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毕业论文网 > 开题报告 > 机械机电类 > 车辆工程 > 正文

自动驾驶汽车横向控制方法及模型构建开题报告

 2020-02-18 20:00:51  

1. 研究目的与意义(文献综述)

随着世界汽车保有量的不断增长,道路通行能力逐渐饱和使得道路堵塞、交通事故、环境污染、能源浪费等问题在世界范围内变得越来越严重。在众多问题之中,最为严重的问题就是交通安全问题。world health organization研究报告指出,交通事故在所有导致死亡的原因中居第9位,其每年夺走近万人的生命,占全球死亡人数的2.2%。。尽管目前大部分民用车辆广泛应用了主动安全技术,如智能刹车辅助、电子稳定系统等,但在高速路滑等极端条件下并不能保证车辆的安全。显然,传统的车辆被动安全和常规主动安全技术并不能满足日益发展的现代交通要求。随着全球信息技术的迅猛发展,基于高效环境感知的辅助驾驶技术以及全自动驾驶技术迅速发展,以主动控制为核心的先进车辆安全技术必将是现代交通系统和未来高度智能化交通系统的核心技术之一。可以预见,无人驾驶技术将在缓解交通拥堵、增加高速安全、减少空气污染等领域发挥出重要作用。

无人驾驶车辆是未来智能交通系统的有机组成部分,而车辆自动转向系统在无人驾驶车辆控制中占有非常重要的地位。迹跟踪控制是自动转向过程中的基本控制问题之一,它要求无人驾驶车辆在指定的时间到达给定的或规划的轨迹点。由于车辆是一个强非线性、高度耦合的复杂系统,很难建立精确的车辆动力学系统模型,因此无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制始终是一个难点。目前,国内外的许多学者已经对这一问题进行了深入研究,提出了众多实现的方案。我国工程院院士郭孔辉1982年提出了预瞄-跟随系统理论,建立了驾驶员预瞄最优曲率模型 , 并比较了用不同的方向控制驾驶员模型[1]。guotao xie将基于物理和机动的方法相结合提出多模型轨迹预测(immtp)方法[2]。模糊控制理论和方法也被应用于无人车辆控制,用模糊数学及其控制理论来描述驾驶员的操纵行为 [3-6],传统模糊理论方法仅仅考虑了横向位移的预测误差而没有考虑横摆角的预测误差 ,在某些工况下控制器将不能及时发挥应有的作用,对此文献[6]作出改进,验证了其在不高的速度下行驶的路径误差在合理范围内[6]。国防科学技术大学机电工程与自动化学院利用反馈线性化方法设计了轨迹跟踪器, 仿真研究了跟踪算法的鲁棒性[7]。文献[8]对无人驾驶车辆前后轮胎所受的侧偏力进行分析,求解出该车的运动微分方程,并基于此建立一个二自由度模型,用 matlab /simulink 软件对其进行仿真[8]。同济大学汽车学院提出了一种基于条件积分算法的无人驾驶车辆轨迹跟踪鲁棒控制方法。模型预测控制(mpc)近几年成为一个研究热点,模型预测控制(mpc)汲取了优化控制的思想,利用滚动的有限时段优化取代了一成不变的全局优化[9]。浙江大学的李培新采用车辆运动学的跟踪误差模型作为预测模型设计模型预测控制器,在基于实时多体动力学软件 vortex 搭建的无人驾驶车辆虚拟仿真平台中对所设计的轨迹跟踪控制器进行仿真[10]。李金良验证了线性时变模型预测控制在低速下的稳定性和安全性[11]。jie ji和haotian cao等学者基于考模型预测控制虑了车辆动力学和路面约束,并且取得不错的仿真结果[12-13]。北京理工大学孙银健和龚建伟利用车辆的运动学或者动力学模型作为预测模型,对这些模型进行了线性化处理,应用线性模型预测控制方法,通过适当的处理将其转换为二次规划( qp) 问题,可以提高计算速度[14-15]


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2. 研究的基本内容与方案

2.1研究基本内容

(1)基于一定的假设,建立一个适用于车辆轨迹跟踪控制的车辆动力学模型。对轮胎模型进行数学建模、仿真和分析。采用魔术公式轮胎模型描述轮胎特性。

(2) 由模型预测控制算法(mpc)的基本原理,推导出线性时变模型预测控制算法公式,并将线性时变模型预测控制最优问题转化为便于计算机求解的标准二次规划(qp)问题。

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3. 研究计划与安排

表1 进度安排表

周次

工作内容

提交内容

20

方案构思、文献检索、完成开题报告

文献检索、开题报告

1-2

外文翻译、资料再收集

外文翻译

3-4

校外实习、校外资料收集、完成实习报告

实习报告

5-7

设计计算、草图绘制

设计计算草稿、草图

8-10

图样绘制、编写设计计算说明书(论文)、预答辩

图样、论文初稿

11-14

图样及设计计算说明书整理、资料袋整理,答辩资格审查

正式图样、论文

15

学生提出答辩申请,并作答辩准备;教师审阅图纸、说明书

毕业设计资料袋

16-17

参加答辩


4. 参考文献(12篇以上)

[1]郭孔辉.预瞄跟随理论与人-车闭环系统大角度操纵运动仿真[j].汽车工程,1992(01):1-11.

[2]xie g t, gao h b, qian l j, etal. vehicle trajectoryprediction by integrating physics- and maneuver-based ap proaches using interactive multiple models[j].ieeetransactions on industrial electronics, 2017, 56(7): 999#8722;6008.

[3]李世雄,余群.基于模糊控制的人-车闭路系统的操纵稳定性[j].中国农业大学学报,1998(04):108-112.

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