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AES-自动紧急转向与主动转向避障系统:基于五次多项式、PID及MPC的综合控制方法

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简介:
本研究提出了一种结合五次多项式路径规划、PID和模型预测控制(MPC)技术的新型AES系统,旨在实现车辆在检测到潜在碰撞风险时自动转向避障。该系统通过优化算法确保行车安全与稳定性。 在车辆行驶过程中,利用主动转向的方式躲避前方障碍物是AES(自动紧急转向)系统的主要功能之一。该系统主要通过判断安全距离,并采用多种控制算法模型来实现精确的车辆转向避障操作。 相关资料包括: 1. 文档分析:涵盖了与项目相关的技术问题和解决方案。 2. simulink模型和carsim模型:使用simulink(版本为2021b)以及carsim(版本为2019),并包含可转换至不同版本的文件,例如有一个转到2018a版本的示例。 3. 所有模型均包括simulink文件和cpar文件。

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客服
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  • AES-PIDMPC
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    本研究提出了一种结合五次多项式路径规划、PID和模型预测控制(MPC)技术的新型AES系统,旨在实现车辆在检测到潜在碰撞风险时自动转向避障。该系统通过优化算法确保行车安全与稳定性。 在车辆行驶过程中,利用主动转向的方式躲避前方障碍物是AES(自动紧急转向)系统的主要功能之一。该系统主要通过判断安全距离,并采用多种控制算法模型来实现精确的车辆转向避障操作。 相关资料包括: 1. 文档分析:涵盖了与项目相关的技术问题和解决方案。 2. simulink模型和carsim模型:使用simulink(版本为2021b)以及carsim(版本为2019),并包含可转换至不同版本的文件,例如有一个转到2018a版本的示例。 3. 所有模型均包括simulink文件和cpar文件。
  • AES-PIDMPC纯追踪模型预测
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    本研究提出了一种结合五次多项式路径规划、PID及MPC算法的自动紧急转向与主动转向避障系统,通过精确的纯追踪控制实现高效安全驾驶。 在车辆行驶过程中,利用主动转向的方式躲避前方障碍物是AES(自动紧急转向)系统的核心功能之一。该系统主要通过判断安全距离,并采用多种控制算法模型来实现对车辆的精准转向控制。相关的资料包括:1、相关问题的文档分析;2、Simulink和CarSim仿真模型,其中Simulink版本为2021b,CarSim版本为2019;3、包含可转换至不同版本(例如从2018a版本转来的)的文件。所有资料均包括simulink文件和cpar文件。
  • 驾驶汽车探究
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    本研究聚焦于开发和优化自动驾驶汽车在面临潜在碰撞风险时所采用的紧急主动避障控制算法。通过模拟与实地测试相结合的方法,旨在提升车辆响应速度及决策准确性,确保乘客安全的同时提高道路通行效率。 本段落通过调研与分析车辆碰撞相关的研究文献、交通事故报告及交通法规,总结并规范化描述了典型的危险交通场景。基于建立的车辆安全距离模型作为主要评估依据,并结合驾驶员接管策略以及对向来车碰撞风险判断方法,构建出紧急主动避撞决策算法。 针对该决策算法中的紧急转向避撞操作,本段落提出了五项具体要求。通过介绍基于五次多项式的路径规划算法,引出了考虑车辆可行驶区域的多约束避撞路径规划优化方法。在这一过程中,结合运动障碍物位置预测与碰撞危险时刻分析,建立了包括车辆运动学约束和可行驶区域约束的目标函数。最终得到的避撞路径,在满足安全要求的同时,也兼顾了驾乘人员乘坐舒适性。 为实现上层决策规划的要求,本段落还研究了车辆横纵向运动控制算法。在纵向控制方面,通过计算行驶阻力以及建立制动、驱动系统的逆模型来生成前馈控制量,并结合基于PID的反馈控制策略,构建了一种加速度跟踪控制系统结构。 最后,在MatlabCarSimPrescan软件环境中搭建了一个联合仿真平台,对提出的决策算法、路径规划方法及运动控制算法进行了集成测试。
  • MPCADAS(MATLAB仿真研究)
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    本研究采用MATLAB进行仿真分析,基于模型预测控制(MPC)技术开发了高级驾驶辅助系统(ADAS)中的自动紧急制动(AEB)功能。通过优化算法提高车辆安全性与反应速度。 博客中的MATLAB算法程序提供了详细的步骤来解决特定的工程问题。通过该文章可以了解如何利用MATLAB进行有效的数据处理与分析,并且能够帮助读者理解背后的理论知识和技术细节,从而在实际项目中应用这些技术。此外,文中还分享了一些实用技巧和调试方法,可以帮助初学者更快地掌握编程技能并提高工作效率。
  • 情况识别车辆适应
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    本研究提出一种能够应对多种紧急情况的车辆主动避撞系统,通过智能感知和决策算法实现自适应控制,有效提升行车安全。 本段落提出了一种基于工况辨识的自适应避撞控制策略,专门针对车辆在高速紧急情况下的主动避撞问题。该方法利用实时交通环境信息与车辆状态信息来构建紧急工况避撞模式分类体系,并将这些模式分为制动避撞、转向避撞和协调避撞三种类型。 对于不同的操作模式设计了相应的控制策略:在制动避撞中,考虑路面附着条件及驾乘人员舒适度的纵向制动策略被提出;在转向操纵避免碰撞的情况下,则是基于多项式路径规划的方法来构建其避开障碍物的路径。而在需要同时进行刹车和转向协调以防止碰撞时,一种数据驱动的自学习协调控制策略应运而生。 不同模式下的期望输出通过比例积分微分(PID)下层控制器来进行跟踪,并完成避撞任务。在一个基于Matlab/Simulink环境搭建Simulink-Carsim汽车紧急避撞控制系统联合仿真平台上进行了多种工况的虚拟试验,验证了该控制系统的实时性和有效性。 实验结果表明,所提出的系统能够自动并有效地识别当前紧急情况下的最佳应对措施,并在避免碰撞的同时确保车辆稳定性。
  • ,运用模型预测路径规划(离散点或路径函数)实现轨迹调整
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    本研究探讨了在遇到障碍物时,通过结合模型预测控制和路径规划技术进行车辆紧急避障的方法,并实现了对车辆的横向和纵向运动的有效联合控制。 紧急转向避障及联合控制技术在面临突发情况时利用输入路径(离散点或路径函数)对车辆轨迹进行精确调整。横向方向上采用基于模型预测的算法来优化车辆位置;纵向则通过PID控制器调节速度,确保安全与稳定性。 相关知识包括: - 紧急转向避障和紧急避障:指在突发情况下,利用快速且有效的驾驶动作(如迅速改变行进路线)避免碰撞或障碍物。 - 横向和纵向联合控制:横向控制涉及车辆的侧向移动及方向调整;而纵向控制则关注于速度管理与加减速操作。 这两种技术结合使用,并通过Matlab 2016b和Carsim 2018软件进行仿真测试,验证其在实际驾驶环境中的适用性和有效性。
  • 四轮
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    电控动力转向及四轮转向系统是一种先进的汽车驾驶辅助技术,通过电子控制实现更精准、灵活的方向盘操作和车辆操控性提升。 目前有关新能源汽车转向系统的基础资料包括了对电控、电机以及四轮转向系统的介绍。
  • 驾驶横纵解析:运用PIDMPC追踪路径,结Matlab SimulinkCarsim仿真,含视频...
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    本内容深入探讨了自动驾驶系统中PID与MPC算法在五次多项式路径跟踪中的应用,并通过Matlab Simulink与Carsim进行联合仿真验证。包含详尽教程和操作演示视频。 本段落详细介绍了自动驾驶车辆的横纵向控制方法,采用PID与MPC算法,并结合五次多项式轨迹规划进行跟踪。仿真过程使用了Matlab Simulink 2021a版本及Carsim 2019.0软件。 具体来说,在横向控制中应用了模型预测控制器(MPC),在纵向则采用了双环PID控制系统,这些都基于车辆的二自由度动力学模型进行设计。仿真过程中通过编写S函数实现了对各矩阵的操作,并参考百度Apollo项目中的相应算法来优化控制效果。 最终结果显示出良好的侧向和纵向位移跟踪性能以及较好的车速跟随能力,尽管存在一定的误差但总体上达到了预期目标。此外还提供了一套完整的视频教程帮助初学者理解和掌握相关技术细节及操作步骤。 关键词:自动驾驶、横纵向控制、PID控制、MPC控制、二自由度车辆动力学模型、S函数编写、五次多项式轨迹规划以及Simulink仿真演示运行视频。
  • 测评探讨
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    本文旨在探讨和分析自动紧急制动系统(AEB)的有效评测方法,通过比较不同测试标准和技术手段,提出优化建议以提高道路安全。 自动紧急制动系统测评方法研究——同济大学论文 该段文字已经按照要求进行了简化处理,去除了所有联系信息及链接,并保持了原有的内容主旨不变。原文中没有具体提及任何联系方式或网址等额外信息,因此重写过程中未对这些方面进行修改。
  • 驾驶技术:结PIDMPC车横精准策略
    优质
    本文探讨了在电动车中应用PID与模型预测控制(MPC)相结合的方法,以实现车辆横向及纵向运动的精确操控,提升自动驾驶系统的性能。 在自动驾驶技术的研究中,本段落探讨了一种基于PID与MPC的电动车横向纵向高精度控制策略。其中,在车辆横纵向控制方面,纵向采用PID控制器来调整前轴左右车轮力矩以实现加减速操作;而横向则运用了模型预测控制(MPC)方法。 对于纵向方向上的速度调节,传统的油门刹车标定表中的PID控制器被改进为适用于电动车的版本。它通过精确地控制轮端力矩实现了车辆在纵向方向上的加速与减速功能。 至于横向运动控制,则是基于三自由度车辆动力学模型构建,并假设轮胎工作于线性区间内。结合MPC结构特性,利用状态轨迹法对非线性动力学模型进行线性化处理并离散采样,以实现精确的横向定位控制。车辆参考路径由一系列五次多项式构成的离散点组成。 实验条件设定为车辆初始速度70km/h,并在此条件下评估了系统的性能表现:结果显示在侧向位移跟踪及纵向车速跟随方面均表现出良好的效果,尽管后者存在一定的误差;同时,在质心侧偏角和四个车轮转角控制上也达到了预期目标。整个过程中,控制系统能够连续且稳定地工作。 该研究使用Matlab Simulink 2021a与Carsim 2019.0软件进行仿真验证,并提供了详细的视频演示以帮助初学者理解这一复杂技术的实际应用情况。如有兴趣深入探讨相关细节或寻求更多资源,请通过邮件方式联系作者。