摘要：基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,设计了基于目标速度变化的交并比算法:Velocity IoU,从而优化前后帧目标关联。同时,使用自监督的外观模型提取不同目标的外观特征编码。基于上述的运动模型以及外观模型,提出了一种互补的关联策略,最终实现驾驶场景下多类别多目标跟踪。在BDD100K上验证了该方法,对应mMOTA为45.2,mIDF1为55.2,IDs为8793,优于大部分跟踪算法。

摘要：分布式驱动电动汽车具有可控自由度高、响应速度快等优点,是新能源汽车的重要发展方向之一,针对分布式驱动电动汽车稳定性控制的研究也越发深入。文章主要从车辆动力学和稳定性控制器设计两方面介绍目前国内外分布式驱动电动汽车稳定性控制现状,并对稳定性控制技术当前存在的优缺点进行总结和展望。

摘要：针对较高车速下智能车辆路径跟踪控制不稳定问题,提出一种分层架构下的四轮转向联合差动制动路径跟踪控制策略。上层基于路径跟踪模型设计了前轮主动转向控制器;下层应用滑模变结构控制理论设计了后轮转向与附加横摆力矩集成控制器,通过差动制动分配策略,将附加横摆力矩转化为车辆单轮制动控制。仿真结果表明:该联合控制策略跟踪精度达到92.16%,相比于前轮转向控制,横向跟踪误差峰值降低37.9%,横摆角误差峰值降低50.6%,侧向加速度峰值降低29.8%,提高了智能车辆在高速工况下的跟踪精度和稳定性。

摘要：为提高智能汽车自动制动系统的性能及可靠性,设计基于传统液压制动系统的并联式电控液压主动防碰撞自动制动系统,针对整车动力学系统存在的参数摄动、外界干扰较强的非线性时变特征,提出μ控制策略控制制动管路压力,并进行参数摄动及外界干扰影响下的控制器性能仿真及整车道路试验。结果表明,采用μ控制算法的电控液压制动系统,在整车质量增加30%和制动盘-摩擦片摩擦因数减少30%两种工况下,整车期望加速度的稳态误差均控制在5%以内,稳定时间分别为1.7 s和1.4 s。