近年來,全球汽車保有量日漸增長,環(huán)境污染、能源短缺等問題日益嚴(yán)峻,人們對環(huán)境保護(hù)、能源消耗、乘員安全提出了更高的要求。得益于傳感技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)的快速發(fā)展,汽車目前正在逐步由2級自動駕駛朝著3級自動駕駛發(fā)展,最終達(dá)到全面自動駕駛的目標(biāo)。自動駕駛汽車能夠減少因駕駛員失誤造成的交通事故、減少駕駛負(fù)荷、提高道路通行效率、降低車輛排放,成為汽車的未來發(fā)展方向。論文以四輪獨立驅(qū)動電動汽車為平臺,研究智能電動汽車的自主循跡及主動避撞控制方法,為智能電動汽車的精確、穩(wěn)定運動控制奠定理論和技術(shù)基礎(chǔ)。論文的主要研究內(nèi)容如下:（1）針對車輛動力學(xué)非線性、耦合的特點,為精確描述車輛動力學(xué)特性,基于達(dá)朗貝爾原理和牛頓第二定律,建立了包含車身運動、車輪運動及非線性輪胎模型的車輛15自由度非線性動力學(xué)模型,分析了車輛各向運動及輪胎力之間的耦合制約關(guān)系。結(jié)合自主循跡的控制要求,對模型進(jìn)行了一定程度的簡化,建立了車輛平面運動8自由度動力學(xué)模型。該模型在保證模型精度的前提下,提高了計算效率,為自主循跡與主動避撞控制方法的研究奠定了基礎(chǔ)。（2）針對車輛縱向避撞控制問題,采用人工勢場理論,建立了風(fēng)險態(tài)勢評估預(yù)測模... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：155 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

SAE自動駕駛分級Fig.1.1ThelevelofautonomousvehicledefinedbySAE

向控制[11]。由于汽車是一個復(fù)雜、耦合且具有大量非線性特性的系統(tǒng)，加上車輛周圍環(huán)境復(fù)雜多變，使得車輛循跡控制演變?yōu)橐粋�非線性時變控制問題。因此，積極地開展車輛自主循跡控制研究，保證車輛在不同工況下都能夠穩(wěn)定、精確地跟蹤期望路徑，是實現(xiàn)車輛完全自動駕駛的基礎(chǔ)條件，有助于加速推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能化的進(jìn)程和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，對提升道路交通安全也有著重要的意義。1.2 智能車輛發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)1.2.1 國外研究現(xiàn)狀國外對智能汽車的研究較早，美國從上世紀(jì) 60 年代就開始對無人駕駛車輛進(jìn)行研究，到 80 年代其技術(shù)得到高速發(fā)展，最初無人駕駛車輛應(yīng)用于軍事車輛上。80 年代美國陸軍與國防高級研究計劃局(DARPA)進(jìn)行合作，開展了自主地面車輛(AVL)項目,卡耐基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院等一流大學(xué)，在 DARPA支持下開始進(jìn)行無人駕駛車輛的研究[12]。

圖 1.4 2005 年 DARPA 越野挑戰(zhàn)賽冠軍 Stanley 智能汽車Fig.1.4 Stanley-Champion of 2005 DARPA grand challenger2007 年，Urban Challenge 城市挑戰(zhàn)賽在美國南加利福尼亞后勤空軍基地舉全場 96 公里，限時 6 小時完成，主辦方還安排了 30 輛有人駕駛的汽車際交通路況，要求參賽隊伍能夠遵守交通規(guī)則，并處理復(fù)雜路況。與沙同，城市工況下，智能車輛會遇到更多的動/靜態(tài)障礙物，對車輛感知和要求更高。最終共有 11 輛智能車參加了 Urban Challenge 比賽，其中 6 輛全部賽程，3 輛在完全無人干預(yù)的情況下完成了比賽，來自卡耐基梅隆大s 智能車以 4 小時 10 分 20 秒完成比賽，奪得冠軍，其平均時速達(dá)到 22.53km雪佛萊 Taheo 改裝而成，裝備了 8 個 SICK 激光雷達(dá)，1 個 Velodyne 64達(dá)、2 個 ISF 激光雷達(dá)、2 個 IBEO 激光雷達(dá)、5 個 ARS 毫米波雷達(dá)、1、1 個 GPS/IMU 慣導(dǎo)設(shè)備。Boss 的軟件系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，多進(jìn)程間千兆以太網(wǎng)實現(xiàn)，運動規(guī)劃模塊每秒可估計出 1000 多個候選路徑軌跡，通過多傳感器信息融合產(chǎn)生動、靜態(tài)障礙物模型，行為規(guī)劃模塊通過上

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能網(wǎng)聯(lián)汽車(ICV)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 李克強(qiáng),戴一凡,李升波,邊明遠(yuǎn).  汽車安全與節(jié)能學(xué)報. 2017(01)
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博士論文
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[2]基于差動轉(zhuǎn)向的分布式直驅(qū)電動汽車魯棒控制方法研究[D]. 景暉.東南大學(xué) 2017
[3]線控四輪獨立驅(qū)動輪轂電機(jī)電動汽車穩(wěn)定性與節(jié)能控制研究[D]. 李剛.吉林大學(xué) 2013
[4]基于輪胎力最優(yōu)分配的車輛動力學(xué)集成控制研究[D]. 李道飛.上海交通大學(xué) 2008

碩士論文
[1]汽車ESP控制系統(tǒng)建模及仿真研究[D]. 邱磊.重慶大學(xué) 2013



本文編號：2943685