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基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制_郭烈

基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制_郭烈
基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制_郭烈

第43卷 第2期吉林大学学报(工学版) Vol.43 No.22013年3月Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition) Mar.2013基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

郭 烈1,黄晓慧1,葛平淑2,张广西1,岳 明1

(1.大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024;2.大连民族学院机电信息工程

学院,辽宁大连116605)

摘 要:基于车辆的运动学模型,研究了具有非完整约束特性的智能车辆弯路换道的轨迹跟踪

控制问题。结合弯曲车道的曲率半径,针对换道过程中车辆横向运动和纵向运动对换道轨迹

的耦合作用,提出了一种适用于弯道的换道轨迹规划方法。根据换道轨迹,利用积分反演法,引入中间虚拟控制量,设计了轨迹跟踪控制算法,并用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统

的稳定性。仿真结果表明:该控制器可以保证车辆在弯路换道的轨迹跟踪误差一致有界收敛,且具有快速、准确跟踪和全局稳定的特性。

关键词:交通运输安全工程;智能车辆;车辆换道;轨迹跟踪;积分反演法

中图分类号:U461 文献标志码:A 文章编号:1671-5497(2013)02-0323-06

Lane changing trajectory tracking control for intelligent

vehicle on curved road based on backstepping

GUO Lie1,HUANG Xiao-hui 1,GE Ping-shu2,ZHANG Guang-xi 1,YUE Ming1

(1.State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment,Dalian University of Technology,Dalian116024,China;2.College of Electromechanical &Information Engineering,Dalian Nationalities University,Dalian116605,China)

Abstract:The trajectory tracking control was studied for the lane changing of the intelligent vehicle with non-holonomic constraint feature on curved road based on the kinematics model of the vehicle.Considering thecuvacture radius of the lane and the coupling of the longitudinal and lateral movements with the lane changingtrajectory in the lane changing process,a lane changing trajectory planning method suitable for the curvedroad was proposed.According to the lane changing trajectory,a tracking control algorithm was proposedusing the integral backstepping with intermediate virtual controllers.The stability of the control system wasproved by Lyapunov stability theory.The simulations were performed and the results demonstrated that thecontrol system guaranteed the trajectory tracking errors of the vehicle lane changing on curved road wereuniformly and above boundedly convergent.The control system is characterized by quick work precisetracking and robust global stability.

Key words:engineering of communications and transportation safety;intelligent vehicle;lanechanging;trajectory tracking;integral backstepping

收稿日期:2012-02-16.

基金项目:国家自然科学基金项目(61104165,61175101);辽宁省自然科学基金项目(20102026);中央高校基本科研业务费专项基金项目(DUT12JR08).

作者简介:郭烈(1978a2),男,副教授.研究方向:智能车辆.E-mail:guolie@163.com

通信作者:葛平淑(1983a2),女,讲师.研究方向:智能控制.E-mail:gepingshu2006@163.com

吉林大学学报(工学版)第43卷

智能车辆自主导航跟踪控制系统能够根据传感器获取的周围环境信息以及本车运行状态信

息,自动实现车辆的跟随、纵向及横向控制[

1]

。为了实现无人驾驶,

并保障其运行安全,安全换道控制技术研究成为智能车辆研究的重要组成部

分[2]。金立生等[3]

针对典型换道场景研究了基于车辆加速行为的安全换道模型;游峰等[4]

采用积

分Backstepping控制算法设计了智能车辆换道

和超车轨迹跟踪控制器;Lin等[5]利用最优控制

理论设计车辆换道控制器。上述文献均假定车道曲率为0,

仅适用于直道上的车辆换道行为。任殿波等[6]研究了适用于直道上的车队换道纵横向

耦合滑模控制器,在引导车辆纵向速度变化的情况下跟踪期望换道轨迹。另外,

在此基础上基于车辆侧向动力学模型,设计基于横摆角速度跟踪的滑模控制律,

对单车弯路换道轨迹进行跟踪控制[2]

;Hatipog

lu等[7]设计了基于横摆角速度跟踪的变结构控制器,将车辆纵横向动力学解耦。上述文献中假定纵向速度不变,忽略了车辆纵向运动变化对车辆换道的影响。Naranj

o等[8]

研究了

模糊控制律下车辆在超车情景中的换道行为,但对系统硬件设备有较高要求,需要基于高精度的GPS定位系统。

本文旨在研究弯路上的车辆自动换道,即起始车道和目的车道的曲率均大于0,且互不相等,考虑车辆横向运动和纵向运动对换道轨迹的耦合作用,即换道轨迹曲率在车辆换道过程中为一矢量,进而规划弯路上车辆换道轨迹。在此基础上,根据智能车辆运动学模型,采用积分Backstepping控制算法选取Lyap

unov函数设计跟踪控制器,实现智能车辆对预先定义的弯路换道轨迹的稳定跟踪。

1 车辆运动学模型和位姿误差模型

为简化控制器的设计,对车辆作如下假设[

4]

:①忽略悬架作用,视整车为刚体;②车辆在路面上

作纯滚动、无侧滑的运动;③忽略地面不平度对运动轨迹的影响;④车辆运行时,

车轮无相对滑动。由于车辆运动具有方向性,用世界坐标系

Oxy和局部坐标系Mij两个独立的坐标系可描述

车辆在某时刻的位置与方向,如图1所示。

在世界坐标系Oxy下,智能车辆的运动学模

型可表示为

图1 世界坐标系下车辆实际位姿与参考位姿Fig

.1 Vehicle actual gestures and reference gesturesunder world 

coordinatesp·c=x·

cy·

θ·

熿燀燄燅c=cosθcsinθc0熿燀燄燅001vcω[]

=Juc(1) 向量pc=[xcycθc]T∈R3

表示车辆的当前位姿,M(xcyc)为车辆在坐标系Oxy的当前位置,θc为沿X轴逆时针得到的当前车辆运动方向。

设控制向量uc=[vcωc]T∈R2

,vc>0,uc是时间

t的函数,其中vc和ωc分别为车辆运动的线速度

和角速度,它们是运动学模型中的输入量。J为雅克比矩阵。

假设车辆的参考位姿pr=[xryrθr]T∈R3

其中N(xryr)为车辆参考位置,θr为参考车辆的运动方向。在以智能车辆为参考的局部坐标系

Mij下,车辆运动的位姿误差pe=[xeyeθe]T

R3可表示为

pe=xey

eθ熿燀

燄燅e(Mij)= cosθc-sinθc0sinθccosθc0熿燀燄燅00

1xr-xcyr-ycθr-θ熿燀

燅c(Oxy)=

J1(pr-pc)(Oxy)

(2) MN(xeye)为局部坐标系的矢量坐标,J1为

转移矩阵。车辆位姿误差方程在坐标系Mij中可描述为

p·e=x·

ey·

eθ·

熿燀

燄燅e=

ωcye-vc+vrcosθe

-ωcxe+vrsinθeωr-ω熿燀燄燅

(3

)2 换道轨迹规划

在车辆换道研究当中常用的换道轨迹有:等速偏移换道轨迹、圆弧换道轨迹、梯形加速度换道轨迹和正弦函数换道轨迹等。本文为适应弯路上

·

423·

第2期郭 烈,等:基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

车辆换道过程中曲率连续变化及其变化率的限制,采用了基于正反梯形横向加速度的运动轨迹规划方法,该方法从换道车辆的横向加速度出发,认为加速度的形状由两个大小相等的正反梯形组

成[4,9]

,如图2所示,用公式可表述为

y··

d(

t)=Jmax(t-t0)·u(t-t0)-Jmax(t-t1)·u(t-t1)-Jmax(t-t2)·u(t-t2)+Jmax(t-t3)·u(t-t3)+Jmax(t-t4)·u(t-t4)-Jmax(t-t5)·u(t-t5)

(4

)式中:Jmax为期望横向加速度率最大值;u(t)为单位阶跃函数;t0为换道开始时刻;t5为换道结束时刻

图2 正反梯形横向加速度运动轨迹示意Fig.2 Schematic of trap

ezoid lateral accelerationmotion trajectory

换道各时间满足以下约束

t1=

amax

Jmax

(5

)t2=-

amax2Jmax

+(amax/Jmax)2+4dω/a槡max2(6)t1

-t0=t5-t4t2-t1=t4-t3

t3-t2=2(t1-t0烅

烄烆

)(7)式中:dw为外侧车道与内侧车道中心线的间距。

由式(4)依次积分可得到期望的横向速度y·

d(t)和横向位移yd(t)。根据直路上车辆换道轨迹的规划结果,对弯路上的换道轨迹进行规划。假设外侧车道和内侧车道具有相同的瞬心,记为OR,

外侧车道中心线曲率半径为常数,记为R。车辆换道过程中的运动状态如图3所示,建立以换道起始点O为原点的直角坐标系,X轴沿起始车道中心线切线方向,Y轴指向车道瞬心OR。

y·

和yd表示直道上车辆换道时期望的横向速度和位移,vd(t)表示车辆纵向速度。其中,车辆换道过程中纵向加速度v·

d(

t)历时如下图3 换道轨迹规划示意

Fig.3 Schematic of lane changing 

trajectoryv·

d(t)=0,0<t≤t1

0.4(t-t1),t1<t≤t2

0.2,t2<t≤t3-0.4(t-t4),t3<t≤t4

0,t4<t≤t烅烄

5(8) 假设换道开始时刻t0为0

,在换道过程中的t时刻,车辆驶向目的车道的位移为yd(

t),所以换道过程中车辆质心C的瞬时半径为R-yd(

t)[2]

,其绕瞬心OR转动的角速度为vd(t)/(R-yd(t)),对该角速度进行积分则可得到质心C绕OR转过

的角度。

在t时刻,计算可得车辆质心的期望运动状态。沿X轴期望的位移、速度和加速度分别为[

2]

xr(t)=R-yd(t[]

)sinαx·

r(t)=vd(t)cosα-y·d(

t)sinαx··

(t)=v·

(t)-vd(t)y·

d(t)R-yd(

t[

)cosα+y··d(t)+v2

d(t)R-yd(

t[]

)sinα(9) 沿Y轴期望的位移、

速度和加速度分别为yr(t)=R-R-yd(t[])cosαy·

r(t)=vd(t)sinα+y·d(

t)cosαy··

(t)=v·d

(t)-vd(t)y·

d(t)R-yd(t[])sinα+y··d

(t)+v2

d(t)R-ydt[

cosα(10) 期望的横摆角、

横摆角速度分别为θr(

t)=arctany·

r(t)xr(t)θ·

(t)=y··

r(t)x·

r(t)-y·

r(t)x··

r(t)r2(t)+r2(t

)(11

)3 轨迹跟踪控制器设计

由于智能车辆存在非完整约束,不满足

·

523·

吉林大学学报(工学版)第43卷

Brockett光滑镇定的必要条件,

故采用一般线性控制理论很难达到预定的控制效果[

10]

。而积分Backstepping方法是一种非线性系统稳定设计理

论,该方法首先将复杂非线性系统分解成不超过系统阶数个子系统,

然后设计每个子系统的部分Lyapunov函数和中间虚拟控制量,通过积分器后退、逐步修正,直至最后设计出全局一致有界收敛的控制器

[11]

。因此,基于车辆运动学模型的弯路

换道轨迹跟踪问题可定义为在任意初始误差下,

确定有界控制输入uc=[vcωc]T

从而跟踪参考位姿pr=[xryrθr]T和参考输入ur=[vrωr]T

使得智能车辆系统在该控制输入作用下pe=[xe

yeθe]T

有界且

limt→

!

xe(t)+ye(t)+θe(t[])=0。 根据智能车辆的运动学模型,

采用积分Backstepping方法,将车辆系统中的误差分量xe视为虚拟控制量,定义新的虚拟误差变量

x-

e=xe-k1

2δωc

1+ω2

ye(12

)式中:k1∈R+

;δ∈R+;k12δωc1+ω2

ye为虚拟反馈。求导得

x-·e

=x·

e-k1

2δ-2δω2

ω4c+2ω2c+1ω·cye-k12δωc1+ω2

y·

e(13

) 若控制作用uc使xe→k12δωc

1+ω2

ye且θe→0,根据系统误差模型(3

)中的第二式得y·

=-xeωc=-k12δω2

1+ω2

cye(14

) 取Lyap

unov函数Vy=12

y2e,求导得V·

y=yey·

=-k12δω2

c1+ω2

y2

e显然V·

y≤0,故当t→0时系统(14)

渐近稳定。由此,可给出下面的智能车辆运动学模型的全局轨迹跟踪控制律。

定理 设 t∈(0,+∞),vr,v·

r和ωr,ω·

r有界且vr,ωr不同时为零,则在控制律(15)作用下,由方程(3)描述的运动学跟踪误差全局一致有界,并且当vr≠0时,

有:limt→

!

xe(t)+ye(t)+θe(t[])=0uc=

vc

ω[]

=vrcosθe-k12δ-2δω2cω4c+2ω2c+1ω·cye+k12δω2

1+ω2

xe-k1vr

2δωc1+ω2csinθe+k2xe-k1k22δωc

1+ω2

yeωr+2k3vryecosθe2+k4

sinθe

熿燀

燄燅

2(15

)式中:k1,k2,k3,k4∈R+

且与系统控制性能直接相关。

证明 取Lyap

unov函数V=

12e2+12y2e+

2k3(1-cosθe

2)(16)结合式(3)对方程(16

)求导得V·

=x-ex-·

+yey·e+1k3

sinθe2θ·

e=

x-

e(x·e

-k12δ-2δω2

cω4c+2ω2c+1ω·

cye-k12δωc1+ω2

cy·e)+ye(-ωcxe+vrsinθe)+1k3

sinθe

2(ωr-ωc)

=x-

vrcosθe-vc-k12δ-2δω2cω4c+2ω2

c+1ω·

cye[

-k12δωc1+ω2c(-ωcxe+vrsinθe]

)-k12δω2

c1+ω2

y2

e+1k3

sinθe

2(ωr-ωc)+2k3vrye

cosθe[

]2(

17

)将控制律(15)代入式(17

),可得V·

=-k2e2

-k12δω2

c1+ω2

cy2e-k4k3sin2θe2(18) 由于k1,k2,k3,k4∈(0,+∞)且2δω2

1+ω2

c恒大于零,显然V·

≤0。因为Lyapunov函数V为连续可微正定函数,并且有界,V·

为半负定且一致连续函数。由Barbalat定理可知:t→∞时,V·

→0,等价于e2(t)、y2e(t)、k12δωc1+ω2

ye(t)和sin2θe2分别渐近趋向于零。sin2θe2

→0,则limt→!θe→0(θe∈-π,[

)π)。而limt→!

x-

e=0,即xe→k12δωc1+ω2

cye(t)。由于vr和ωr不同时为零,根据控制律知ωc不恒为零,且k12δωc1+ω2

ye(t)→0,得ye→0。综上分析,进一步可得xe→0。由于θe为周期函数,θe∈[-π,π]等价于θe∈[0,+∞),由Lyap

unov稳定判据知,在如式(15)所示的控制律作用下,其跟踪误差pe=[xeyeθe]T

全局一致有

·

623·

第2期郭 烈,等:基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制

界且limt→

!

xe(t)+ye(t)+θe(t[])=0,即上述跟踪控制系统具有全局稳定性。

4 实例研究

假设外侧车道的曲率半径为R=650m[1

2]

,两车道的间距dw=3.75m,

期望横向加速度率最大值Jmax=

0.1 g/s(g=10m/s2

),根据式(5)和式(6)可得,t1=1s,t2=1.5s,所以换道所需时间为t5=5s。车辆的初始状态的纵向位移偏差xe,纵向速度x·,横向位移偏差ye,横向速度y·

,横摆角偏差θe和横摆角速度θ·

初值见表1

,车辆纵向、横向和横摆加速度初值均为0。控制参数取值见表2。

表1 车辆初始状态参数值Table 1 Initial values of vehicle 

statesxe/m x·

/(m·s-1)ye/my·

/(m·s-1)θe/radθ·

/(rad

·s-1)-1 15-1 0

-π/4 

表2 控制参数

Table 2 Control p

arametersk1

k2

k3

k4

δ

1.5 

2 

2 

2.5 

仿真结果如图4~图6所示。图4为弯道换

道轨迹跟踪仿真曲线,图中虚线表示车辆运行的期望状态,实线则为实际状态;图5描述偏差xe、ye、θe随时间t变化的情况;图6则为系统控制输入

图4 换道轨迹跟踪仿真

Fig.4 Simulation results of lane changing

trajectory 

tracking图4(a)(b)(c

)分别为弯路上换道过程中纵向位移、横向位移和方向角随时间t的变化曲线,可见车辆这3种实际状态值均能在0.6s

附近实

图5 换道轨迹偏差曲线

Fig.5 Deviations curve of lane changing

trajectory 

trackin

g图6 控制输入曲线

Fig.6 Inp

uts of the control variable现对其相应期望状态的跟踪。图4(d)为世界坐标系下的弯路换道轨迹,由局部放大图可知,车辆纵向行驶10m后已实现对期望换道轨迹的有效跟踪。

由图5可以看出,在轨迹跟踪控制器的作用下,

描述系统的3种跟踪误差在2s附近均渐近收敛于零,表明上述设计的控制器具有较快的收敛性且系统全局稳定性较好,可实现对弯路上换道轨迹的理想跟踪。

图6为系统控制输入,其中图6(a)为车辆行驶线速度输入,图6(b)为角速度输入。由图6宏观图可见,在弯路上换道过程中,智能车辆的控制

输入uc=[vcωc]T

在0

.6s附近渐趋于稳定,且其全局稳定性较好。另外由图6微观图可知,

uc max=16m/s,ωc m

ax=0.08rad/s,保证了车辆弯路换道行为控制的平滑,

且5~6s车辆沿内侧弯道匀速行驶的线速度约为15.5m/s

,角速度为0.02rad/s

。·

723·

吉林大学学报(工学版)第43卷

5 结束语

实现了智能车辆弯路换道的轨迹跟踪控制,并考虑系统的非完整特性以及车辆纵向和横向运动的强耦合性,利用积分Backstepping方法设计了智能车辆轨迹跟踪控制器,仿真结果验证了上述控制器具有良好的控制性能。由于弯道内外车道总会存在一定偏离,本文仅考虑了内外两车道曲率半径的差别,同时考虑了换道过程中车辆横向运动和纵向运动对换道轨迹的耦合作用,即换道轨迹曲率在车辆换道过程中为一矢量,从而得到偏差较小的弯路期望换道轨迹。此外,本文假定内外车道的曲率半径恒为常数,与实际情况可能还会存在差别,下一步的研究拟将上述弯路期望换道轨迹的计算方法推广到弯道曲率半径变化的情况。

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(整理)自动控制综合设计_无人驾驶汽车计算机控制系统方案

自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师: 学校: :

目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会

一设计目的及意义 随着社会的快速发展,汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重,道路交通安全形势日趋恶化,造成交通事故频发,但专家往往在分析交通事故的时候,会更加侧重于人与道路的因素,而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车,它可以自动发现前方障碍物,自动导航引路,甚至自动驾驶,那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性,以及提供优良的人车交互界面。近年来,智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力,很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发,可以提高车辆的控制与驾驶水平,保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善,相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能,能极促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷,使得即便在很复杂的道路情况下,也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物,沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 (1)系统中心控制部件(单片机)可靠性高,抗干扰能力强,工作频率最高可达到25MHz,能保障系统的实时性。 (2)系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术,包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 (3)系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 (4)系统具有故障自诊断功能。

智能车辆管理系统技术方案

智能车辆管理系统技术方案

第一章系统概述 随着社会可持续发展对环境保护、节约能源要求的不断提高,减少环境污染和缓解能源短缺两大问题对汽车产业的发展提出了新的更高要求。压缩天然气(简称CNG)汽车在降低大气污染、调整能源结构、提高经济效益等方面发挥了积极作用。目前我国的CNG汽车总数约10万辆,且据专家预测CNG汽车在5-10年内更有猛增10-15倍的趋势,预计在15年内将达到国内汽车数量的50%。随着使用CNG气瓶的汽车迅猛增长,废气瓶冒充新气瓶装上私家车、私自改装气瓶,加气站对报废气瓶或过期未检气瓶加气等等现象越来越多,大大增加CNG加气站的车辆安全管理难度,这些不合格车辆也成为引发CNG加气站爆炸事故的主要诱因之一。 为有效地管理加气车辆,提高CNG加气站的安全管理水平,使加气人员快速判别不合格车辆,及时处理安全隐患。我公司在基于对数码相机和视频摄像机的充分了解下,经过对数码相机控制和视频控制的巧妙技术融合,采用一体化高清抓拍设备构建CNG智能车辆管理系统(以下简称系统)。 系统对每个进入加气站的车辆的车牌号码进行拍摄,通过网络传输到后台计算机中的数据库,和数据库中存放的合格车辆的车牌号码进行比对。比对成功,证明该车辆为安全合格车辆,可以加气,并把该车辆加气的时间存储到计算机中,便于车辆管理查询。比对不成功,则视为不合格车辆,系统通过设置在加气站的显示屏显示该车的车牌号码,并报警通知加气人员不予加气。 系统采用先进光电技术,数字高清晰成像技术,高性能DSP处理技术、图像模式识别技术对通过机动车进行图像采集,获取机动车的号牌等要素,号牌自动识别、记录以及车辆号牌不合格时报警和显示功能,并满足CNG加气站对于通过的机动车实时捕捉、存储,查询等管理功能,对加强加气站安全防爆工作具有十分重要的意义。 1.1设计原则 系统具有实用性、可靠性、先进性、开放性、安全性、兼容性、可维护性、可拓展性。具有良好的升级、扩展能力,具有一定的容量,为保持系统的先进性留下充分的发展余地。 坚持从实际出发,注重系统的实用性和实战性,合理配置资源,服务、服从于业务

智能汽车自主驾驶控制系统

智能汽车自主驾驶 控制系统

智能汽车自主驾驶控制系统 文献综述 姓名:杨久州班级:机电一班学号: 7631 前言 20 世纪末以来,随着世界智能交通系统(ITS)和无人化武器装备系统的发展,共同对新一代智能交通工具提出了迫切的需求。智能车辆技术迅速成为具有前瞻性的高新技术研究课题,受到了学术界和企业界的广泛关注。当前,智能交通系统(ITS)作为一个能够较好地解决世界性的交通拥堵、大量的燃油消耗和污染问题的先进体系吸引了大量学者的关注。一般来说,ITS 由智能车辆、运营车辆管理系统、旅行信息系统和交通监控系统组成,智能车辆作为其核心部分,扮演着至关重要的角色。没有高度发达的智能车辆技术,就不能实现真正意义上的智能交通系统。 智能车辆(Intelligent Automotive),又称自主车辆(Autonomous Vehicle)或无人地面车辆(UGV),集成了车辆技术、传感技术、人工智能、自动控制技术、机电一体化和计算机技术等多学科强交叉科学技术,它的发展水平反映了一个国家的工业实力。在近十年间,智能车辆技术的研究吸引了世界范围内大量高校、企业以及相关科学家的关注,各国政府和军事部门也对其表现出强烈的兴趣,智能车辆技术因此在短期内得到了飞跃性的

发展。 1.智能汽车自主驾驶技术的发展现状 汽车自主驾驶技术研究是从两个不同研究领域发展起来的。 从1%0年开始,为了改进汽车的操控性能,美国ohio大学的一些研究工作者开始进行汽车侧向跟踪控制和纵向跟踪控制研究,该项研究持续了二十多年,取得了一系列研究成果。 另一方面,二十世纪六十年代美国stanfoul研究所在进行人工智能研究中,开发了Shakey移动机器人,作为人工智能研究工作的试验平台。1973一1981年间由Hans.Moravec在Stanford研究所领导的stanford。art工程则第一次实现了自主驾驶。 进入二十世纪八十年代以后,军方和一些大型汽车公司对自主驾驶技术表现出了浓厚的兴趣。美国军方先后组织了多项车辆自主驾驶的研究项目,其中包括DARPA的ALV项目,DARPA的DEMo一H计划、DEMo一111计划等。这一系列的研究都试图将自主驾驶技术应用到军事上去,以提高部队战斗力。其它包括英国、法国、德国等在内的一些国家 也都在进行自主驾驶技术在军事应用领域的相关研究。大型汽车公司则更加注重汽车自主 驾驶研究,以期提高汽车性能。

智能控制在汽车上应用的进展综述

智能控制在汽车上应用的进展综述 一、简介 1.1汽车智能化综述 从上个世纪的末期,全球的汽车以汽车的电动化、智能化、网联化为主题进入一个重大的历史时期。到本世纪初,随着ICT技术的发展,汽车的智能化和网联化系统随之诞生,由此产生了一种新型的交通系统。 “智能汽车”是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使汽车具备智能的环境感知能力,能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态,并使汽车按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。 从汽车自身的智能化来讲,我们现在处于这种汽车的一种智能化的初级阶段,即智能驾驶辅助这个阶段,其终极目标就是无人驾驶。另外从智能汽车发展模式来讲是两种模式,一种是依靠自身车载传感决策和控制系统,来实现自动驾驶。另外一种是通过协同的方式,借助通信的技术,利用车联网和物联网的整合,来实现它的整个一种智能化的驾驶。 总之,汽车的智能化可以归结为两轴或者两个发展,一个是纵轴,就是由现在的部分功能的替代到以后完全的无人化驾驶,另外一个就是自身的提升,单车的智能化并不能解决交通的问题,所以必须通过网联化把汽车和交通系统,交通所有参与者在一个平台上一个系统下进行完全的可控可调,这样才能彻底地改变交通社会现在面临的诸如安全、拥堵、节能的问题。所以未来期望或者目标的实现是一个智能网联的汽车。 智能汽车它会带来对我们社会产业带来什么样的变化?首先我们关注的是安全,通过汽

车的智能化、网联化,交通事故可以降低到目前的1%。现在每年因为交通事故死亡人数大概130万,也就是说在不远的将来也许二十年三十年以后,全球交通事故死亡率会低于1万甚至更低,未来接近的目标是零死亡零事故。第二,对于交通拥堵、油耗,对于整个经济,还有对于人的生活方式的影响都有非常高的期待。 1.2国内外汽车智能化研究现状 就汽车智能化发展而言,从美国来讲,从本世纪初他们对于智能汽车提出了一个定义,把它分为五个等级,第一个等级就是没有智能化,第二个等级是具有特殊功能的一些驾驶辅助,第三个等级是一个部分的自动驾驶,然后是高度自动驾驶到完全自动驾驶,以及无人驾驶这样五个等级,它设计的目标是到2025年能够实现完全智能驾驶。所以基于此,美国专门成立了交通变革研究中心,另外其交通部将推动汽车智能化网联化的发展作为一个国家战略,在。对于欧盟来讲,它制定了详细的发展路径图,就是从当下现有的驾驶辅助到2030年实现无人驾驶,或者能够产生无人驾驶的这种技术和产品,这是它的愿景。从日本来讲,不光从车,还从车和路两端来进行协调的发展,日本这一个计划详细地定义了从汽车、道路到各种法规协调发展的一个庞大的技术。 发展汽车智能化一个强劲的动力是标准,汽车这个技术持续的迭代是依托于标准的,一个是排放的法规,一个是碰撞的法规,现在主动安全或智能安全的一些项目,已经纳入了汽车的法规评定体系DSRC里,这是对于技术持续进步的一个强大的推进力。 从欧美整个发展情况比较来看各有特色,美国主打推动IT企业,并在该领域独领风骚,另外它在程序还有法规方面也是领先一步,从日本来讲,它的信息化体系是全球做得最为完备的,它现在有一个VICS,交通系统信息,现在整个汽车是8千多万辆,有4千万辆已经入网,对于大数据信息化它有很强的一些设备支持。另外以丰田、日产这些汽车企业主导智

车辆智能控制技术的研究与应用

车辆智能控制技术的研究与应用 车辆1003 20104043 李琳

车辆智能控制技术的研究与应用 自从汽车被发明以来,人类对于驾驶汽车的看法就一直存在分歧,一部分人热衷于让汽车变得越来越好开,强调驾驶乐趣,让你的双手舍不得离开方向盘;然而另一部分人则更热衷于让汽车变得越来越“傻瓜化”,甚至要将驾驶者的双手从方向盘上解放出来……上世纪80年代开始热播的美剧《霹雳游侠》当中的KITT,正是后者思想的集大成者。正在读这篇文章的您也许就曾经被无敌的KITT 所深深吸引吧?当然人类的科技还根本无法达到科幻电视剧当中的效果,KITT 无与伦比的人工智能、让主人公高枕无忧的自动驾驶、车身超级耐打击的能力以及几乎不用加油的动力科技看上去几乎都是天方夜谭。然而随着汽车技术的发展,现实版“KITT”正在向人们走来,近些年来许多厂商都致力于无人自动驾驶技术的研发,宝马在这领域走在时代的前边。 现阶段的技术成果虽然无法实现《霹雳游侠》或者《钢铁侠》里面那样强大的技术,但是让车子短暂脱离驾驶员的控制而自主驾驶,还是已经成功实现了。宝马将一系列最先进的无人驾驶技术设备集成到了一辆看似非常普通的5系轿车里,这些设备能够在高速公路行驶时,接管驾驶员的所有操作,自主进行油门、刹车甚至超车的动作。 车辆自主变线超车 借助布置在车身四周的传感器,它甚至可以发现从辅路匝道进入主干道的车辆,自主采取加减速或者变道的措施,而具体选择那种操作,也是通过计算当时的行驶条件而决定的,也就是说它具备了自主判断交通状况的能力。而这一切,目前都能够在130km/h以下的车速来完成。

其实这些对于驾驶员来说再容易不过的驾驶操作,对于自动驾驶系统来说可是超级复杂的一件事情。车辆不仅需要随时准确侦测出自己处于道路中的哪一条车道上,更要认出车身周边的车辆或者物体。实现这样的感知,不仅需要普通雷达,更需要激光、超声波以及摄像头的辅助。 若要精确做出判断,上述的集中探测装置至少需要两种协同作用。目前这辆能够自主驾驶的宝马5系轿车已经在驾驶员极少干预的前提下,安全行驶了3000英里。这都要归功于全车所有精良的设备。再有一点就是,这项技术的应用普及速度可能远超过你的想象,有消息称该技术在2014年的宝马i3上就会开始搭载,届时你可要分清路上开车的到底是人还是车自己了。然而一向强调给驾驶者带去驾驶乐趣的宝马开发这么一个产品,缺失会让人觉得有些意外,宝马官方给出的解释是,这项技术并不会完全将驾驶者从眼观六路耳听八方中抽离开来,所以不要指望你能在开车上班的路上睡上一觉…… 1 悬架的研究方法 (1)理论研究[1] 悬架系统的理论研究具有前瞻性和探索性,为智能悬架系统的物理实现奠定理论基础。其主要研究内容: a.悬架力学模型理论研究。悬架力学模型是振动理论中的隔振和减振理论的实际应用,通过振动理论的深入研究,全面综合研究悬架的减振和隔振性能、悬挂系统的非线性特性。 未来几年中,动力学、振动与控制领域的下述研究前沿值重视:①高维非

基于某51单片机的智能小车控制系统

工业职业技术学院 毕业设计 课题名称基于51与单片机的智能小车控制系统 系(院)名称电气工程系 专业及班级 学生 学号 指导教师

完成日期年11 月19 日

摘要 随着我国科学技术的进步,智能化作为现代社会的新产物开始越来越普及,各种高科技也广泛应用于智能小车和机器人玩具制造领域,使智能机器人越来越多样化。智能小车是一个多种高薪技术的集成体,它融合了机械、电子、传感器、计算机硬件、软件、人工智能等许多学科的知识,可以涉及到当今许多前沿领域的技术。 整个小车平台主要以51单片机为控制核心,通过无线遥控实现前进后退和转向行驶,通过红外线传感器,实现小车的自适应巡航、避障等功能。设计采用对比选择,模块独立,综合处理的研究方法。通过翻阅大量的相关文献资料,分析整理出有关信息,在此基础上列出不同的解决方案,结合实际情况对比方案优劣选出最优方案进行设计。从电机车体,最小系统到无线遥控,红外线对管的自动寻迹再到红外线自动避障和语音控制,完成各模块设计。通过调试检测各模块,得到正确的信号输出,实现其应有的功能。最后将各个调试成功的模块结合到小车的车体上,结合程序,通过单片机的控制,将各模块有效整合在一起,达到所预期的目标,完成最终设计与制作,能使小车在一定的环境中智能化运转。 关键字:智能小车,单片机,红外传感器。

目录 第一章绪论.............................................................................................................................- 1 - 1.1.1智能循迹小车概述........................................................................................................- 1 - 1.1.2课题研究的目的和意义 ...............................................................................................- 2 - 1.1.3智能循迹小车智能循迹分类.......................................................................................- 3 - 1.1.4智能循迹小车的应用....................................................................................................- 3 - 第二章方案设计 ..........................................................................................................................- 5 - 2.1 主控系统.........................................................................................................................- 5 - 2.2单片机最小系统 ...............................................................................................................- 6 - 2.2.1 STC89C52简介...................................................................................................- 6 - 2.2.2 时钟电路...............................................................................................................- 8 - 2.2.3复位及复位电路....................................................................................................- 8 - 2.3 电机驱动模块................................................................................................................ - 10 - 2.4 循迹及避障模块............................................................................................................ - 11 - 2.5 机械系统......................................................................................................................... - 11 - 2.6电源模块......................................................................................................................... - 11 - 第三章硬件设计 ..................................................................................................................... - 12 - 3.1总体设计......................................................................................................................... - 12 - 3.1.1主板设计框图..................................................................................................... - 12 - 主板设计框图如图3-1,所需原件清单如表3-1 .................................................. - 12 -

智能车辆控制系统研究的目的意义及技术发展现状与趋势

智能车辆控制系统研究的目的意义及技术发展现状与趋势 1研究的目的及意义 (1) 2 技术发展现状与趋势 (1) 1研究的目的及意义 随着汽车工业的迅速发展,关于汽车及汽车电子的研究也就越来越受人关注。全国各高校也都很重视该题目的研究,可见其研究意义很大。本课题就是在这样的背景下提出的。其专业知识涉及控制、模式识别、传感技术、汽车电子、电气、计算机、机械等多个学科,对高等学校控制及汽车电子学科学术水平的提高,具有良好的长期的推动作用。智能汽车系统的研究发展,必将推动汽车产业的快速发展,提高人们的生活质量,通过计算机控制、人工智能和通信技术实现更好的通行能力和更安全的行驶。同时智能汽车的发展将大幅度提高公路的通行能力,大量减少公路交通堵塞、拥挤, 降低汽车油耗, 可使城市交通堵塞和拥挤造成的损失减少25% ~40% 左右, 大大提高了公路交通的安全性。 2 技术发展现状与趋势 智能车辆也叫无人车辆,是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。智能车辆在原车辆系统基础上主要由计算机处理系统、摄像机和一些传感器组成。摄像机用来获得道路图像信息,车速传感器用来获得车速,障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物信息等,然后由计算机处理系统来完成对所获图像、信息的预处理、增强与分析识别工作,并对车辆的行驶状况做出控制。智能车有着十分广泛的应用前景,许多国家都在积极进行智能车辆的研究,最典型的运用就是在智能运输系统ITS 上的应用。智能车辆在物流、军事等众多领域都有很广的应用前景。 智能车辆的研究主要是基于模糊控制理论、人工神经网络技术和神经模糊技术等人工智能的最新理论和技术而开展研究的,同时,现代控制理论,自主导航技术等先进技术在智能车辆的研究中也开始逐渐发挥作用。 现阶段智能小车系统主要由信息采集模块、信息处理模块和执行模块组成。系统框图如图1所示:

汽车电子控制系统英文缩写汇总

汽车电子控制系统英文缩写 AFM 空气流量计 AIC 空气喷射控制 AIS 空气喷射系统 ALT 海拔开关 A/M 自动—手动 ASC 自动稳定性控制 AT(A/T) 自动变速器 ATS 空气温度传感器 B+ 蓄电池正极 BPA 旁通空气 BPS 大气压力传感器 BTSC 上止点前 CCS 巡航控制系统 CFI 中央燃油喷射 CFI 连续燃油喷射 CID 判缸传感器 CIS (燃油)连续喷射系统 CIS气缸识别传感器(判缸传感器) CNG 天然气 CNGV 天然气汽车 CPS 轮轴位置传感器 CPS 曲轴位置传感器 CPU 中央处理器 CTP 节气门关闭位置

CTS 冷却液温度传感器CYL 气缸(传感器)DC 直流电 DI 分电器点火 DIS 无分电器点火系统DIAGN 诊断 DLC 数据线接 DLI 无分电器点火DTC 诊断故障码ECA 电子控制点火提前ECCA发动机集中控制系统ECD 电子控制柴油机ECM 发动机控制模块ECT 电控变速器ECT 发动机机冷却液温度ECU 电子控制单元(电脑) EDS 柴油机电控系EEC 发动机电子控制EFI 电控燃油喷射EGI 电控汽油喷射EGR 废气再循环EIS 电子点火系统EPA 环保机构 ER 发动机运转ESA 电子点火提前

EST 电子点火正时 EUT 电子控制燃油喷射系统 EVAP燃油蒸气排放控制装置 FP 燃油泵 FTMP 燃油温度 FFM 热膜式空气质量流量计 HAC 海拔(高度)补偿阀 HEI 高能点火 HEUI液压电子控制燃油喷射系统HIC 热怠速空气补偿阀 HO2S 加热型氧传感器 HZ 故障灯 IAA 怠速空气调整 IAB 进气旁通控制系统 IAC 进气控制 IACV 进气控制阀 常用汽车英文缩写含义全攻略Quattro-全时四轮驱动系统 Tiptronic-轻触子-自动变速器 Multitronic-多极子-无级自动变速器 控制系统 ABC-车身主动控制系统 DSC-车身稳定控制系统 VSC-车身稳定控制系统 TRC-牵引力控制系统 TCS-牵引力控制系统 ABS-防抱死制动系统 ASR-加速防滑系统 BAS-制动辅助系统 DCS-车身动态控制系统 EBA-紧急制动辅助系统

汽车智能化报告

关于汽车智能化的报告 鲁居印 15101415 1006465719@https://www.wendangku.net/doc/4615874754.html, 钟鸿敏 15101417 1326872385@https://www.wendangku.net/doc/4615874754.html, 孙坚 15101427 260237727@https://www.wendangku.net/doc/4615874754.html, 吉大汽院车辆14班 2010/11/14 摘要Abstract 本报告对汽车智能化的功能进行了总结;并探讨了如何应用智能化解决汽车工业中的安全和拥堵问题。在汽车工业迈向驾驶无人化的进程中,提出了在一定环境下根据计算机记忆系统和传感系统实现自动驾驶的设想。 This report makes a conclusion of the functions of automobile intelligence and discusses how to use intelligence to solve the safety and congestion problem in automobile industry. During the process to driving without person, we put forward to an imagination that we can achieve driving with no person in addition to computer memory system and sense system under designated environment. 前言Instruction 智能化汽车是环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通信、人工智能及自动控制等技术,是典型的高新技术综合体。智能车的研究起始于二十世纪七十年代,到八十年代主要从事智能汽车研究

智能小车控制系统设计

智能小车控制系统设计 ——ARM控制模块设计 EasyARM615是一款基于32位ARM处理器,集学习和研发于一体的入门级开发套件,该套件采用Luminary Micro(流明诺瑞)公司生产的Stellaris系列微控制器LM3S615。本系统设计是以EasyARM615开发板为核心,通过灰度传感器检测路面上的黑线,运用PWM直流电机调速技术,完成对小车运动轨迹等一系列的控制。同时利用外扩的液晶显示器显示出各个参数。以达到一个简易的智能小车。 本文叙述了系统的设计原理及方法,讨论了ISR集成开发环境的使用,系统调试过程中出现的问题及解决方法。 据观察,普通的玩具小车一般需要在外加条件下才能按照自己的的设想轨迹去行驶,而目前可借助嵌入式技术让小车无需外加条件便可完成智能化。在小车行驶之前所需作的准备工作是在地面上布好黑线轨迹,设计好的小车便可按此黑线行驶,即为智能小车。其设计流程如下: 1、电机模块 采用由达林顿管组成的H型PWM电路。PWM电路由四个大功率晶体管组成,H桥电路构成,四个晶体管分为两组,交替导通和截止,用单片机控制达林顿管使之工作在开关状态,根据调整输入控制脉冲的占空比,精确调整电机转速。这种电路由于管子工作只在饱和和截止状态下,效率非常没。H型电路使实现转速和方向的控制简单化,且电子开关的速度很快,稳定性也极强,是一种广泛采用的PWM调整技术。 具体电路如下图所示。本电路采用的是基于PWM原理的H型驱动电路。该电路采用TIP132大功率达林顿管,以保证电动机启动瞬间的8安培电流要求。

2、传感器模块 灰度测量模块,是一种能够区分出不同颜色的的电子部件。灰度测量模块是专为机器人设计的灰度传感器。例如:沿着黑色轨迹线行走,不偏离黑色轨迹线;沿着桌面边沿行走,不掉到地上,等等。足球比赛时,识别场地中灰度不同的地面,以便于进行定位。不同的物体对红外线的反射率不同,黑色最低,白色最高;它通过发射红外线并测量红外线被反射的强度来输出反映物体颜色的电压信号,有效距离3-30毫米。 其技术规格如下: 已知灰度传感器的输出电压为0-3.3V,所以可通过ARM615开发板上的ADC 模块转换成数字信号,最后通过不断测试得出黑线与白线的大概参数值,完成对小车传感器部分的设计。 在本次设计中选择二个灰度传感器,其实现效果与布局如下所示。

智能汽车自主驾驶控制系统方案

智能汽车自主驾驶控制系统 文献综述 :久州班级:机电一班学号:20137631 前言 20 世纪末以来,随着世界智能交通系统(ITS)和无人化武器装备系统的发展,共同对新一代智能交通工具提出了迫切的需求。智能车辆技术迅速成为具有前瞻性的高新技术研究课题,受到了学术界和企业界的广泛关注。目前,智能交通系统(ITS)作为一个能够较好地解决世界性的交通拥堵、大量的燃油消耗和污染问题的先进体系吸引了大量学者的关注。一般来说,ITS 由智能车辆、运营车辆管理系统、旅行信息系统和交通监控系统组成,智能车辆作为其核心部分,扮演着至关重要的角色。没有高度发达的智能车辆技术,就不能实现真正意义上的智能交通系统。 智能车辆(Intelligent Automotive),又称自主车辆(Autonomous Vehicle)或无人地面车辆(UGV),集成了车辆技术、传感技术、人工智能、自动控制技术、机电一体化和计算机技术等多学科强交叉科学技术,它的发展水平反映了一个国家的工业实力。在近十年间,智能车辆技术的研究吸引了世界围大量高校、企业以及相关科学家的关注,各国政府和军事部门也对其表现出强烈的兴趣,智能车辆技术因此在短期得到了飞跃性的发展。 1.智能汽车自主驾驶技术的发展现状 汽车自主驾驶技术研究是从两个不同研究领域发展起来的。 从1%0年开始,为了改善汽车的操控性能,美国ohio大学的一些研究工作者开始进行汽车侧向跟踪控制和纵向跟踪控制研究,该项研究持续了二十多年,取得了一系列研究成果。 另一方面,二十世纪六十年代美国stanfoul研究所在进行人工智能研究中,开发了Shakey移动机器人,作为人工智能研究工作的试验平台。1973一1981年间由Hans.Moravec在Stanford研究所领导的stanford。art工程则第一次实现了自主驾驶。 进入二十世纪八十年代以后,军方和一些大型汽车公司对自主驾驶技术表现

智能车控制算法

智能车转角与速度控制算法 1.检测黑线中点Center:设黑、白点两个计数数组black、white,从第一个白点开始,检测到一个白点,白点计数器就加1,检测到第一个黑点,黑点计数器就加1,并且白点计数器停止,以此类推扫描每一行;黑线中点=白点个数+(黑点的个数/2) 2.判断弯直道: 找出黑线的平均位置avg (以每10行或者20…作为参照,行数待定) 算出相对位移之和(每一行黑线中点与黑线平均位置距离的绝对值之和) 然后用Curve的大小来确定是否弯直道(Curve的阀值待定)。 3.控制速度: 根据弯度的大小控制速度大小。 //*****************************弯度检测函数*******************************// Curvecontrol () { int black[N]; //黑点计数器 int white[N]; //白点计数器 int center[N]; //黑线中点位置 int avg; //黑线中点平均位置 int curve;//N行的相对位移之和 if(白点) ++white[N]; //判断黑白点的个数 else ++black[N]; center[N]=white[N]+black[N]/2; //每一行的黑线中点avg=(center[1]+center[2]+...+center[N])/N; //求出黑线中点的平均位置 curve=(|avg-center[1]|+|avg-center[2]|+...+|avg-center[N]|)/N //求出N行的相对位移之和 return curve; //返回弯度大小

智能车速度控制系统的设计与实现.

智能车速度控制系统的设计与实现 引言 在智能车竞赛中,速度控制不能采用单纯的PID,而要采用能够在全加速、紧急制动和闭环控制等多种模式中平稳切换的“多模式”速度控制算法,才能根据不同的道路状况迅速准确地改变车速,实现稳定过弯。 系统硬件设计 按照竞赛要求,本文设计的智能车速度控制系统,以飞思卡尔 MC9S12DG128 单片机为核心[1],与车速检测模块、直流电机驱动模块、电源模块等一起构成了智能车速度闭环控制系统。单片机根据赛道信息采用合理的控制算法实现对车速的控制,车速检测采用安装于车模后轴上的光电编码器,直流电机驱动采用了由四个MOS管构成的H桥电路如图1所示,电源模块给单片机、光电编码器和驱动电机等供电。 系统建模 一个针对实际对象的控制系统设计,首先要做的就是对执行器及系统进行建模,并标定系统的输入和输出。为了对车速控制系统设计合适的控制器,就要对速度系统进行定阶和归一化[2]。对此,分别设计了加速和减速模型测定实验。通过加装在车模后轮轴上的光电编码器测量电机转速。编码器齿轮与驱动轮的齿数比为33/76,编码器每输出一个脉冲对应智能车运动1.205mm。车模可以通过调节加给电机的PWM波的占空比进行调速。单片机上的PWM模块可以是8位或16位的,为了提高调速的精度,电机调速模块选用16位PWM,其占空比调节范围从0到65535,对应电机电枢电压从0%到100%的电池电压。 将车模放置在一段长直跑道上,采用开环方式给驱动电机加上不同的电压,记录车模在速度进入稳定后的速度值。然后将所测得的电枢电压与车速进行拟合的曲线如图2所示,由图1可将智能车加速模型近似为线性模型。 根据实验数据可以确定车速执行器系统的零点和增益。车速V与占空比PWM_Ratio的关系见公式1: V = PWM_Ratio×402 + 22000 (1) 其中:PWM_Ratio的取值范围为0-65535 车模减速有三种方法:自由减速、能耗制动和反接制动。自由减速动力来自摩擦阻力,基本认为恒定。能耗制动是将能量消耗到电机内阻上,制动力随着车速的降低而降低,也可通过控制使加速度减小得更快。反接制动通过反加电压实现,制动力与所加的反向电压有关。

基于Labview的智能小车控制平台

基于Labview的智能小车控制平台 摘要:该课程设计是基于Labview的智能汽车控制平台,该平台建立在飞思 卡尔单片机及51单片机控制芯片基础上,基于Labview仿真。采用无线控制小车转向,加速,刹车系统。该设计是测控专业集单片机控制,电路,软件编程于一体的平台练习,是集测控专业所学的一门综合提高学生素质的课程设计。 关键词:Labview 智能汽车飞思卡尔单片机测控 Abstract: the course is designed based on the intelligent vehicle control platform Labview, this platform based on SCM and 51 single-chip microcomputer control freescale Labview, based on the chip. Using radiocontrol car accelerated, braking system, steering. This design is a professional sets single-chip microcomputer control, the control circuit and the software programming in one of the platform, which is a professional knowledge of measurement to improve students' comprehensive quality of the course design. Keywords:intelligent vehicle freescale microcontroller measure-control Labview

汽车发动机电子控制系统开发现状及趋势

汽车发动机电子控制系统开发现状及趋势 丁志盛叶挺宁 摘要:介绍了汽车发动机电子控制系统相关技术背景、开发现状及发展趋势。 关键词:EECS,ECU汽车发动机电喷 一、汽车发动机电子控制系统概述 汽车发动机电子控制系统(Engine Electronic Control System,简称EECS)通过电子控制手段对发动机点火、喷油、空气与燃油的比率、排放废气等进行优化控制,使发动机工作在最佳工况,达到提高性能、安全、节能、降低废气排放的目的。汽车发动机电子控制系统主要包括: - 燃油喷射控制; - 点火系统控制; - 怠速控制; - 尾气排放控制; - 进气控制; - 增压控制; - 失效保护; - 后备系统; - 诊断系统等功能。 另外,随着网络、集成控制技术的广泛应用,作为汽车控制主要单元的EMS系统通过 CAN(Controllers Area Network)总线与其他控制系统,例如:安全系统(如ABS、牵引力电子稳定装置ESP (Electronic Stability Program))、底盘系统(如主动悬挂ABC(Active Body Control))、巡航控制系统(Speed Control System或Cruse Control System)以及空调、防盗、音响等系统实现网络互联,实现信息共享并实施集成优化统一控制。在不久的将来,车载通讯平台将利用现有无线通讯网络为汽车驾驶提供更广泛的咨询、娱乐等增值服务(如GPS全球定位系统的应用)。 汽车发动机电子控制系统的开发主要涉及以下技术内容: - 传感器

主要包括空气流量传感器、空气温度传感器、节气门位置传感器、冷却液温度传感器、转速传感器、曲轴位置传感器、凸轮轴位置传感器、爆燃传感器、车速传感器、氧传感器等。 - 执行器 主要包括喷油器、点火控制模块、怠速空气控制阀以及各种电磁阀等。 - 电控单元ECU(Electronic Control Unit) 和控制算法程序软件其作用是通过采集各种传感器输入信号并将信号进行调理,根据发动机管理控制算法进行运算,然后输出控制信号并进行功率放大给执行器。同时检测传感器信号正常状态,出现故障时报警。 图1描述了汽车发动机电子控制系统示意图。 图1 另外,为了应对汽车产业产品作为多种产品链状集成开发的特点以及快速更新的市场需求,高性能的发动机试验台架、集成开发环境工具以及测试产品耐环境性能的设备为快速开发高质量面向不同汽车发动机的管理系统产品提供保障:

基于Prescan的智能驾驶辅助系统在环研究

10.16638/https://www.wendangku.net/doc/4615874754.html,ki.1671-7988.2019.09.014 基于Prescan的智能驾驶辅助系统在环研究 赵伊齐,张引,申成刚,王严 (华晨汽车工程研究院,辽宁沈阳110141) 摘要:为在短时间内完成大量验证高级驾驶辅助系统的产品性能,利用Prescan对控制器进行软件在环研究。首先对产品的性能及功能规范提出开发需求,作为测试依据;利用仿真软件Prescan完成测试场景及动力学模型的搭建;运用Matlab/Simulink实现自动化测试。结果表明,利用Prescan进行软件在环测试,可缩短开发周期,减少开发成本,有效提高产品性能。 关键词:高级驾驶员辅助系统;软件在环;自动化测试 中图分类号:U467 文献标识码:A 文章编号:1671-7988(2019)09-47-04 Research on the loop of Advanced driver assistance systembased on Prescan Zhao Yiqi, Zhang Yin, Shen Chenggang, Wang Yan ( Brilliance Auto R&D Center, Liaoning Shenyang 110141 ) Abstract: In order to complete a large number of product performance verification of advanced driving assistance system in a short time, Prescan was used to study the controller software in the loop. Firstly, the development requirements of product performance and functional specifications are proposed as the test basis. The simulation software Prescan was used to build the test scene and dynamic model. Matlab/Simulink for automated testing. The results show that using Prescan can shorten the development cycle, reduce the development cost and improve the product performance. Keywords: Driving assistance system; Software in the loop; Testautomation CLC NO.: U467 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)09-47-04 前言 高级驾驶员辅助系统(以下简称ADAS)是一项提高安全系数的主动安全技术,其主要通过传感器完成对周围信号的采集、CAN等通讯系统完成相关信号的传递。最后将信号传送给整车控制器,使驾驶员能够在最快时间内察觉可能发生的情况。 目前,很多在研究高级驾驶员辅助系统设计环节中引入在环仿真测试,主要有模型在环(Model in the loop,以下简称MIL)、软件在环(Software in the loop,以下简称SIL)及硬件在环(Hardware in the loop,以下简称HIL)。MIL 主要验证控制模型,其控制算法模型是否准确实现功能要求;SIL旨在通过PC验证代码实现的功能是否实现功能需求;HIL是将被控对象模型放在模拟整车环境下进行测试。SIL 可实现被控模型算法的在线或离线仿真,减少实际代码的调试,从而降低成本[1]。 本文利用Prescan对控制器软件进行软件在环测试,将对产品提出的功能需求以及安全需求作为测试用例并作为仿真测试依据,利用Prescan完成测试场景以及传感器模型的搭建;将模型代码以S function的形式进行封装并通过simu -link进行比较;最后基于Matlab完成M文件的编写,实现控制器软件的自动化测试。 作者简介:赵伊齐,工程师,就职于华晨汽车工程研究院,从事自 动驾驶系统软件测试工作。 项目基金:*国家重点研发计划(2016YFB0101107)资助。 47

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