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基于混杂系统模型预测控制的纵向驾驶辅助系统研究

马申奥  
【摘要】:当今社会经济不断蓬勃发展,汽车产业的兴起推动了机动化和城市化进程。交通安全、交通堵塞、环境污染和能源短缺等问题不容忽视。基于智能交通支持的纵向驾驶辅助系统以驾驶员为研究核心,能够有效降低人为交通事故,对改善道路交通安全意义重大。然而,在追求整车安全性能的同时,驾驶员的个体差异性与状态波动性导致其与纵向驾驶辅助系统之间不可避免地产生了人机协调问题。随着智能环境友好型车辆体系概念的提出,研究开发更节能环保、安全和舒适的新一代纵向驾驶辅助系统引起了国内外研究机构的广泛重视。本文结合国家自然科学基金项目“基于驾驶员特性的新型线控转向系统控制机理和评价方法”(编号:51575223),主要对驾驶员跟车行为特性建模与纵向驾驶辅助系统控制策略进行了研究,通过对国内外相关研究现状进行对比分析,总结了目前纵向驾驶辅助系统控制算法中的不足,以实现符合不同驾驶员跟车特性并对交通环境友好的智能化控制为目标,建立了基于混杂系统的驾驶员跟车行为模型;然后以实现纵向驾驶辅助系统的跟随性、安全性、舒适性和燃油经济性作为控制目标,设计了基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的系统多目标协调控制策略;最后,通过驾驶模拟器试验平台对所研究的控制算法进行了验证。主要研究内容如下:(1)作为纵向驾驶辅助系统控制功能实现的基础,本文建立了包括车辆逆纵向动力学模型、制动与驱动切换控制逻辑和CarSim车辆对象在内的车辆广义纵向动力学系统(Generalized Vehicular Longitudinal Dynamics,GVLD),经验证可以较好地模拟车辆动力学的响应特性;然后根据所建立的期望车间距策略,建立了跟车工况下的车间纵向动力学系统,为之后的控制策略的开发奠定理论基础。(2)为解决纵向驾驶辅助系统与驾驶员跟车行为间的适应性问题,基于混杂系统的概念,选取了分段仿射(Piece Wise Affine,PWA)方式对驾驶员的跟车技能进行模拟,采用高维数据空间聚类分析法处理驾驶模拟器试验获得的跟车行为数据,实现了基于分段仿射含自回归(Piece Wise Auto Regressive Exogenous,PWARX)模型的驾驶员跟车行为特性的辨识。(3)为实现新一代纵向驾驶员辅助系统的多目标协调控制需求,本文在分析了控制策略总体架构的基础上,分别以2范数的形式量化了跟随性能目标、燃油经济性目标、安全跟车条件目标和舒适性目标,考虑到车辆状态最优控制量的可解性问题,采用约束管理法,引入松弛因子以扩大约束条件,获得了具有软约束的系统预测优化问题,为跟随性、乘坐舒适性以及燃油经济性的协调控制奠定基础。(4)为验证本文所开发的基于混杂系统的多目标协调的纵向驾驶辅助系统的控制效果,以驾驶模拟器为试验平台,选取以线性二次型最优控制(Linear Quadratic Regulator,LQR)为上层控制的自适应巡航系统作为对照,分别进行了前车切入工况、前车驶离工况、前车定加速工况以及前车紧急制动工况下的试验。试验结果表明,本文提出的多目标协调控制的纵向驾驶辅助系统在保证自动跟车安全性的同时,可以减少燃油消耗量,保证驾驶员乘坐感受。


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