張瑞增，龔建偉，陳慧巖，王博洋，劉海鷗

(北京理工大學(xué) 機(jī)械與車輛學(xué)院，北京 100081)

0 引言

履帶車輛多工作于越野環(huán)境，工作環(huán)境較于普通輪式車輛更加復(fù)雜。國家軍用標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，履帶式多用途工程車縱向爬坡度應(yīng)不小于46%(24.2°)[1]。由于履帶車輛一般自重較大，且工作環(huán)境特殊，履帶車輛坡道起步性能一直都是履帶車輛定型試驗的重要考核項目，對于車輛的使用性能也有著重要影響。由于履帶車輛傳動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)較普通輪式車輛有較大的區(qū)別，因此起步方式也有比較大的差異。

大坡道起步是有人車輛駕駛過程中最困難也是最危險的內(nèi)容之一，要求駕駛員對制動器、離合器和油門等機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制[2]。有人駕駛車輛可以依據(jù)駕駛員感知和駕駛者的駕駛經(jīng)驗獲得較好的起步效果，而無人駕駛履帶車輛的坡道起步對于車輛的起步過程自動控制提出了更高的要求。履帶車輛的起步方式主要有主離合器起步和操縱桿起步兩種，在運動阻力較大的地段上，要求使用行星轉(zhuǎn)向機(jī)或轉(zhuǎn)向離合器起步(即操縱桿起步)[3]。文獻(xiàn)[4]提出了根據(jù)離合器接合過程中發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下降程度來確定駐車制動釋放時機(jī)的方法，具有很強(qiáng)的實用性。文獻(xiàn)[5]基于實驗數(shù)據(jù)庫，建立了基于離合器結(jié)合速度的起步過程分段控制模型。文獻(xiàn)[4-5]分別針對主離合器起步的駐車制動釋放時機(jī)和主離合器的接合過程進(jìn)行了研究，但是其主要針對有人駕駛過程的坡道起步，發(fā)動機(jī)通過駕駛員根據(jù)道路情況和車輛反饋進(jìn)行控制，無法滿足無人駕駛履帶車輛自動起步的要求。文獻(xiàn)[6]基于輕型無人駕駛履帶車輛的坡道起步控制進(jìn)行了研究，建立模糊控制策略，但是其采用主離合器起步的控制方式控制雙側(cè)轉(zhuǎn)向離合器，沒有考慮兩側(cè)操縱桿的協(xié)同問題。文獻(xiàn)[7-8]分別針對履帶車輛起步過程中離合器摩擦力矩和起步加速過程進(jìn)行了分析。目前，國內(nèi)外針對車輛坡道起步的研究主要是圍繞起步阻力估計[9-11]和控制策略(PID控制[4-6]、最優(yōu)控制[12-13]、Bang-Bang控制[14]等)進(jìn)行的。

單流傳動履帶車輛具有價格低廉、傳動效率高、結(jié)構(gòu)簡單的優(yōu)勢，但是其特殊的機(jī)械結(jié)構(gòu)決定其運動控制不同于普通道路車輛。本文為提高無人駕駛履帶車輛的適用性，針對二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)的履帶車輛特點，結(jié)合駕駛員經(jīng)驗，提出了一種無人駕駛大坡道起步控制策略。

1 試驗平臺起步過程分析

本文試驗所研究的無人駕駛履帶車為履帶工程車輛，是由某型單流傳動中型履帶車輛改造而成。車輛在原車動力傳動系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了發(fā)動機(jī)電控化改造、自動變速改造、轉(zhuǎn)向伺服控制系統(tǒng)改造(圖1中虛線部分)以及上裝作業(yè)裝置改造。

如圖1所示，轉(zhuǎn)向伺服控制系統(tǒng)的液壓泵安裝于傳動箱取力口，轉(zhuǎn)向伺服液壓缸通過連桿和轉(zhuǎn)向機(jī)操縱機(jī)構(gòu)聯(lián)動，對二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)進(jìn)行控制。根據(jù)不同的道路情況，可選擇車輛的主離合器或二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)用于車輛的起步控制。

相比于主離合器起步，在操縱桿起步過程中，二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)處于加力狀態(tài)，車輛傳動比增加；且發(fā)動機(jī)帶動的主動部分的轉(zhuǎn)動慣量更大，有利于減小起步過程中發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的下降。整車負(fù)載經(jīng)由兩側(cè)轉(zhuǎn)向機(jī)先后施加于發(fā)動機(jī)，減少了發(fā)動機(jī)由于瞬時負(fù)載過大導(dǎo)致熄火情況的出現(xiàn)。因此，操縱桿起步更能夠適應(yīng)車輛大坡道起步的需求，避免了主離合器的磨損。

1.1 人工駕駛操縱桿坡道起步過程

單流傳動系統(tǒng)簡圖如圖2所示，變速箱B兩側(cè)虛線框內(nèi)分別為左側(cè)和右側(cè)二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)。

圖2 單流傳動系統(tǒng)簡圖Fig.2 Schematic diagram of a single circulating dynamic system

在人工操縱桿坡道起步過程中，初始時兩側(cè)操縱桿均處于第二位置(制動狀態(tài)，操縱桿位置100%)，兩側(cè)停車制動器TL、TR抱死，轉(zhuǎn)向制動器ZL、ZR與閉鎖離合器LL、LR分離，此時太陽輪自由轉(zhuǎn)動，車輛靜止于坡道上。當(dāng)車輛開始起步時，駕駛員掛擋并確定油門控制量，將一側(cè)操縱桿(以左側(cè)為例)推到第一位置(定傳動比加力狀態(tài))。這個過程中，機(jī)械操縱裝置先后控制停車制動器TL松開，轉(zhuǎn)向制動器ZL接合，主動輪獲得牽引力。當(dāng)一側(cè)履帶有動力傳遞時，快速將另一側(cè)操縱桿推到第一位置，此時車輛兩側(cè)履帶均有動力傳輸。而后駕駛員根據(jù)車輛實際狀態(tài)分別將兩側(cè)操縱桿推到原始位置(操縱桿位置0%)，此時兩側(cè)閉鎖離合器LL、LR接合，行星轉(zhuǎn)向機(jī)以傳動比為1輸出動力，車輛起步成功。

根據(jù)坡道大小和車輛狀態(tài)合理判斷兩側(cè)操縱桿動作的時機(jī)是試驗車輛協(xié)調(diào)起步的重點之一。

1.2 電子調(diào)速柴油發(fā)動機(jī)特性分析

原有的12150L柴油機(jī)為機(jī)械式操控，無法滿足無人駕駛的要求，故需要進(jìn)行發(fā)動機(jī)調(diào)速系統(tǒng)電控化改造，發(fā)動機(jī)電子調(diào)速控制系統(tǒng)如圖3所示。將機(jī)械離心式全程調(diào)速器替換為電子調(diào)速器，發(fā)動機(jī)控制器根據(jù)發(fā)動機(jī)期望轉(zhuǎn)速指令，依據(jù)反饋信息，改變柴油機(jī)的供油量，實現(xiàn)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定控制。

圖3 發(fā)動機(jī)電子調(diào)速控制系統(tǒng)Fig.3 Electronic speed control system of engine

施加于發(fā)動機(jī)的動載荷對車輛起步性能有很大的影響[15]。在坡道起步之前，發(fā)動機(jī)處于空載或者低負(fù)載狀態(tài)，以部分負(fù)荷特性運轉(zhuǎn)，供油量較小，輸出功率低。在高負(fù)荷的起步條件下，發(fā)動機(jī)負(fù)載快速增加。為了避免發(fā)動機(jī)熄火，一方面需要發(fā)動機(jī)電子調(diào)速控制系統(tǒng)依據(jù)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速變化，迅速增加供油量；另一方面需要合理控制操縱桿接合速度，避免對發(fā)動機(jī)沖擊過大。同時，坡道起步時發(fā)動機(jī)初始轉(zhuǎn)速也對車輛起步成功率有很大的影響。表1為發(fā)動機(jī)和車輛動力參數(shù)。

2 大坡道起步控制策略的制定方法

由于試驗車輛為越野路面上行駛的無人駕駛履帶工程車，所以在制定車輛起步策略時將起步成功率和零部件使用壽命作為首要考慮因素。以下為主要考慮因素：

1)需要保證在不同坡道上車輛起步的成功率；

表1 發(fā)動機(jī)和車輛動力參數(shù)Tab.1 Engine and vehicle power parameters

2)避免過大的沖擊，延長零部件使用壽命，兩側(cè)制動帶均勻磨損；

3)盡量避免“倒溜”和起步跑偏等問題出現(xiàn)；

4)如果車輛起步失敗，應(yīng)迅速采取制動措施，避免發(fā)動機(jī)憋熄火乃至倒爆現(xiàn)象的發(fā)生。

2.1 大坡道起步控制流程

通過對駕駛員控制車輛坡道起步的流程分析，制定了坡道起步控制軟件流程圖，如圖4所示，車輛開始處于坡道駐車狀態(tài)。

圖4 車輛起步控制流程圖Fig.4 Flow chart of vehicle starting

啟動發(fā)動機(jī)之后，車載系統(tǒng)自動獲取車輛位置，當(dāng)前道路性質(zhì)與坡道角度等信息，根據(jù)(1)式進(jìn)行車輛起步阻力的估算。然后掛1擋，接合主離合器。根據(jù)坡道阻力進(jìn)行發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的控制，確保起步時發(fā)動機(jī)負(fù)載快速增加的過程中發(fā)動機(jī)不熄火。在發(fā)動機(jī)達(dá)到適合起步的轉(zhuǎn)速時，控制一側(cè)操縱桿以快速運動至第一位置，待達(dá)到預(yù)設(shè)條件后，控制另一側(cè)操縱桿運動至第一位置，進(jìn)行車輛轉(zhuǎn)速的調(diào)整，待車輛發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定后兩側(cè)操縱桿先后恢復(fù)原始位置。

如果車輛起步過程中任一時刻發(fā)動機(jī)熄火或者發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速低于最低穩(wěn)定轉(zhuǎn)速則認(rèn)為車輛起步失敗，車輛采取制動措施，松離合器，掛空擋。在操縱桿接合過程中還需要根據(jù)起步狀態(tài)實時調(diào)整發(fā)動機(jī)控制參數(shù)，避免由于起步負(fù)荷過大導(dǎo)致發(fā)動機(jī)憋熄火。

2.2 道路環(huán)境信息的獲取與計算

試驗采用了實驗室采集制作的具有路面性質(zhì)的電子地圖[16]，基于車輛實時衛(wèi)星定位信息進(jìn)行路網(wǎng)匹配和解算，直接獲取道路類型、阻力系數(shù)和附著系數(shù)等信息。

如圖5所示，道路環(huán)境信息通過環(huán)境信息接收模塊、處理模塊和發(fā)送模塊3個層面實現(xiàn)。

圖5 道路信息獲取概況Fig.5 Road information acquisition

定位信息通過車載差分GPS獲取，定位精度小于0.2 m，慣性導(dǎo)航航向角、俯仰角和側(cè)傾角等通過慣性導(dǎo)航系統(tǒng)獲取。工控機(jī)根據(jù)GPS定位信息進(jìn)行路網(wǎng)的匹配與解算，獲得當(dāng)前的車輛位置、道路性質(zhì)信息，查表獲取當(dāng)前道路的阻力系數(shù)、附著系數(shù)并且計算當(dāng)前道路的起步阻力，圖6為電子地圖軟件實現(xiàn)流程。

圖6 電子地圖軟件實現(xiàn)流程Fig.6 Implementation process of electronic map software

圖7 履帶車縱向坡道受力簡圖Fig.7 Force of tracked vehicle on longitudinal ramp

圖7為履帶車縱向坡道受力簡圖，將車輛受力轉(zhuǎn)換到質(zhì)心。圖7中：F為地面支持力的合力；Fv為履帶車驅(qū)動力；Fb為坡道起步開始之前受到的制動力；Fa為起步開始后受到的加速阻力；G為重力；Fr為履帶車行駛時的地面阻力，且Fr=fGcosα，f為履帶車行駛時的運動阻力系數(shù)，α為坡度。如要滿足車輛順利起步的條件，應(yīng)當(dāng)有

(1)

式中：φ為地面附著力系數(shù)。即：該車起步阻力應(yīng)當(dāng)小于或等于該車的最大許用起步阻力Fp，且總驅(qū)動力小于地面能夠提供的最大附著力。

3 起步操縱桿位置聚類分析與協(xié)調(diào)控制

3.1 操縱桿位置聚類分析

由于二級行星轉(zhuǎn)向機(jī)的特性，以及不可避免的操縱機(jī)構(gòu)磨損，轉(zhuǎn)向機(jī)第一位置不僅僅是一個確定的點，而是在一定區(qū)間內(nèi)都有其作用范圍。為了避免車輛“倒溜”，減少起步?jīng)_擊，需要控制操縱桿在非敏感區(qū)間內(nèi)快速移動，而在敏感區(qū)間內(nèi)以較慢速度移動。在機(jī)械上很難直接獲得敏感區(qū)間與非敏感區(qū)間的分界面，且缺乏劃分依據(jù)。在工程應(yīng)用中大多采用基于經(jīng)驗的劃分方式。

本文使用高斯混合模型(GMM)對車輛左、右兩側(cè)操縱桿位置進(jìn)行聚類分析，通過統(tǒng)計的方法對操縱桿工作區(qū)間進(jìn)行概率的描述，表征車輛操縱桿的功能范圍，劃分操縱桿敏感與非敏感區(qū)間。

多變量GMM如(2)式所示。

(2)

(3)

式中：G(x)為變量x的高斯分布；g(x，μi，εi)為概率密度函數(shù)；k為高斯分量的數(shù)目；pi為各高斯分量的先驗概率值；μi為各高斯分量的中心點矩陣；εi為各高斯分量的協(xié)方差矩陣；d為變量x的數(shù)據(jù)維度。

本文利用車輛所搭載的同步數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對車輛轉(zhuǎn)向過程中左、右操縱桿位置信息和車輛輪速信息進(jìn)行采集，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。去除車輛直行和原地轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，然后利用極大似然估計結(jié)合期望最大化(EM)算法，可求得表征操縱桿全區(qū)間概率密度分布的GMM參數(shù)。限于篇幅問題，本文只針對起步過程左側(cè)操縱桿的聚類結(jié)果進(jìn)行討論，并設(shè)定控制分界面。

車輛左側(cè)操縱桿的GMM如圖8所示，其中μ、σ分別為均值與方差，縱坐標(biāo)表示概率密度值，橫坐標(biāo)表示操縱桿動作區(qū)間。每個區(qū)間代表操縱桿的一類動作,Ⅰ區(qū)間對應(yīng)操縱桿第一位置和原始位置之間的切換，Ⅱ區(qū)間為第一位置，Ⅲ區(qū)間對應(yīng)操縱桿第一位置和第二位置之間的切換。模型的概率區(qū)間體現(xiàn)了操縱桿的作用范圍。

圖8 左側(cè)操縱桿高斯混合模型Fig.8 Gauss mixture model of left joystick

以高斯分布中置信度為95.4%的區(qū)間分界作為操縱桿第一位置敏感區(qū)域和非敏感區(qū)域的劃分依據(jù)。在實際應(yīng)用中，根據(jù)已經(jīng)離線訓(xùn)練得到的操縱桿GMM聚類模型，以及依據(jù)聚類模型得到的分界面判定邏輯，輸出控制切換面。

(4)

式中：u(t)為操縱桿執(zhí)行器的輸出速度，s為操縱桿實際位置，當(dāng)u(t)=vmax時，對應(yīng)操縱桿執(zhí)行器的最大輸出速度vmax；N為控制切換面，當(dāng)實際位置在分界面內(nèi)時，則轉(zhuǎn)入?yún)^(qū)間內(nèi)模糊PI控制邏輯。

3.2 操縱桿協(xié)調(diào)起步過程受力分析

由于兩側(cè)操縱桿先后動作，若兩側(cè)操縱桿動作時間間隔過小，一側(cè)驅(qū)動力較小，而另一側(cè)又過早失去制動力，會導(dǎo)致車輛嚴(yán)重“倒溜”。當(dāng)兩側(cè)操縱桿動作時間間隔過長時，會導(dǎo)致車輛起步不協(xié)調(diào)，航向側(cè)偏，甚至車輛轉(zhuǎn)向阻力過大而熄火。

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圖9 坡道原地轉(zhuǎn)向過程受力分析Fig.9 Force analysis of slope turning

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(8)

4 起步過程的發(fā)動機(jī)控制策略

發(fā)動機(jī)控制是車輛坡道起步的關(guān)鍵之一，合理的發(fā)動機(jī)初始轉(zhuǎn)速設(shè)置能夠提高車輛起步成功率。為了便于對發(fā)動機(jī)進(jìn)行分析，將兩側(cè)轉(zhuǎn)向機(jī)看作一個離合器。如圖10所示：曲線nD1和nD2分別為不同初始轉(zhuǎn)速下離合器主動部分的轉(zhuǎn)速,且曲線nD2的初始轉(zhuǎn)速大于nD1的初始轉(zhuǎn)速；曲線nP1和nP2分別為不同負(fù)載下被動部分的轉(zhuǎn)速，且曲線nP2對應(yīng)的負(fù)載大于nP1對應(yīng)的負(fù)載；nmin為發(fā)動機(jī)最小穩(wěn)定轉(zhuǎn)速對應(yīng)的離合器主動部分轉(zhuǎn)速,當(dāng)主動部分在轉(zhuǎn)速nD1時開始接合離合器，車輛負(fù)載為曲線nP1對應(yīng)的負(fù)載時，主動、從動部分在n2處同步，n2>nmin，車輛起步成功；而當(dāng)車輛負(fù)載為曲線nP2對應(yīng)的負(fù)載時，主動、從動部分在n1處同步，n1nmin，車輛起步需要隨著坡道阻力的增加，適當(dāng)提高發(fā)動機(jī)初始轉(zhuǎn)速。

圖10 起步過程離合器轉(zhuǎn)速變化Fig.10 Speed change of clutch during starting

根據(jù)實際測試數(shù)據(jù)，確定操縱桿起步過程中發(fā)動機(jī)初始轉(zhuǎn)速的設(shè)定值，如表2所示。

表2 不同負(fù)載下發(fā)動機(jī)初始轉(zhuǎn)速期望值Tab.2 Expected values of initial engine speed underdifferent loads

改裝后發(fā)動機(jī)電控系統(tǒng)現(xiàn)有的雙層PID控制參數(shù)設(shè)置更多地考慮正常駕駛工況下發(fā)動機(jī)控制的穩(wěn)定性,響應(yīng)性較差。在車輛起步過程中，發(fā)動機(jī)負(fù)載變化大，容易熄火。由于現(xiàn)有的發(fā)動機(jī)電控系統(tǒng)PID參數(shù)無法在線修改，試驗中通過模糊控制下發(fā)期望轉(zhuǎn)速的變化量，以期獲得更快的發(fā)動機(jī)響應(yīng)。

5 實車驗證分析

結(jié)合試驗車輛的硬件條件和圖4中的軟件控制流程，編寫了試驗控制程序?？刂撇呗越?jīng)試驗車輛分別在硬質(zhì)土路面的15.5°、17.0°、19.0°、20.0°坡道上進(jìn)行了多次試驗，試驗均取得成功。為了對自動控制軟件的控制水平進(jìn)行衡量，在相近工況環(huán)境下，引入駕駛員人工駕駛車輛的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。

試驗中采集的人工駕駛起步和自動駕駛起步的一組數(shù)據(jù)如圖11～圖14所示，航向角、俯仰角數(shù)據(jù)由慣性導(dǎo)航系統(tǒng)采集，沖擊度由計算獲取。表3為試驗平臺部分系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)。

圖11 人工駕駛17.0°(31%)坡道實車起步數(shù)據(jù)Fig.11 Starting data of real car on a ramp with slope of 17.0°(31%) during manual driving

圖12 自動駕駛15.5°(28%)坡道實車起步數(shù)據(jù)Fig.12 Starting data of real car on a ramp with slope of 15.5° (28%) during automatic driving

圖13 人工駕駛19.0°(34%)坡道實車起步數(shù)據(jù)Fig.13 Starting data of real car on a ramp with slope of 19.0°(34%) during manual driving

圖14 自動駕駛20.0°(36%)坡道實車起步數(shù)據(jù)Fig.14 Starting data of real car on a ramp with slope of 20.0°(36%)during automatic driving

由圖11～圖14數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn)，自動駕駛起步過程較人工駕駛起步過程耗時短，且運用了發(fā)動機(jī)模糊控制策略和操縱桿協(xié)調(diào)控制策略，轉(zhuǎn)速控制更加平穩(wěn)。由于原車助力機(jī)構(gòu)的設(shè)置，人工駕駛操縱桿接合速度為先慢、后快，導(dǎo)致轉(zhuǎn)向制動帶快速抱死，起步過程發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下降較多。人工駕駛在大坡道上起步時間較長主要是由于起步過程中發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下降過多，駕駛員在加力擋維持了較長時間等待轉(zhuǎn)速恢復(fù)導(dǎo)致的。由于起步方式的特殊性，自動駕駛起步與人工駕駛起步過程中車輛均出現(xiàn)了不同程度的航向偏差。特別是自動駕駛起步過程中，由于操縱桿動作最大速度的限制，出現(xiàn)了較大的航向角波動。兩側(cè)操縱桿的交替動作補(bǔ)償了航向的偏差，最終航向偏差1°左右，對于起步過程低速的駕駛影響不大，能夠滿足坡道起步的要求。

同時，本文還針對上述坡道各進(jìn)行了多次起步試驗，均取得成功，具體試驗結(jié)果見表4. 由于兩側(cè)操縱桿先后動作，車輛兩側(cè)“倒溜”的程度并不一致，這里“倒溜”距離通過霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器反饋的雙側(cè)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)計算后取兩側(cè)平均值得到。人工駕駛起步耗時和航向偏差變化較大，而自動駕駛起步表現(xiàn)更加穩(wěn)定。

在硬質(zhì)土路面17°坡道人工駕駛起步時，在操縱桿動作較長時間后兩側(cè)輪速才開始響應(yīng)，是由于轉(zhuǎn)向機(jī)出現(xiàn)打滑、駕駛員操縱不到位導(dǎo)致的。

通過上述試驗可以看出，在試驗坡道中，自動駕

表3 試驗平臺結(jié)構(gòu)參數(shù)表Tab.3 Structural parameters of test platform

表4 試驗結(jié)果統(tǒng)計表Tab.4 Statistical table of test results

駛起步過程相比于人工駕駛起步過程在發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速控制、車輛“倒溜”控制、起步時間和沖擊度的控制中有更好的表現(xiàn)。由于試驗場地的限制，同一測試坡道上坡度有起伏，也沒能進(jìn)行更大角度坡道的試驗,但是目前的試驗?zāi)軌蜃C明本方法對較大坡道有較好的效果。

6 結(jié)論

1)對人工駕駛過程進(jìn)行分析，確定操縱桿起步的關(guān)鍵在于操縱桿動作速度和時機(jī)與發(fā)動機(jī)穩(wěn)定性控制，并且根據(jù)駕駛員操作規(guī)范制定了車輛坡道自動起步過程的控制策略。

2)對起步過程中操縱桿動作進(jìn)行GMM聚類分析，確定操縱桿第一位置敏感區(qū)域和非敏感區(qū)域的分界面，并且對不同區(qū)域進(jìn)行針對性控制。

3)對發(fā)動機(jī)電調(diào)系統(tǒng)的特性進(jìn)行了分析，討論了發(fā)動機(jī)起步過程熄火的關(guān)鍵因素，制定了坡道起步過程的發(fā)動機(jī)控制策略。

4)根據(jù)車輛自動起步策略和發(fā)動機(jī)控制策略編寫了自動坡道起步控制軟件，并且應(yīng)用到無人駕駛車輛上，在多種坡道上進(jìn)行了驗證，相比于人工駕駛起步過程有較好的效果。