智能車輛主動(dòng)安全與控制技術(shù)

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 概述 1
1.2 智能車輛的發(fā)展現(xiàn)狀 3
1.3 智能車輛的主動(dòng)安全技術(shù) 9
1.3.1 智能車輛的幾個(gè)發(fā)展階段 9
1.3.2 自主導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù) 10
1.4 智能車輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)與控制技術(shù) 16
參考文獻(xiàn) 17
第2章 智能車輛的體系結(jié)構(gòu) 20
2.1 兩種基本的體系結(jié)構(gòu) 20
2.1.1 分層遞階式體系結(jié)構(gòu) 20
2.1.2 包容式體系結(jié)構(gòu) 21
2.2 其他幾種典型的體系結(jié)構(gòu) 21
2.2.1 三層結(jié)構(gòu) 22
2.2.2 自組織結(jié)構(gòu) 22
2.2.3 分布式結(jié)構(gòu) 22
2.2.4 進(jìn)化控制結(jié)構(gòu) 23
2.2.5 社會(huì)機(jī)器人結(jié)構(gòu) 24
2.3 智能車輛的集散決策混合式體系結(jié)構(gòu) 24
2.3.1 系統(tǒng)的分散決策效果 25
2.3.2 集中決策與分散決策 25
2.3.3 道路環(huán)境下的決策體系結(jié)構(gòu) 28
2.4 仿真研究 29
2.4.1 運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 29
2.4.2 功能模型 30
2.4.3 時(shí)間延遲分析 32
2.4.4 仿真結(jié)果分析 33
2.5 基于行為的智能車輛體系結(jié)構(gòu) 36
2.5.1 體系結(jié)構(gòu)框架 36
2.5.2 行為的優(yōu)先級(jí) 37
2.5.3 黑板模型 38
2.5.4 智能車輛各行為設(shè)計(jì)和仿真 39
2.6 智能車輛多智能體系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu) 42
2.6.1 智能體的基本概念 42
2.6.2 多智能體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想 44
2.6.3 基于多智能體系統(tǒng)的智能車輛控制 45
參考文獻(xiàn) 52
第3章 基于機(jī)器視覺(jué)的智能車輛導(dǎo)航 54
3.1 車道識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì) 54
3.1.1 車道識(shí)別算法流程 54
3.1.2 車道線預(yù)提取 55
3.1.3 車道線跟蹤 65
3.2 基于邊緣點(diǎn)投影的車道線快速識(shí)別 72
3.2.1 快速識(shí)別和跟蹤算法流程 72
3.2.2 圖像預(yù)處理 74
3.2.3 車道線跟蹤 80
3.2.4 實(shí)車實(shí)驗(yàn) 82
3.3 基于機(jī)器視覺(jué)的前方車輛距離檢測(cè) 83
3.3.1 前方車輛距離檢測(cè)計(jì)算流程 84
3.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí) 84
3.3.3 車輛位置的確定 86
3.3.4 前方車輛距離的計(jì)算 88
3.3.5 基于毫米波雷達(dá)與機(jī)器視覺(jué)的前方車輛檢測(cè) 89
3.4 基于自適應(yīng)閾值的矢量域直方圖法路徑規(guī)劃 95
3.4.1 改進(jìn)的矢量域直方圖法路徑規(guī)劃 96
3.4.2 路徑規(guī)劃仿真結(jié)果分析 100
參考文獻(xiàn) 103
第4章 智能車輛的跟蹤控制 105
4.1 智能車輛的橫向運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)預(yù)瞄方法 105
4.1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 105
4.1.2 車輛-道路模型 106
4.1.3 閉環(huán)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及特性分析 108
4.2 基于人機(jī)共享和分層控制的車道偏離輔助系統(tǒng) 112
4.2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 112
4.2.2 控制器設(shè)計(jì) 113
4.2.3 仿真計(jì)算與分析 118
4.2.4 駕駛員在環(huán)實(shí)驗(yàn) 123
4.3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車道偏離預(yù)警 125
4.3.1 深度學(xué)習(xí)方法 126
4.3.2 人-車-路閉環(huán)系統(tǒng)隨機(jī)模擬 127
4.3.3 仿真計(jì)算與分析 130
4.4 基于期望橫擺角速度的智能車輛橫向運(yùn)動(dòng)控制 134
4.4.1 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 134
4.4.2 路徑規(guī)劃 134
4.4.3 期望橫擺角速度生成 136
4.4.4 期望橫擺角速度跟蹤控制 137
4.5 一類基于軌跡預(yù)測(cè)的駕駛員方向控制模型 142
4.5.1 基于軌跡預(yù)測(cè)的駕駛員模型 142
4.5.2 仿真計(jì)算與分析 149
4.5.3 硬件在環(huán)實(shí)驗(yàn) 154
4.6 智能車輛橫向運(yùn)動(dòng)安全決策方法 156
4.6.1 駕駛員應(yīng)急轉(zhuǎn)向時(shí)的車輛運(yùn)動(dòng) 156
4.6.2 車輛橫向運(yùn)動(dòng)安全邊界設(shè)計(jì) 158
4.6.3 橫向運(yùn)動(dòng)安全決策 162
4.6.4 仿真分析 163
4.7 基于道路勢(shì)場(chǎng)法的車道偏離輔助控制 164
4.7.1 道路勢(shì)場(chǎng)的構(gòu)建 164
4.7.2 路徑跟蹤控制策略 166
4.7.3 仿真計(jì)算與分析 167
4.8 基于自抗擾控制的自動(dòng)泊車路徑跟蹤 169
4.8.1 自動(dòng)泊車系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型 169
4.8.2 基于非時(shí)間參考的路徑跟蹤 170
4.8.3 自抗擾轉(zhuǎn)角跟蹤控制器 172
4.8.4 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 174
4.8.5 仿真計(jì)算與分析 174
4.9 基于GA和LS-SVM的智能車輛路徑跟蹤控制 177
4.9.1 最小二乘支持向量機(jī) 177
4.9.2 基于GA和LS-SVM的滑模變結(jié)構(gòu)控制 179
4.9.3 仿真計(jì)算與分析 180
4.10基于轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角安全邊界的車道偏離共享控制 182
4.10.1 轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角安全邊界 183
4.10.2 駕駛員意圖轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角估計(jì) 184
4.10.3 輔助決策策略 185
4.10.4 控制律設(shè)計(jì) 186
4.10.5 仿真計(jì)算與分析 190
參考文獻(xiàn) 197
第5章 智能車輛的運(yùn)動(dòng)穩(wěn)定性與控制 200
5.1 基于LPV/H∞控制的EPS研究 200
5.1.1 EPS系統(tǒng)的LPV/H∞控制器設(shè)計(jì) 200
5.1.2 仿真計(jì)算與分析 204
5.2 基于直接橫擺力矩的車輛穩(wěn)定性控制 205
5.2.1 基于非線性狀態(tài)觀測(cè)器的車速估計(jì) 206
5.2.2 基于非線性H∞輸出反饋控制的ESP研究 207
5.2.3 仿真計(jì)算與分析 210
5.3 基于功能分配和多目標(biāo)模糊決策的EPS/ESP協(xié)調(diào)控制 213
5.3.1 協(xié)調(diào)控制器設(shè)計(jì) 213
5.3.2 仿真計(jì)算與分析 219
5.4 基于功能分配和回正力矩補(bǔ)償?shù)腅PS/ESP協(xié)調(diào)控制 221
5.4.1 協(xié)調(diào)控制器設(shè)計(jì) 221
5.4.2 仿真計(jì)算與分析 226
5.4.3 硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn) 229
5.5 基于車輛行駛安全邊界的EPS/ESP協(xié)調(diào)控制策略 232
5.5.1 車輛行駛安全邊界 232
5.5.2 協(xié)調(diào)控制器設(shè)計(jì) 235
5.5.3 仿真計(jì)算與分析 240
5.5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 241
5.6 車輛橫向運(yùn)動(dòng)混沌分析及滑模變結(jié)構(gòu)控制 243
5.6.1 非線性系統(tǒng)模型 243
5.6.2 車輛橫向運(yùn)動(dòng)混沌分析與數(shù)值仿真 245
5.6.3 自適應(yīng)趨近滑模變結(jié)構(gòu)控制 250
5.6.4 仿真計(jì)算與分析 253
5.7 差動(dòng)助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)穩(wěn)定性可拓協(xié)調(diào)控制 255
5.7.1 動(dòng)力學(xué)模型的建立 256
5.7.2 基于橫擺力矩可拓協(xié)調(diào)的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 257
5.7.3 仿真計(jì)算與分析 264
參考文獻(xiàn) 267
第6章 智能車輛的懸架系統(tǒng)模型降階與控制 269
6.1 懸架系統(tǒng)模型降階 269
6.1.1 最優(yōu)Hankel范數(shù)降階 269
6.1.2 其他降階方法比較 273
6.1.3 仿真計(jì)算與分析 275
6.2 基于頻率加權(quán)互質(zhì)分解的控制器降階 279
6.3 主動(dòng)懸架系統(tǒng)的主動(dòng)容錯(cuò)控制 283
6.3.1 基于傳感器信號(hào)重構(gòu)的主動(dòng)懸架主動(dòng)容錯(cuò)控制 284
6.3.2 基于控制律重組的主動(dòng)懸架主動(dòng)容錯(cuò)控制 293
6.3.3 基于故障補(bǔ)償?shù)闹鲃?dòng)懸架系統(tǒng)容錯(cuò)控制 300
6.4 磁流變半主動(dòng)懸架系統(tǒng)控制研究 308
6.4.1 含時(shí)滯的磁流變半主動(dòng)懸架離散系統(tǒng)建模 308
6.4.2 磁流變半主動(dòng)懸架時(shí)滯依賴H2/H∞控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 309
6.4.3 仿真計(jì)算與分析 313
6.4.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 316
6.5 主動(dòng)懸架系統(tǒng)H∞可拓控制 318
6.5.1 H∞可拓控制器設(shè)計(jì) 318
6.5.2 仿真計(jì)算與分析 319
6.5.3 H∞可拓控制器值域博弈與模糊整定 322
6.5.4 仿真計(jì)算與分析 324
參考文獻(xiàn) 325
第7章 智能車輛技術(shù)展望 328
參考文獻(xiàn) 339