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智能汽车横向辅助避障控制策略及硬件在环研究

王远  
【摘要】:汽车智能化作为新一轮科技革命和汽车行业变革的发展趋势,其出现为解决汽车所带来的交通问题提供了一种新的手段。车辆碰撞是目前交通问题中最为严重的一种,汽车智能化技术之一的辅助避障技术通过辅助驾驶员改变车辆状态从而避开碰撞或缓解其所带来的危害。其中AEB系统已经得到各方面的认可,在纵向避撞中起到了显著效果。但是在避障距离短、车速高、低重叠率的紧急条件下,横向避障能够避免更多事故,因此从提升驾驶安全的角度出发,横向辅助避障控制策略的研究较为重要。本文围绕智能汽车横向辅助避障控制策略展开研究,对碰撞危险评估及避障轨迹规划、驾驶员转向力矩建模以及横向辅助避障控制策略三方面进行分析,并搭建横向辅助避障控制算法硬件在环测试平台,基于特定场景进行驾驶员在环测试对算法进行测试验证。其主要内容如下:(1)碰撞危险评估和避障轨迹规划。基于危险场景下的主车和交通车的运动特点,本文将基于运动学模型的轨迹预测方法和基于驾驶员意图的轨迹预测方法相结合设计最终的预测轨迹。在上述预测轨迹的基础上,从可能引发碰撞的角度考虑,针对主车本车道和邻车道进行评估,以TTC和车辆纵横间距为依据判断主车当前状态下的危险程度。当车辆存在碰撞危险时,以一元五次多项式为基础轨迹,根据主车所存在的不同的结构化道路环境进行了推导,并结合允许的侧向加速度、目标轨道环境、障碍物宽度三方面条件限制避障轨迹在一定范围内,从而推导出理想避障轨迹。(2)紧急工况驾驶员转向力矩建模。为了得到能够应用于MPC控制器中的驾驶员转向力矩模型,本文针对驾驶员紧急转向过程中的转向力矩进行建模。通过分析驾驶员转向力矩的作用过程将其分为带动手臂力矩、前馈力矩及反馈力矩。首先基于单自由度惯性-阻尼-刚度机械系统建立驾驶员手臂模型,搭建驾驶员力矩-方向盘转角采集系统,设计三类不同采集工况,分析驾驶员手臂系统参数的影响因素,并对其进行机械特征辨识。其次对于驾驶员前馈力矩,基于预瞄思想建立线性驾驶员前馈转向力矩模型,搭建基于CarSim的驾驶模拟器用于采集驾驶员数据,并建立包含不同元素的危险场景用于分析单车下的相关危险因素,并以此危险元素为基础搭建工况采集驾驶员数据对模型参数进行辨识,得到对应驾驶员的辨识结果。最后针对反馈力矩分别建立了轮胎反馈力矩模型和转向系统反馈力矩模型。(3)横向辅助避障控制策略研究。本文所利用的横向辅助避障控制算法为模型预测控制,针对其方法的三个方面包括预测模型、滚动优化和反馈校正进行了推导。基于横向辅助避障控制器对驾驶员辅助和路径跟踪的需求,建立人-车-路闭环的转向模型包括车身动力学模型、轮胎动力学模型及转向系和驾驶员模型,并结合泰勒展开进行线性化。在上述模型的基础上,设计基于模型预测控制算法的横向辅助避障控制器,设计了目标函数综合考虑跟踪轨迹精度及被控对象在被控时的稳定性,通过建立约束条件满足执行器的执行能力和车辆的稳定性。将横向辅助避障控制器在MATLAB中完成建模,并建立基于MPC的驾驶员模型,结合车辆仿真模型软件在典型的工况下进行联合仿真进行算法调试以及验证,初步验证其有效性。(4)系统集成及硬件在环实验分析。以dSPACE实时测试工具链为基础,搭建了横向辅助避障控制算法硬件在环测试平台,以车辆动力学模型ASM、三维动画MotionDesk及Matlab等软件搭建合适场景及匹配车辆模型,利用实时仿真系统Simulator、制动执行机构iBooster及力感反馈系统SensoWheel等硬件搭建驾驶员驾驶仿真环境。将危险评估、轨迹规划以及横向辅助避障控制器集成于平台中,搭建典型危险工况并以此为基础进行实时驾驶员在环实验,对控制策略的整体效果进行了测试验证,结果显示本文所设计的横向辅助避障控制器能够准确得完成危险评估和轨迹规划,并有效的辅助驾驶员进行横向避障。


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