基于模型预测控制的汽车主动避障系统
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杨丰萍(1967—),女,教授,研究方向为交通信息工程及控制。

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中图分类号:

U461

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国家自然科学基金青年基金(61703160)


Automobile Active Obstacle Avoidance System Based on Model Predictive Control
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    摘要:

    为了加强汽车行驶安全性,搭建了包含环境感知、危险态势评估、路径决策和控制执行四部分的智能汽车主动避障系统。 基于改进人工势场模型构建了以道路边界斥力势场、动态障碍物斥力势场和引力势场核心的路径规划模块,同时,建立以前轮偏角为控制变量的车辆动力学模型, 利用模型预测算法对路径进行跟踪。 利用动力学仿真软件 CarSim 和控制仿真软件 Simulink 联合仿真,结果表明文中运用的模型预测控制优于驾驶员预瞄控制,对路径具有更好的跟踪效果、提高了跟踪精度, 实现了汽车主动避障。

    Abstract:

    In order to ensure the safety of vehicle driving,an active obstacle avoidance system for intelligent ve- hicles was built in this study,which included four parts:environmental perception,dangerous situation assess- ment,path decision-making and control execution. Based on the improved artificial potential field model,a path planning module was constructed which consisted of the road boundary repulsion potential field,dynamic obsta- cle repulsion potential field and gravitational potential field. At the same time,the front wheel declination was used as the control variable to establish the vehicle dynamics model,and the model prediction algorithm was used to track the planning path. The results of the joint simulation of CarSim/Simulink show that the established model predictive control is better than the driver's preview control,which has better tracking effect on the path and improves the tracking accuracy,and finally realizes the active obstacle avoidance of the automobile.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨丰萍,谢梦莎,彭理群,郑文奇,刘锋.基于模型预测控制的汽车主动避障系统[J].华东交通大学学报,2020,37(1):70-76.

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  • 在线发布日期: 2021-05-11
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