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        自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制技術(shù)研究趨勢(shì)

        2018-09-04 09:37:32黃海洋劉秋錚
        汽車(chē)文摘 2018年9期
        關(guān)鍵詞:后軸網(wǎng)聯(lián)輪胎

        黃海洋 劉秋錚

        (中國(guó)第一汽車(chē)集團(tuán)有限公司 智能網(wǎng)聯(lián)開(kāi)發(fā)院 智能駕駛研究所,長(zhǎng)春 130000)

        主題詞:路徑跟蹤 控制 自動(dòng)駕駛 網(wǎng)聯(lián)汽車(chē) 編隊(duì)行駛

        1 前言

        近年來(lái)隨著傳感器、計(jì)算平臺(tái)、線控執(zhí)行等技術(shù)的快速發(fā)展,自動(dòng)駕駛車(chē)輛逐漸成為汽車(chē)行業(yè)的研究熱點(diǎn)。自動(dòng)駕駛車(chē)輛軟件通??煞譃槿龑樱涵h(huán)境感知層、規(guī)劃決策層、執(zhí)行控制層。路徑跟蹤控制技術(shù)作為執(zhí)行控制層的核心內(nèi)容,主要通過(guò)結(jié)合控制理論及車(chē)輛動(dòng)力學(xué)特性,控制方向盤(pán)轉(zhuǎn)角使得車(chē)輛沿著規(guī)劃決策層所規(guī)劃的路徑行駛,其控制的精度、平滑程度等影響著自動(dòng)駕駛車(chē)輛的行駛安全性、平順性等諸多性能,一直占據(jù)著車(chē)輛控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

        常規(guī)工況下的路徑跟蹤控制技術(shù)已有了較為成熟的應(yīng)用,按照使用模型不同可分為基于幾何/運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的方法和基于動(dòng)力學(xué)模型的方法[1],其中基于幾何/運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的方法,通常將車(chē)輛簡(jiǎn)化為四輪機(jī)器人剛性結(jié)構(gòu),由于相對(duì)簡(jiǎn)單計(jì)算量小,已有較多實(shí)車(chē)應(yīng)用,如在DAPRA挑戰(zhàn)賽中首次使用的Stanly方法,名古屋大學(xué)的自動(dòng)駕駛開(kāi)源項(xiàng)目Autoware中使用的純跟蹤方法等。基于動(dòng)力學(xué)模型的方法考慮車(chē)輛輪胎側(cè)偏等動(dòng)力學(xué)特性,常結(jié)合線性二次型調(diào)節(jié)器、模型預(yù)測(cè)控制等最優(yōu)控制理論,實(shí)現(xiàn)預(yù)瞄窗口內(nèi)綜合控制偏差及控制調(diào)節(jié)量代價(jià)最小的目標(biāo),如百度阿波羅的自動(dòng)駕駛開(kāi)源項(xiàng)目中所使用的橫向控制器即為L(zhǎng)QR和MPC。

        此類路徑跟蹤控制技術(shù)已經(jīng)能夠基本滿足常規(guī)自動(dòng)駕駛車(chē)輛在常規(guī)工況(如附著良好、轉(zhuǎn)彎平緩)的使用需求,通過(guò)2018世界先進(jìn)車(chē)輛控制大會(huì)的相關(guān)路徑跟蹤控制研究報(bào)告,我們不難發(fā)現(xiàn)車(chē)輛控制領(lǐng)域近年來(lái)的研究熱點(diǎn),已經(jīng)逐漸從常規(guī)簡(jiǎn)單工況的路徑跟蹤向考慮更多影響因素、覆蓋場(chǎng)景更為全面的路徑跟蹤控制偏移,包括極限工況下的路徑跟蹤控制、網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛協(xié)同路徑跟蹤控制、特種車(chē)輛的路徑跟蹤控制等,研究覆蓋更為全面,使得未來(lái)智能車(chē)輛的應(yīng)用場(chǎng)景更為豐富。

        2 極限工況下的路徑跟蹤控制

        極限工況主要指輪胎力達(dá)到地面附著極限的工況。比較典型的研究方向?yàn)橥ㄟ^(guò)控制后輪先達(dá)到輪胎力飽和,使得車(chē)輛后軸側(cè)滑并穩(wěn)定沿目標(biāo)軌跡形式的漂移路徑跟蹤控制,這類研究旨在實(shí)現(xiàn)后軸側(cè)滑情況下穩(wěn)定控制車(chē)輛沿既定軌跡行駛,提高未來(lái)自動(dòng)駕駛車(chē)輛特殊極限工況下的安全性。

        韓國(guó)首爾大學(xué)的Eunhyek Joa等人[2],通過(guò)將車(chē)輛總體橫擺角速度分解為自身轉(zhuǎn)動(dòng)和繞瞬時(shí)旋轉(zhuǎn)中心的轉(zhuǎn)動(dòng),設(shè)計(jì)上層控制器計(jì)算目標(biāo)前后軸的側(cè)向力,然后由下層控制器通過(guò)控制方向盤(pán)轉(zhuǎn)角實(shí)現(xiàn)前軸側(cè)向力,通過(guò)驅(qū)動(dòng)力控制后軸滑移率,改變縱向力大小從而間接控制飽和的后軸側(cè)向力,實(shí)現(xiàn)漂移路徑跟蹤控制。

        圖1 漂移目標(biāo)路徑[3]

        斯坦福大學(xué)的Jonathan等人[3]通過(guò)單軌車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建了路徑跟蹤控制器,通過(guò)控制車(chē)輛速度矢量的旋轉(zhuǎn)在曲線坐標(biāo)系下跟蹤橫向偏差,控制車(chē)輛相對(duì)于速度矢量的橫擺速度來(lái)調(diào)節(jié)車(chē)輛側(cè)偏,然后利用非線性逆模型及輪速閉環(huán)控制得出最終的方向盤(pán)轉(zhuǎn)角和驅(qū)動(dòng)力矩控制量。實(shí)車(chē)試驗(yàn)結(jié)果顯示在如圖1所示的軌跡,轉(zhuǎn)彎半徑約7 m和20 m,車(chē)速范圍在25-45 km/h,側(cè)偏角最大達(dá)到40°的情況下,其依然可達(dá)到良好的橫向偏差和側(cè)偏角跟蹤精度。

        對(duì)于傳統(tǒng)車(chē)輛而言通常具有不足轉(zhuǎn)向特性,因此在極限狀況下多數(shù)情況為前軸先于后軸達(dá)到輪胎極限,由此通常會(huì)導(dǎo)致通過(guò)方向盤(pán)的轉(zhuǎn)向控制無(wú)法有效控制車(chē)輛跟隨期望路徑。針對(duì)這種極限情況,Victor等人[4]利用最優(yōu)控制理論,通過(guò)在控制回路中的比例反饋實(shí)現(xiàn)極限輪胎力控制,具有較小的硬件計(jì)算資源消耗。

        而Vincent等人[5]人提出了一種新型控制方法,其通過(guò)控制縱向速度來(lái)進(jìn)行路徑跟蹤,而轉(zhuǎn)向控制用來(lái)使前輪在轉(zhuǎn)彎過(guò)程中接近最大側(cè)偏角,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn),在路面附著估計(jì)不準(zhǔn)確的情況下,該方法相對(duì)傳統(tǒng)通過(guò)轉(zhuǎn)向控制跟蹤路徑的方式,更能夠充分利用輪胎附著力并且有效跟蹤路徑。

        Vivian等人[6]則針對(duì)模型預(yù)測(cè)控制(MPC)中采用的輪胎模型通常難以實(shí)現(xiàn)在全輪胎力范圍內(nèi)一致的跟蹤性能問(wèn)題,提出了一種新型的刷子輪胎模型線性化方法,可以有效應(yīng)對(duì)從車(chē)輛靜止起步到極限轉(zhuǎn)彎的全部應(yīng)用場(chǎng)景,基于MPC控制框架的Golf GTI實(shí)車(chē)試驗(yàn)顯示,在車(chē)速過(guò)高過(guò)彎的工況下由于輪胎縱向力過(guò)大,導(dǎo)致可用的轉(zhuǎn)向橫向力減少的情況下,控制器通過(guò)輪胎模型可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到側(cè)向力的飽和狀態(tài),從而避免了飽和狀態(tài)下因過(guò)大的方向盤(pán)轉(zhuǎn)角控制量,反而使得車(chē)輛轉(zhuǎn)向不足特性更加嚴(yán)重的現(xiàn)象。

        由此可見(jiàn)不管是利用后軸側(cè)滑,還是基于控制縱向速度減小車(chē)輛轉(zhuǎn)向不足的方法跟蹤目標(biāo)路徑,均較為依賴對(duì)于輪胎力的建模與控制,是保證極限應(yīng)用場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛安全性的基礎(chǔ),此類研究對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)從L4限定場(chǎng)景升級(jí)為L(zhǎng)5全場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛具有重要的意義。

        3 網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛協(xié)同路徑跟蹤控制

        網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛協(xié)同控制的目標(biāo)在于提升整體安全性、通行效率等優(yōu)點(diǎn),其研究?jī)?nèi)容主要集中在兩方面,針對(duì)編隊(duì)行駛車(chē)輛的路徑跟蹤控制和網(wǎng)聯(lián)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的協(xié)同換道控制。

        高速公路的貨車(chē)自動(dòng)編隊(duì)行駛可有效減少貨運(yùn)司機(jī)人力成本,提升燃油經(jīng)濟(jì)性,增加道路通行效率。隊(duì)列行駛的貨車(chē)由于后車(chē)的目標(biāo)軌跡是由前車(chē)的實(shí)際行駛軌跡決定,如果在橫向控制中出現(xiàn)后車(chē)橫向超出前車(chē)行駛軌跡的情況,則很有可能引發(fā)后車(chē)陸續(xù)橫向更加發(fā)散的駛出車(chē)道,危及行駛安全性。Omar等人[7]針對(duì)這種穩(wěn)定性問(wèn)題進(jìn)行了橫向控制研究,其在保證路徑跟蹤的總體控制目標(biāo)的同時(shí),將橫向隊(duì)列穩(wěn)定性建模為控制目標(biāo),設(shè)計(jì)了H∞控制器,并通過(guò)仿真及實(shí)車(chē)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其變道工況下的橫向隊(duì)列穩(wěn)定性。

        多車(chē)輛同時(shí)變道是較為常見(jiàn)且容易發(fā)生事故的駕駛場(chǎng)景,而隨著車(chē)載網(wǎng)聯(lián)通信技術(shù)的發(fā)展,多車(chē)協(xié)同自動(dòng)控制將有效提高駕駛安全性和通行效率。Ji?ang等人[8]設(shè)計(jì)了兩層控制器,上層控制器考慮車(chē)輛動(dòng)力學(xué)特性及多車(chē)輛換道軌跡,提出“最大風(fēng)險(xiǎn)位置”的概念,利用博弈論建模計(jì)算調(diào)整本車(chē)的期望橫向、縱向加速度控制目標(biāo),下層控制器則根據(jù)當(dāng)前車(chē)輛狀態(tài)及特性控制執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)期望加速度,通過(guò)與其他兩種模型的仿真控制結(jié)果對(duì)比,該策略能夠更有效的在較多車(chē)輛場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)協(xié)同換道控制,在多于3輛車(chē)同時(shí)換道的場(chǎng)景下完成了接近98%的換道成功率(其他兩種僅為8%和30%左右,見(jiàn)圖2),在保證安全的前提下提升通行效率。

        圖2 多車(chē)輛協(xié)同換道成功率[8]

        4 特種車(chē)輛的路徑跟蹤控制

        特種車(chē)輛通常具有多轉(zhuǎn)向軸、鉸鏈連接、履帶等結(jié)構(gòu)特點(diǎn),其自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制減少了運(yùn)營(yíng)公司對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富駕駛員的依賴,在危險(xiǎn)品運(yùn)輸?shù)雀呶?chǎng)景作業(yè)能夠減少事故傷害,具有良好的應(yīng)用場(chǎng)景。

        Wang等[9]針對(duì)如圖3所示的大型集裝箱運(yùn)輸車(chē)輛的路徑跟蹤控制進(jìn)行了研究,該類型車(chē)輛軸距較長(zhǎng),且裝載貨物質(zhì)量不定導(dǎo)致車(chē)輛質(zhì)心高度經(jīng)常變化,車(chē)輛轉(zhuǎn)向時(shí)如果側(cè)向加速度過(guò)大有側(cè)傾危險(xiǎn),因此其首先采用遞歸最小二乘法估計(jì)車(chē)輛質(zhì)量,結(jié)合考慮側(cè)傾特性的車(chē)輛三自由度模型及LQR最優(yōu)控制方法,實(shí)現(xiàn)了有效穩(wěn)定的自動(dòng)路徑跟蹤控制。

        圖3 智能集裝箱運(yùn)輸車(chē)[9]

        Kang等[10]針對(duì)履帶車(chē)輛的路徑跟蹤控制,創(chuàng)建了如圖4所示的運(yùn)動(dòng)學(xué)跟蹤模型,采用新型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方式,以橫向偏差和角度偏差作為網(wǎng)絡(luò)輸入,輸出左右兩側(cè)履帶旋轉(zhuǎn)目標(biāo)角速度,以產(chǎn)生不同滑移率控制車(chē)輛轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)路徑的跟蹤,并證明了對(duì)地形具有良好的適應(yīng)性,可應(yīng)用于復(fù)雜的工作場(chǎng)景下。

        Yutaka[11]等則對(duì)鉸鏈?zhǔn)桨霋燔?chē)輛(圖5)的自動(dòng)泊車(chē)控制進(jìn)行了研究,通過(guò)純跟蹤控制和鉸鏈角的反饋補(bǔ)償控制,實(shí)現(xiàn)了倒車(chē)過(guò)程中的路徑跟蹤,減少了泊車(chē)過(guò)程中對(duì)駕駛員高級(jí)駕駛技巧的依賴。

        圖4 履帶車(chē)輛路徑跟蹤運(yùn)動(dòng)學(xué)模型[10]

        圖5 鉸鏈?zhǔn)桨霋燔?chē)輛[11]

        由此可以看出,在對(duì)特種車(chē)輛進(jìn)行路徑跟蹤控制時(shí),需要在車(chē)輛建模及控制目標(biāo)中考慮車(chē)輛結(jié)構(gòu)及行駛特點(diǎn),保證路徑跟蹤精度及車(chē)輛穩(wěn)定性。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        簡(jiǎn)單場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛路徑跟蹤控制技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟,當(dāng)前研究熱點(diǎn)主要在于提升控制效果和覆蓋更多應(yīng)用場(chǎng)景。

        極限工況下的路徑跟蹤控制研究,促使自動(dòng)駕駛覆蓋場(chǎng)景越來(lái)越豐富,促進(jìn)著自動(dòng)駕駛技術(shù)逐步向L5等級(jí)進(jìn)步。

        網(wǎng)聯(lián)技術(shù)使得自動(dòng)駕駛車(chē)輛協(xié)同工作,可節(jié)約人力成本,提升整體安全性和道路通行效率。

        特種車(chē)輛的自動(dòng)駕駛可減少對(duì)于具有高級(jí)駕駛經(jīng)驗(yàn)駕駛員的依賴,同時(shí)可減小高危場(chǎng)景下的事故人身傷害。

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