摘要：随着电动汽车的普及,急需为充电站内的电动汽车设计实时最优的功率分配。针对这一需求,提供了一种可行的功率分配方案。首先,将功率分配问题描述为一个具有线性约束的非线性优化问题。该优化问题中的目标函数由对数效用函数构成。然后,从数学上证明该优化问题的最优解是用户友好的,并为实时获得最优解提供了高效的算法。最后,通过数值仿真验证了本文功率分配方案的性能。

摘要：针对场景及其内容定义不明确、场景基本要素提取多为主观分析和不同测试主体的场景要素选择和设计不可解释等问题,本文中提出一种汽车自动驾驶仿真场景的关键要素提取方法。该方法从自动驾驶系统角度逐级分析场景要素对感知、决策和控制模块的影响,并根据对自动驾驶不同子模块的影响,建立为一种要素-结构-功能平面的映射方程,然后基于平面节点判别矩阵建立场景要素的提取模型,量化场景要素的重要性并进行判别和筛选。最后通过分析第四届世界智能驾驶仿真挑战赛的行人安全避撞场景的元素构成,验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要：路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^(*)和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明:调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。

摘要：针对冷却系统组件为电子风扇和机械水泵的汽油发动机的水温控制要求,建立面向控制的冷却系统传热动力学模型,并提出水温的非线性控制方法.根据传热学原理建立燃烧室对壁面的加热功率精确模型,据此获得较为精确的传热动力学模型;将动力学模型简化为对控制变量具有仿射形式的非线性模型,并设计扩张状态观测器补偿建模误差,进而获得相对简单且精度较高的面向控制器设计的模型;在Lyapunov稳定性框架下设计状态反馈控制器,引入非线性史密斯预估器补偿系统延迟,并在输入到状态稳定性框架下证明闭环误差系统的鲁棒性.仿真结果表明:所提控制系统具有良好的水温跟踪效果,在瞬态工况下水温波动小于0.5 K,且在模型失配扰动下具有较好的鲁棒性.