摘要：针对汽车纵向动力学建模存在较大不确定性的问题,设计了一种多模型分层切换车速控制系统。在不同汽车参数和工况下,辨识得到节气门开度到车速的传递函数,并建立不确定模型集合对其进行描述基础上,应用鲁棒控制理论对监督器和鲁棒控制器集合进行设计,实现了多模型分层切换车速控制。实验结果表明,与自适应控制器相比,设计的控制器对参数变化具有更快的调节能力,实现了更加快速准确的控制。

摘要：针对智能车辆纵向控制要同时满足期望车速和期望加速度的需求,同时考虑到道路阻力变化对纵向控制的影响,提出一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法对道路阻力进行估计。在此基础上基于条件积分方法设计耦合的车速和加速度控制律,通过积分自动调节和切换策略,保证了车速控制和加速度控制的平滑切换,并且通过建立李雅普诺夫函数,证明了车速跟踪误差的全局渐进稳定。最后,通过仿真试验和实车试验验证了控制方法的有效性。

摘要：为了提高城市交叉口通行效率和减少交通污染,提出一种车联网环境下基于间隙优化的无信号交叉口控制方法。针对主路车车流量大导致次路车不可穿越的情况,建立次路车控制模型和主路车队控制模型,通过调整主路车流车速及车头间隙,使次路车以较高的安全车速穿越交叉口。为验证基于间隙优化的车速控制方法的有效性,以VISSIM仿真传统驾驶环境和车联网环境下的无信号交叉口,模拟并对比分析2种环境下交叉口的通行能力、污染物和燃油排放、平均行程时间。结果表明:所设计控制方法下车辆通过交叉口的平均行程时间减少8.44 s,单位时间内的燃油消耗量降低21.6%,CO排放量降低59.8%,HC排放量降低49.3%,NOx排放量降低73.9%,车均延误降低58.49%,通行效率提升44.43%。

摘要：为了在满足乘坐舒适性的前提下提高智能车辆纵向车速跟随控制的精度,提出了一种具有自适应控制系统特性符合驾驶意图以及驾驶员行为特性的纵向控制策略。首先,设计油门和制动切换策略,依据期望车速计算期望加/减速度,并以此获得驾驶意图完成油门和制动的切换控制;其次,提出了一种基于模糊控制的制动控制策略;除此之外,设计了一种比例增益可调的PI油门控制策略。最后,将本文所设计的控制策略与目前普遍研究的PID车速跟踪控制策略分别进行NI实时系统仿真测试。结果表明:本文提出的基于驾驶员特性的车速跟踪控制器有效提高了对参考车速的跟踪精度以及乘坐舒适性。

摘要：本文简单介绍PID控制算法,根据控制算法设计嵌入式智能小车车速控制系统,使智能小车在行驶中根据需要进行缓慢且匀速加速或者减速,避免侧翻或因入弯速度过快而造成的冲出跑道等危险行为,并仿真验证该控制系统可行。

摘要：基于发动机转矩预估,本文设计了一种车辆速度控制方法。综合考虑了发动机转矩输出特性、迎风阻力、坡道阻力,滚动阻力等因素,使用输入的目标加速度,预估出需求的目标发动机转矩,计算出目标加速踏板开度、制动踏板开度,进而控制车辆纵向行驶。实验结果表明,该方法可以有效地完成车辆速度控制。

摘要：针对增程式电动汽车行驶时因不确定性路面扰动导致车速出现波动的问题,设计自适应鲁棒车速跟踪控制器,使汽车跟踪理想车速,通过Matlab/Simulink仿真软件验证所设计自适应控制器算法的有效性。仿真结果表明,该控制器可以自适应调节控制增益,对路面环境未知扰动的不确定性具有良好鲁棒性。研究成果可为增程式电动汽车的车速跟踪控制设计提供参考。

摘要：为了更好地解决车辆纵向追尾碰撞问题,利用车联网技术,设计了基于车-车通信的车辆车速动态控制系统,在系统软硬件设计的基础上,实现了车辆之间的车速、位置等关键数据信息的相互共享,并且通过车载APP显示。系统通过对自车与前车之间的实际车距和理论安全距离比较,控制电机实现对本车的车速动态控制。实验结果表明,该系统能够有效避免车辆纵向追尾碰撞风险。

摘要：针对机械腿执行器可能发生的不确定故障,提出了一种自适应容错控制方法。首先基于反步设计基本非线性控制器;然后设计自适应控制器对机械腿控制系统进行故障补偿和扰动抑制,使机械腿在发生故障的情况下仍能旋转到期望位置,进而实现对车速的跟踪控制。最后通过搭建Simulink仿真模型,证明所提的故障补偿控制算法能实现期望的控制目标提高汽车行驶过程中的安全性和可靠性。

摘要：为研究高速公路互通立交分/合流区行驶速度特性,采用基于无人机视频的实时交通参数获取方法,提取试验路段全样本高精度时序速度数据,对比分析互通立交分流区和合流区车道级速度分布差异;研究不同车型速度特性;针对时序数据的长期依赖问题,构建基于时序Transformer的车道级行驶速度短时预测模型,运用平均绝对误差(MAE)和相对误差指标(MAPE)对比分析不同车道的预测精度。分析结果表明:分/合流区施划虚实线两侧客货车道切换过程中,速度变化幅度最大,且2个车道速度离散度最高;分/合流区速度分布基本符合内侧车道实际运行车速比外侧车道高的特性,但合流影响区加速车道较相邻主线车道速度统计值高;主线最高限速值与各车道85%分位车速平均差值为11.77km/h;两种车型速度分布总体呈现双峰特征,且小型车速度分布更为离散;最终所构建的模型预测准确率可达到98.35%,平均绝对误差为0.996km/h。上述结果表明:在工程设计、安全设施布置优化等方面需考虑客货车道的速度顺适过渡以及加速车道和相邻主线车道的速度协调性关系;主线限速标准对于互通分/合流区并不完全适用,驾驶人车速控制主要受行车环境和驾驶需求影响;小型车较大型车安全性差;本文所建立的时序Transformer模型适应于高速公路互通立交分/合流区所有车道短时速度预测,且模型效果较好,可为后续长时交通流参数预测奠定基础。