行驶状态和路面附着双容积联合估计算法。通过典型工况对接路面双移线进行仿真实验,结果表明算法能够实现实时准确估计。     

轮胎模型动态特性及参数分析

基于LuGre摩擦理论对不同路面条件下轮胎动态摩擦力进行仿真分析,表明轮胎在行驶过程中受到的摩擦力有明显的"迟滞"现象,且受到路面条件的影响,能较好地反映轮胎与路面接触时的动态特性。根据轮胎模型建模理论搭建了动态轮胎模型,通过路面附着系数与滑移率曲线对其参数进行分析,选取了合适的轮胎参数进行模型仿真分析,验证了搭建的动态轮胎模型的准确性和鲁棒性。仿真结果表明:基于LuGre理论搭建的动态轮胎模型能较好地模拟车辆行驶过程中轮胎的动态受力特性。     

基于三轴重型全驱电动汽车路面附着系数估计

提高重型车辆主动安全技术可以减少重型车辆交通事故,而车辆主动安全技术需要准确的路面附着系数作为数据输入来实现精确的控制,故对路面附着系数估计的研究具有重要意义。为实现三轴重型全驱电动汽车对路面附着系数的准确估计,搭建了9自由度车辆模型,选用Dugoff轮胎模型,并通过Matlab/Simulink建立了仿真模型。采用无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter, UKF)分别对6个轮胎与路面间的路面附着系数进行估计,最终通过Simulink仿真,实现了高附、低附路面下的匀速直行和角阶跃工况以及对开路面的直行工况等多种工况下的路面附着系数估计,估计结果与实际路面附着系数基本一致,验证了算法的可行性。     

基于非线性二自由度模型的线控转向系统变角传动比设计

在分析不同附着系数路面轮胎侧向力和侧偏角关系基础上,对同一附着系数路面下轮胎侧偏角进行分区、侧偏曲线线性化,建立非线性二自由度车辆模型。基于横摆角速度增益一定设计理想角传动比。对基于非线性二自由度模型和线性二自由度模型设计角传动比的车辆进行双移线仿真分析。仿真结果表明:在低附着系数路面,基于非线性二自由度模型设计的车辆方向盘转角和质心侧偏角减小,减少了驾驶员通过方向盘对车辆的修正次数,减轻了驾驶负担;横摆角速度和侧向加速度也相应减小,提高了车辆在低附着系数路面驾驶的稳定性。在高附着系数路面,基于两种不同模型设计角传动比的车辆,方向盘转角、车辆状态参数变化不大。     

重载车辆不同行驶条件下沥青路面结构动态响应分析

重载车辆在不同行驶条件下对路面的破坏程度有所不同,为定量分析何种行驶条件对路面影响最大,从实际路面结构出发,采用有限元仿真模拟对比分析重载车辆在匀速、制动和加速3种行驶状态下对路面不同结构层的动态响应影响规律,以制动为车辆行驶条件,进一步分析不同水平力系数Φ(0.3、0.5、0.7、0.9)对路面结构动态行为的影响。结果表明,3种行驶状态下路面结构层的横向应力和竖向应力差距均在10%左右;而路面结构层在减速和加速行驶状态下的纵向应力和纵向剪应力较匀速增涨幅度可达100%～150%;在分析的Φ范围内,横向应力和竖向应力极值在相邻水平力系数下变化幅度为1%～5%,而纵向应力和纵向剪应力极值随水平力系数的增加而变大,最大差值分别为0.596、0.618 MPa。     

一种面向智能汽车的工况自适应路径跟踪控制方法

为实现智能汽车在复杂路面条件下稳健的工况自适应性能,提出一种智能汽车自适应路径跟踪控制方法。基于模型预测控制(MPC)原理,设计了智能汽车路径跟踪控制器;依据总方差法建立路径跟踪综合评价指标,通过仿真分析不同路面附着系数下的路径跟踪效果,拟合路面附着系数与最优车速的关系曲线;根据不同车速和道路曲率,利用遗传算法优化得到所有典型弯道工况下最优时域参数,将纵向车速和道路曲率反馈引入MPC控制器,设计一种时域参数自适应的MPC路径跟踪控制器。在Carsim/Simulink平台上进行仿真试验,结果表明,自适应MPC控制器可根据不同工况采取合适的时域控制参数,与传统MPC相比,提高了路径跟踪过程中对路面附着系数和道路曲率变化的鲁棒性。     

变道过程非线性模型预测轨迹跟踪控制

针对变道过程中由于路面附着系数变化引起的模型非线性问题以及滚动优化算法对于实时性的要求,提出了变道过程非线性模型预测轨迹跟踪控制策略,分析了低路面附着系数引起的模型非线性特性,建立了变道过程轨迹跟踪模型及其前轮转角滚动时域优化求解方法。仿真分析及硬件在环测试可得,相比现有的线性轨迹跟踪方法,所提出的算法在高附着系数路面和低附着路面上的轨迹跟踪精度平均可提高14.35%,车辆横摆角速度跟踪误差平均可降低24.35%,侧向加速度误差平均可降低19.67%,有效实现了车辆在不同附着系数条件下的避障轨迹跟踪控制。     

变附着系数路面的紧急避撞控制研究

针对汽车避撞过程中路面发生突变导致传统控制策略失效的问题,提出一种基于路面实时识别的自适应紧急避撞控制策略。首先利用递推最小二乘法(RLS)对路面附着系数进行实时在线识别;然后依据纵向安全距离模型将路面突变分为2种形式:一种为安全距离以内路面发生突变;另一种为汽车当前位置到安全距离临界点这一段路面发生突变,并针对此2种工况设计自适应控制策略。在搭建的Pre Scan与Matlab/Simulink联合仿真平台中验证了该控制策略的有效性。结果表明:该控制策略能很好地完成路面突变条件下传统单一制动控制失效情况下的紧急避撞。研究结果为汽车的主动安全控制提供理论支持。     

四轮毂电机电动车对开路面制动能量回收策略研究

以对开路面下四轮毂电机电动汽车制动能量回收控制策略为研究对象,以提高对开路面下的制动能量回收效率和制动能量回收时的制动稳定性为目标,考虑制动强度对制动能量回收效率的影响及对开路面对制动稳定性的影响,提出了当两前轮轮毂电机制动力大于制动需求时,仅由两前轮轮毂电机提供制动力,反之,由4个轮毂电机共同提供制动力,对开路面下制动时,依据两侧路面附着系数分配左、右轮制动力的控制策略;基于Matlab/Simulink搭建了制动能量回收控制模型,基于FTP-75工况及对开路面工况,分别对制动能量回收有效性及制动稳定性进行验证,仿真结果表明:一次FTP-75工况下,采用所提的控制策略能够回收0.132kW·h的能量,相对于2个轮毂电机、4个轮毂电机按固定比例提供制动力的控制策略分别提高23.3%、7.3%;在对开路面制动时能够缩小两侧车轮地面制动力的差值,减小车辆横摆力矩,有效提高汽车制动稳定性。     

基于人机共驾的车道保持驾驶辅助系统

针对驾驶员因疲劳、分心以及横向风等因素,无意识地使车辆偏离车道线的问题,提出了一种通过固定的共驾系数实现辅助驾驶系统与驾驶员之间人机共驾的车道保持驾驶辅助系统研究方法。为了模拟驾驶员分心、疲劳状态,建立了驾驶员模型。在驾驶员模型的基础上,采用分层控制方法设计车道保持驾驶辅助系统。上层控制器利用模型预测控制方法设计转向角矫正策略;下层控制器根据上层控制器计算的期望横摆力矩对车辆进行防侧翻稳定性控制。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,设计不同行驶工况,并分别采用人工驾驶和辅助驾驶2种方式进行仿真试验,仿真结果表明:无论在高速、低速或者低附着系数路面,当人工驾驶的车辆偏离车道中心线时,驾驶辅助系统均能及时矫正车辆的行驶方向,保证车辆稳定地跟踪车道线。     

一种新型道路缓和曲线的线形分析与评价

缓和曲线作为一种空间过渡曲线,其设计的合理与否直接关系到车辆行驶的平稳性和旅客舒适性。介绍了利用缓和曲线边界条件确定其代数方程式的一种通用方法：根据边界条件列出曲率待定方程,并利用曲率边界条件确定出缓和曲线曲率方程,然后对曲率方程二次积分得到缓和曲线的方程。此方法适用于推导缓和曲线方程,可为公路缓和曲线线形设计提供参考。采用此方法设计出了一种连接直线与直线的新型缓和曲线,并建立5种不同工况,以横向加速度及其时变率为评价指标,对新型缓和曲线和回旋线进行了行驶动力学性能评价,通过比较分析得出这种新型缓和曲线在行驶动力学性能上明显优于回旋线,为高速公路缓和曲线的线形选择提供参考。     

商用车辆在长大下坡时制动失效及控制研究

长大下坡制动失效时的控制研究对商用车辆安全行驶至关重要。为了使商用车辆在长大下坡制动时能够满足ECE制动法规的要求,提出了基于商用车辆剩余制动性能分析方法和制动器Bang-Bang策略的ABS控制算法。通过动力学的理论分析和硬件在环测试试验,研究了商用车辆在制动失效工况下有、无ABS控制器对剩余制动性能的影响。结果表明:无ABS车辆,在制动失效工况下均不满足ECE法规要求;硬件在环试验表明虽然存在等同实车的硬件系统带来的时滞,但提出的控制算法对车辆剩余制动性能控制依然有效可行。     

基于人车碰撞最终位置的速度计算理论分析

在人车事故碰撞过程中,计算车辆的碰撞速度是其中的重要环节。速度计算通常是通过制动距离、监控视频、行车记录仪等一些线索得出,但在一些比较特殊的环境中这些方法就不太适用。注意到碰撞后路面痕迹及人-车最终距离是可测的,利用理论模型与Matlab分析,通过人-车最终距离计算碰撞车速,并对其进行定量分析。结果显示:采用该方法计算得出的车辆行驶速度误差值可控制在5%以内。     

开关磁阻式轮毂电机驱动电动汽车悬架系统振动抑制

针对开关磁阻式轮毂电机驱动电动车非簧载质量大幅增加,以及开关磁阻电机转矩波动产生垂向振动,与路面激励一起影响车辆的平顺性及车轮抓地性能等问题,提出频率滤波加权控制算法以改善车辆平顺性及车轮动载荷。建立了同时考虑电机转矩波动及路面不平度双重激励的动力学模型,分别以Sky-hook和Ground-hook为平顺性及车轮动载荷控制理想参照,设计频率滤波加权函数,使系统在激振频率接近车身固有频率的频带内以改善平顺性为主,而激振频率在接近车轮固有频率的频带内以提高车辆附着安全性为主。仅电机转矩波动、电机转矩波动与路面不平度双重激励等工况下的仿真结果表明:所提出的频率滤波加权控制算法具有良好的路面适应性,能有效降低车身加速度及车轮动载荷,改善车辆的行驶平顺性及附着安全性。     

分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制研究

根据分布式驱动电动汽车电机转矩可独立控制、轮胎纵向力可灵活分配的特点,通过控制轮胎纵向力产生附加横摆力矩的方法提高车辆的横摆稳定性。设计了分层控制器对车辆横摆稳定性进行研究,上层控制器利用滑模控制方法计算保持车辆稳定的附加横摆力矩;下层控制器分别利用液压差动制动分配方法与平均分配方法分配附加横摆力矩。基于Matlab/Smulink与CarSim仿真环境,选取双移线路面进行车辆横摆稳定性仿真。研究结果表明:施加控制器作用后,可使车辆横摆角速度较好地跟随理想值并将质心侧偏角控制在2. 5°以内,车辆具有较好的轨迹保持能力与行驶稳定性。两种力矩分配方法均能得到较好的控制效果,其中平均分配方法控制效果更优。     

基于多传感融合的目标跟踪方法研究

针对单一传感器对前方车辆识别准确率低的问题,基于多传感器融合模型建立了1种目标车辆识别方法。首先开展摄像头与毫米波雷达的联合标定,实现多传感器在时空上的融合;然后引入全局最近邻算法对雷达和摄像头各自采集的目标序列与跟踪目标进行数据匹配,确定跟踪目标的2组局部估计;最后通过D-S证据理论对2组目标序列进行优化组合,获取车辆行驶状态的最优结果,从而实现对目标的识别。通过Matlab/Simulink联合搭建试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明:该融合算法在不同天气条件下对目标的平均检测率为88.3%,可实现对目标车辆的准确识别与跟踪。     

WSN聚合数据率约束最大生命期路由

无线传感器网络通常由能量受限的传感器节点以及一个数据中心构成,采用数据聚合消除数据中的冗余信息。针对目前还没有对网络生命期与聚合数据率之间约束关系的研究,提出了适用于数据聚合无线传感器的网络流模型,并通过定义聚合数据率松弛系数,将网络最大生命期与最小聚合数据率路由结合起来,并设计了一组线性规划问题消除路由中的环路。通过大量仿真实验,给出了不同场景下路由算法的性能,分析了网络生命期与聚合数据率之间的约束关系。     

基于LTR动态预测的重载车辆防侧翻滑膜控制研究

为改善重载汽车的主动防侧翻能力,提出基于LTR动态预测的重载汽车防侧翻差动制动控制方法。针对重载汽车的实际干扰,将其简化为三自由度重载车非绊倒型侧翻动力学模型,以最大横向载荷转移率为控制目标,融合差动制动控制原理设计了可动态预测重载汽车侧翻且主动防侧翻的ABS差动制动控制方法;应用滑膜控制实时调控差动制动系统制动力,保证车辆的转向性能及制动性能。利用TruckSim及Matlab/Simulink进行联合仿真,并在车辆有较大负载的情况下选取了角阶跃实验及Fish-Hook实验2种典型工况对算法进行仿真测试分析。结果表明,该控制模型能够有效提高车辆的防侧翻能力,改善车辆的操纵稳定性。