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基于滑膜控制的三车协同自适应巡航技术:理论、模型构建及实车测试的全面分析

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简介:
本研究聚焦于三车协同自适应巡航系统的创新设计与应用,通过滑膜控制策略优化车辆间的协调性。文章详尽探讨了该技术的理论基础、系统建模及实际道路测试结果,为智能驾驶领域提供了重要的理论支撑和实践指导。 基于滑膜控制的三车协同自适应巡航技术提供了理论与实践层面的全面解析。该系统采用高效建模方法,并通过实车试验进行了详细验证。具体而言,上层控制器利用滑膜控制策略产生期望加速度信号,而下层控制器则负责根据这些信号调整油门和刹车操作以实现精确的速度调节。 从实验结果来看,基于滑膜控制的自适应巡航系统表现出色,在性能方面可与模型预测控制(MPC)相媲美。并且由于其实现简便性,该技术在实际应用中具有明显优势。文档内容详尽地介绍了ACC巡航建模资料、关于滑膜控制的相关知识以及运行仿真的具体步骤,并附有作者对滑膜控制的个人总结,为学习这一领域提供了宝贵的资源。 综上所述,基于滑膜控制策略优化了多车自适应加速与制动协同工作方式,在理论和实践两方面都取得了显著成效。

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    本研究聚焦于三车协同自适应巡航系统的创新设计与应用,通过滑膜控制策略优化车辆间的协调性。文章详尽探讨了该技术的理论基础、系统建模及实际道路测试结果,为智能驾驶领域提供了重要的理论支撑和实践指导。 基于滑膜控制的三车协同自适应巡航技术提供了理论与实践层面的全面解析。该系统采用高效建模方法,并通过实车试验进行了详细验证。具体而言,上层控制器利用滑膜控制策略产生期望加速度信号,而下层控制器则负责根据这些信号调整油门和刹车操作以实现精确的速度调节。 从实验结果来看,基于滑膜控制的自适应巡航系统表现出色,在性能方面可与模型预测控制(MPC)相媲美。并且由于其实现简便性,该技术在实际应用中具有明显优势。文档内容详尽地介绍了ACC巡航建模资料、关于滑膜控制的相关知识以及运行仿真的具体步骤,并附有作者对滑膜控制的个人总结,为学习这一领域提供了宝贵的资源。 综上所述,基于滑膜控制策略优化了多车自适应加速与制动协同工作方式,在理论和实践两方面都取得了显著成效。
  • CarSim和Simulink平台编队ACC效果
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    本研究采用CarSim与Simulink集成仿真环境,针对五车编队系统设计了基于滑模理论的ACC自适应巡航控制系统,并进行了实车验证,详细分析其控制性能和稳定性。 基于CarSim Simulink平台的5车编队ACC自适应协同控制:滑膜控制效果与实车试验分析 本段落研究了在由五辆车组成的车队中实现先进的自适应巡航控制系统(ACC)的方法,该系统通过考虑前车的速度和加速度来调整自身车辆的行为。整个系统的仿真是在Carsim Simulink平台上进行的。 算法结构分为两个层次:上层采用滑膜控制器生成期望的加速度值;下层则负责根据这些指令调节节气门开度与刹车制动压力,以达到控制车速的目的。通过该方法,在仿真实验中得到了五辆车间的跟踪误差、各车辆的速度变化以及四辆测试车内节气门和制动力的变化曲线。 从仿真结果来看,滑膜控制器的性能表现十分出色,并且不逊于模型预测控制(MPC)的效果。此外,由于其结构简单明了,在实际应用中的操作也更加便捷。 本段落提供的资料不仅包括ACC巡航建模的相关内容,还详细介绍了滑膜控制技术的应用与实现过程。这些材料对于学习和理解滑膜控制系统具有很高的参考价值。 核心关键词: 1. ACC自适应协同控制 2. 车辆编队 3. 滑膜控制器 4. 算法结构 5. 自适应巡航控制 6. Carsim Simulink仿真平台 7. 跟踪误差 8. 节气门开度
  • Carsim2016与Matlab2018bCACC(四仿真)
    优质
    本研究运用Carsim2016和Matlab2018b软件,构建并模拟了四辆车采用CACC技术的协同式自适应巡航系统,分析其在不同工况下的性能表现。 CACC(协同式自适应巡航)模型使用Carsim2016和Matlab2018b及以上版本的仿真软件搭建了一个四车车队进行协同式自适应巡航的系统。该模型考虑了领航车辆速度的影响,并采用了分层控制策略,包括下层控制器(基于逆纵向动力学模型,涵盖逆发动机模型)以及上层控制器(利用模糊MPC算法调节相对距离、相对速度和加速度等参数)。其中,模糊逻辑用于在线调整MPC的权重系数,Stateflow则负责模式切换。通过该系统可以实现定速巡航及车队跟随功能。 此模型由本人亲自搭建,并附有详细的学习资料,非常适合初学者了解自适应巡航技术、协同式自适应巡航以及自动驾驶纵向控制等概念。此外,它还为学习者提供了研究模型预测控制算法和模糊推理方法的机会。
  • Carsim2016与Matlab2018bCACC(四仿真)
    优质
    本研究采用Carsim2016和Matlab2018b软件,构建并分析了CACC(协同式自适应巡航控制)系统的四车辆仿真模型,旨在优化交通流效率与安全性。 CACC 协同式自适应巡航模型(仿真软件版本:Carsim2016 和 Matlab2018b 及以上)搭建了四辆车在 Carsim 和 Simulink 中的协同式自适应巡航系统,其中间距策略考虑领航车速的影响。各车辆采用分层控制方式,分为下层控制和上层控制。 - 下层控制使用逆纵向动力学模型(包括逆发动机模型),确保精确的速度跟踪。 - 上层控制则结合模糊MPC算法对相对距离、速度及加速度进行调节,并通过模糊逻辑在线调整MPC的权重系数。同时利用Stateflow实现模式切换功能,以应对不同驾驶场景。 该系统实现了定速巡航和车队跟随的功能。附带详细的学习资料适合初学者了解自适应巡航技术、协同式自适应巡航以及自动驾驶纵向控制;同时也适用于学习模型预测控制算法与模糊推理方法。
  • Simulink仿真中系统:速度和距离策略研究,Simulink仿真...
    优质
    本文探讨了在Simulink环境中构建自适应巡航控制系统的模型,并深入研究了其速度与距离调控策略。通过采用基于模型预测的方法进行仿真实验,对系统性能进行了全面评估和优化。 Simulink仿真下的自适应巡航控制(ACC)系统建模:速度与间距控制策略探究 主要内容包括在MATLAB Simulink平台上基于模型预测的自适应巡航控制系统(ACC)建模,该系统具有两种工作模式: 1. 速度控制模式:汽车以驾驶员设定的速度行驶。 2. 间距控制模式:主车辆与目标车辆之间保持安全距离。 本研究探讨了Simulink仿真环境下基于模型预测的自适应巡航控制系统的双模式建模方法。
  • CACC仿真践:融合糊MPC逆动力学动驾驶纵向教学资料
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    本教学资料介绍了一种用于自动驾驶车辆纵向控制的CACC系统,结合了分层控制策略、模糊模型预测控制和逆动力学模型,通过四车仿真验证其效果。 本段落介绍了CACC(协同式自适应巡航)模型的四车仿真实践研究,并结合了分层控制策略、模糊MPC算法与逆动力学模型的应用。仿真使用Carsim2016及Matlab2018b及以上版本软件进行搭建,模拟四个车辆在不同行驶条件下的协同自适应巡航行为。 具体而言,在该系统中,各辆车采用基于领航车速度影响的间距策略,并通过分层控制结构来实现精准导航。这种层次化控制器包括两个层面:下层利用逆纵向动力学模型(含发动机反向建模)进行精确车辆操控;上层则运用模糊MPC算法对相对距离、相对速度和加速度等关键参数实施动态调节,同时采用状态流程图(Stateflow)实现模式切换。通过这种方式,可以有效地支持定速巡航及车队跟随等多种工况下的自动驾驶纵向控制。 本段落还提供了丰富的学习资源给初学者研究自适应巡航技术、协同式自适应巡航系统以及自动驾驶车辆的纵向控制系统,并深入介绍了模型预测控制算法和模糊推理方法的应用实践。
  • 四元数天器设计.rar____天器四元数_
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    本研究聚焦于航天器姿态控制领域,提出了一种基于四元数表示法的自适应滑模控制策略。通过融合自适应算法与滑模控制理论,设计出一种能够应对外部干扰及模型不确定性挑战的有效控制器。该方法不仅提高了系统的鲁棒性和响应速度,还在实际应用中展现了卓越性能。 基于姿态四元数的自适应滑模控制器被设计用于航天器的姿态控制。
  • 2010年智能系统与仿真研究
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    本研究聚焦于2010年技术背景下的智能车辆自适应巡航控制系统,通过建立数学模型并进行仿真分析,探讨其在不同交通场景中的性能和优化策略。 为了实现智能车辆的自适应巡航功能,我们设计了一种基于模糊逻辑和滑模控制理论的双层结构控制系统。该系统通过协调节气门开度与制动压力来确保智能车辆能够准确地跟踪期望加速度。此外,还构建了保证此系统协调性的切换逻辑曲线。仿真结果显示,在加速行驶、车辆跟踪以及制动减速等不同驾驶条件下,自适应巡航控制系统均表现出良好的追踪性能和适应性。
  • 定速
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    本文探讨了汽车定速巡航系统的控制原理与基本模型,分析其工作方式及优化策略,旨在提高驾驶舒适性和燃油经济性。 参考通用的ACC控制模式,在Simulink中搭建模型,并导入预设的MAT数据(使用`load(文件名)`命令可以再次编辑或导入所需的数据)。点击运行按钮后,通过Scope观察仿真结果。此外还提供了一个安全距离计算模型。
  • 系统策略探讨
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    本论文深入探讨了汽车自适应巡航系统(ACC)的关键控制策略,旨在提升驾驶安全性与舒适性,通过分析不同路况下的应用效果,提出优化建议。 本段落首先分析了汽车自适应巡航控制系统的功能需求,并对固定车间距算法与可变车间距算法进行了探讨,提出了改进的可变车间间距算法设计。文中引入了反应式车间距离的概念,并据此制定了模式切换策略。同时建立了车辆纵向动力学模型并对其性能进行验证,还构建了逆向纵向动力学模型,包括驱动/制动转换策略、逆发动机模型和逆刹车系统模型。 接下来研究了基于变速积分PID的控制策略,在MATLAB/Simulink环境中开发自适应巡航PID控制系统算法,并分别在定速巡航模式与跟随控制模式下进行了仿真分析。结果显示该系统的定速巡航性能优越,响应迅速且超调量小;但在复杂工况下的跟随控制表现不尽人意,因此考虑引入模型预测控制(MPC)方法来改善这一问题。 为了提升自适应巡航控制系统在跟随模式中的性能,本段落进一步探讨了基于MPC的自适应巡航策略。通过建立用于调节车辆加速度的预测模型,并进行滚动优化与误差反馈校正分析,在MATLAB/Simulink环境中实现了该控制方案的设计和验证。