智能车辆自动换道与自动超车控制方法的研究

行驶安全是汽车交通发展的永恒主题,随着汽车保有量的迅速增加,公路上的交通事故,特别是恶性交通事故发生率居高不下,交通安全问题日益突出,智能车辆应运而生。它是车辆工程领域的研究前沿,体现了车辆工程、人工智能、自动控制、计算机等多学科领域理论技术的交叉与综合,是未来车辆发展的趋势,而安全保障技术是其中必不可少和十分重要的组成部分。 本文从车辆主动安全性的角度出发,在智能车辆的安全保障技术领域进行了一些积极有益的探索,目的是为我国汽车安全辅助驾驶系统的应用研究开发提供现实的理论和技术支撑。本文立足于我国的汽车交通现状和技术条件,以吉林大学智能车辆课题组自行研制开发的Cybercar 智能模型车为试验研究平台,对车辆自动换道和自动超车进行了积极有益的研究。 道路识别是实现车辆换道和超车的根本前提。文中选择中值滤波、Sobel算子和最大类间方差的算法对道路图像进行预处理。利用哈夫变换检测车道边界。采用Kalman滤波算法建立动态感兴趣区域,使道路识别的处理满足实时性要求。 轨迹规划是实现车辆换道和超车的必要条件。本文研究了防止车辆换道碰撞的条件,给出了换道最小安全车距的计算方法。选用基于多项式轨迹算法作为车辆自动换道和超车的运动轨迹规划的方法。基于VRML/Simulink 的仿真系统验证了该算法应用的可能性。 本文分析了智能车辆转向系统和驱动系统的静态特性,选用逆M 序列作为系统地输入信号辨识系统。确定系统最大工作频率、信号的时钟周期、序列信号周期、信号幅值的选取原则。采用最小二乘法获取车辆转向系统、驱动系统的数学模型。 轨迹跟踪是实现车辆换道和超车的保证手段。针对智能车辆“纯滚动无滑动”的约束条件,本文设计了在笛卡尔坐标系统下基于Backstepping的全局渐进稳定的控制器。最后对控制器性能进行了仿真分析和试验验证。