智能汽车紧急工况下主动避撞控制研究

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1、中图分类号：U461.91论文编号：102870218-S008学科分类号：080204硕士学位论文智能汽车紧急工况下主动避撞控制研究研究生姓名汪学科、专业车辆工程研究方向车辆电子控制技术指导教师魏民祥教授南京航空航天大学研究生院能源与动力学院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEnergy&PowerEngineeringResearchonActiveCollisionAvoidanceControlo

2、fIntelligentVehicleinEmergencyAThesisinVehicleEngineeringbyWangYanAdvisedbyProfessorWeiMinxiangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

3、果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：智能汽车紧急工况下主动避撞控制研究II南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着人工智能时代的来临，自动驾驶汽车从实验室走向公共道路，它必然要面对各种紧急工况，例如高速行驶时遇到前车紧急制动情况，此时需要采取一些必要的极限操作来完成避撞。论文结合常州市科技计划应用基础研究项

4、目“汽车紧急避撞主动转向与制动协调控制系统研究”，提出一种基于车辆纵向运动学与侧向稳定性约束相结合的紧急工况避撞模式决策方法并设计智能汽车处于不同避撞模式下的自适应避撞控制策略，实现智能汽车的主动避撞系统自动接管车辆，完成紧急避撞控制，并进行了不同工况及不同路面附着系数条件下的仿真试验。本文首先基于递推最小二乘法（RLS）提出一种改进纵向路面附着系数估计算法，基于三自由度车辆模型利用扩展卡尔曼滤波进行侧向路面附着系数估计，将纵向和侧向附着系数利用均值滤波技术得到路面实时附着系数，基于相平面的方法分析车辆稳定性，建立车辆的稳定

5、性边界。根据路面附着条件和车辆稳定域信息建立一种汽车紧急工况避撞模式决策方法。以自车和前车相对距离为依据把紧急工况避撞模式分为制动避撞、转向避撞、协调避撞、无法避撞四种模式。仿真验证结果表明算法能实时跟踪路面变化，稳定域边界能较好判别车辆是否处于稳定状态。针对汽车避撞过程稳定性控制关键参数估算的需要，对于常规工况，提出一种基于RLS与模糊自适应EKF相结合的车辆状态估计算法。首先利用RLS对汽车的总质量进行估计；其次建立模糊控制器对扩展卡尔曼滤波的观测噪声进行实时跟踪，实现模型参数与观测噪声的实时更新。对于极限工况，提出一种

6、数据驱动的车辆极限工况下的状态估计方法，通过引入深度长短时记忆神经网络（LSTM），利用样本数据训练LSTM网络生成时滞非线性预测模型，实现车辆状态估计的同时模型具有在线学习和动态更新能力。仿真实验结果表明上述两种方法的鲁棒性和估计精度优于传统扩展卡尔曼滤波算法。针对高速公路复杂工况，当车辆处于制动避撞工况时，设计基于驾驶员舒适度和路面附着系数实时识别的纵向制动控制策略，设计PD控制器进行纵向制动控制。对于转向避撞工况，设计基于七阶多项式的路径规划，建立换道避撞安全距离模型，设计PID控制器进行侧向运动控制。针对制动和转向协

7、调避撞模式。建立基于深度神经网络的上层控制器协调汽车制动与转向同时工作，通过逆动力学建模得到制动压力变化曲线和前轮转角变化曲线，建立PID下层制动和转向控制器。仿真试验研究结果表明，算法控制效果良好，在紧急工况下，在满足稳定性要求的前提下能较好完成避撞。关键词：紧急避撞，附着系数估计，状态参数估计，紧急避撞模式决策，自适应避撞控制I智能汽车紧急工况下主动避撞控制研究ABSTRACTWiththeadventoftheartificialintelligenceera,autonomousvehiclesleavetheres

8、earchlaboratoryandenterpublicroads,theymustreacttoemergencyscenarios,someofwhichmaynecessitatemaneuveringuptothevehicle’shandlinglimitsinordertoa