智能车主动安全技术智能汽车自主循迹控制研究ppt课件
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学模型、汽车运动学模型和汽车动力学模型。
（1）用一个简单的公式表示智能汽车前轮转角与期望道路轨迹之间的几何 关系。汽车转向几何学模型在控制时又分为非预瞄和基于预瞄两种方式。 （2）汽车在全局坐标系中的位移与汽车的车速、横摆角和前轮转角之间
的关系。
（3）以牛顿力学定律为基本原理，揭示的是汽车的受力与汽车各运
图 3 双移线仿真试验道路轨迹
S0 =50m；S1 =15m；S2 =30m；S3 =S4 =25m；S5 =30m；S6 =50m；变道 距离 D =3.5m； b 表 示 车 宽 ； 标 杆 宽 度B =1.1b 宽度B2 =1.2b +0.25m；标杆宽度B =1.3b +0.25m。 +0.25m ； 标 杆
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2019
3.2汽车转向几何学模型横向控制方法及其仿真 汽车转向几何学模型是智能汽车自主循迹控制中使用最早也是最广
泛的汽车模型，可分为非预瞄和基于预瞄 2 种情况。 一个线性二自由度的二轮模型来代替智能汽车模型。通常的假设
包括：忽略汽车的转向系统，以前轮转角作为转向输入；忽略悬架，即 忽略汽车的俯仰和侧倾运动；汽车纵向车速视作定值；轮胎处于线性区，
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智能汽车主动安全
——智能汽车自主循迹控制研究
-
2019
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2019
1 概 述
智能车辆：是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于 一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、 人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能 车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性、安全性，以及提 供优良的人车交互界面。 汽车的主动安全性：是指事故将要发生时操纵制动或转向系，防止事 故发生的能力，以及汽车正常行驶时保证其动力性、操纵稳定性、驾 驶舒适性、信息正常的能力。又可分为行驶安全性、环境安全性、感
动学变量之间的关系。
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2.3.2 按控制内容分类 智能汽车自主循迹控制按照其控制内容可以分成横向控制、纵向控 制以及纵横向耦合控制。 （1）横向控制分为补偿跟踪控制和预瞄跟踪控制。补偿跟踪控制的输入 是当前时刻汽车行驶的状态信息和道路信息之间的偏差，控制器根据输入 的偏差进行补偿校正，计算出相应的转向盘转角。预瞄跟踪控制则是模拟 驾驶员驾驶汽车时的预瞄原理，根据未来某一时刻汽车的期望位置和预计 位置之间的差值进行控制。 （2）纵向控制常用于现代汽车的自适应巡航控制中，其目的是使智能汽
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图1 智能汽车自主循迹横向控制系统基本结构
图2
智能汽车自主循迹纵向控制系统基本结构
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2.3研究内容
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2019
关于智能汽车自主循迹控制的研究可以从所选择的汽车模型、使
用的控制理论以及控制内容进行分类。 2.3.1按汽车模型分类： 智能汽车自主循迹控制中所选择的汽车模型可以分为汽车转向几何
汽车侧向加速度限定在 0.4g 以下；忽略地面切向力对轮胎的影响。此
时，汽车前轮转角和后轮将要行驶的轨迹之间满足一个简单的几何学关 系，称为汽车转向几何学模型，
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3.1基于预瞄的转向几何学模型横向控制方法
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图5 汽车转向几何学模型 tanδ=L /R δ——汽车前轮转角（deg）； L ——汽车轴距（m）； R ——期望轨迹的曲率半径（m）
车在循迹时保持期望的既定车速，同时保持与前后车的距离处于安全标
准之内。
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2.3.3按控制理论分类
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智能汽车自主车循迹控制中使用的控制方法可以分成经典控制理论、 现代控制理论和智能控制理论。 （1）提出的几种稳定性判据至今在智能汽车循迹控制中仍在广泛使用， 奈式判据和伯德图法是判断智能汽车循迹控制器稳定性的重要方法 （2）建立在状态空间法基础上的一种控制理论，通过系统辨识的方法建 立了智能汽车的动力学状态方程，通过计算系统的可控和可观矩阵得知
神经网络补偿方法需要大量的线上计算并依赖于高精度的 ECU，仅
依靠神经网络补偿实现智能汽车的自主循迹控制势必会增加控制的成本 并产生一些潜在的误差。
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3 智能汽车自动循迹横向控制方法及其仿真试验
3.1试验方法
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（1）双移线试验在汽车性能测试中经常使用，此处可以用来表征智能汽车自
主循迹控制器在直线道路上遇到紧急弯道时的性能。ISO/3888、GB6323-86
觉安全性、操作安全性。
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车况、路况检测 改善驾驶视野 预防安全技术 （正常行驶时） 提高车辆认视性
灯照防眩目
驾驶员注意力监测 汽车主动 安全分类 自动导行
车距自动报警 事故安全技术 （事故前） 驾驶操纵性提高 电控悬架 防抱死
驱动防滑
巡航控制
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2 智能汽车自动循迹控制研究
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智能汽车的两个重要组成部分是环境感知系统和自主循迹控制系统环
系统是可控可观的，通过最优控制方法实现了智能汽车 CyberCar的自主
循迹控制。 （3）模糊控制不依赖于对象的数学模型，而是通过输入、输出信息模仿 人脑并利用先验知识进行模糊化推理，在智能汽车自主循迹控制方面有 着广泛的应用前景。
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3 存在的问题
传统的自主循迹控制方法往往依赖于被控对象的精确数学模型，由 于智能汽车系统的复杂性、非线性、时变性和不确定性，一般无法获得 精确的数学模型而且在研究时提出的一些比较苛刻的线性化假设与实际 应用往往不相符，这使得传统的自主循迹控制方法在汽车非线性区循迹 时经常会失效。
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（2）圆形弯道仿真试验的道路轨迹由一个固定曲率的圆形弯道组成， 曲率半径为 152.4m，目的是表征智能汽车自主循迹控制器在某一固定 曲率道路上的循迹效果，同时由于汽车最终处于一个稳定的状态，该 试验还可以用来表征循迹控制器稳态循迹误差的大小。
图4 Carsim 中建立的圆形弯道仿真试验道路轨迹
境感知是前提，自主循迹控制是目的。
2.1 主要任务: 任务规划、行为决策以及底层汽车操作。 2.2 分类： 横向控制主要是通过控制转向盘转角使汽车沿期望的既定路线行驶， 同时满足一定的舒适性和平顺性要求。 纵向控制是行车方向上的控制，主要是通过控制汽车的油门和刹车使 汽车按期望的车速行驶，同时实现与前后车车距的保持及紧急避障等功能。
学模型、汽车运动学模型和汽车动力学模型。
（1）用一个简单的公式表示智能汽车前轮转角与期望道路轨迹之间的几何 关系。汽车转向几何学模型在控制时又分为非预瞄和基于预瞄两种方式。 （2）汽车在全局坐标系中的位移与汽车的车速、横摆角和前轮转角之间
的关系。
（3）以牛顿力学定律为基本原理，揭示的是汽车的受力与汽车各运
图 3 双移线仿真试验道路轨迹
S0 =50m；S1 =15m；S2 =30m；S3 =S4 =25m；S5 =30m；S6 =50m；变道 距离 D =3.5m； b 表 示 车 宽 ； 标 杆 宽 度B =1.1b 宽度B2 =1.2b +0.25m；标杆宽度B =1.3b +0.25m。 +0.25m ； 标 杆
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3.2汽车转向几何学模型横向控制方法及其仿真 汽车转向几何学模型是智能汽车自主循迹控制中使用最早也是最广
泛的汽车模型，可分为非预瞄和基于预瞄 2 种情况。 一个线性二自由度的二轮模型来代替智能汽车模型。通常的假设
包括：忽略汽车的转向系统，以前轮转角作为转向输入；忽略悬架，即 忽略汽车的俯仰和侧倾运动；汽车纵向车速视作定值；轮胎处于线性区，
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——智能汽车自主循迹控制研究
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智能车辆：是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于 一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、 人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能 车辆的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性、安全性，以及提 供优良的人车交互界面。 汽车的主动安全性：是指事故将要发生时操纵制动或转向系，防止事 故发生的能力，以及汽车正常行驶时保证其动力性、操纵稳定性、驾 驶舒适性、信息正常的能力。又可分为行驶安全性、环境安全性、感
动学变量之间的关系。
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2.3.2 按控制内容分类 智能汽车自主循迹控制按照其控制内容可以分成横向控制、纵向控 制以及纵横向耦合控制。 （1）横向控制分为补偿跟踪控制和预瞄跟踪控制。补偿跟踪控制的输入 是当前时刻汽车行驶的状态信息和道路信息之间的偏差，控制器根据输入 的偏差进行补偿校正，计算出相应的转向盘转角。预瞄跟踪控制则是模拟 驾驶员驾驶汽车时的预瞄原理，根据未来某一时刻汽车的期望位置和预计 位置之间的差值进行控制。 （2）纵向控制常用于现代汽车的自适应巡航控制中，其目的是使智能汽
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图1 智能汽车自主循迹横向控制系统基本结构
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智能汽车自主循迹纵向控制系统基本结构
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2.3研究内容
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关于智能汽车自主循迹控制的研究可以从所选择的汽车模型、使
用的控制理论以及控制内容进行分类。 2.3.1按汽车模型分类： 智能汽车自主循迹控制中所选择的汽车模型可以分为汽车转向几何
汽车侧向加速度限定在 0.4g 以下；忽略地面切向力对轮胎的影响。此
时，汽车前轮转角和后轮将要行驶的轨迹之间满足一个简单的几何学关 系，称为汽车转向几何学模型，
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3.1基于预瞄的转向几何学模型横向控制方法
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图5 汽车转向几何学模型 tanδ=L /R δ——汽车前轮转角（deg）； L ——汽车轴距（m）； R ——期望轨迹的曲率半径（m）
车在循迹时保持期望的既定车速，同时保持与前后车的距离处于安全标
准之内。
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2.3.3按控制理论分类
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智能汽车自主车循迹控制中使用的控制方法可以分成经典控制理论、 现代控制理论和智能控制理论。 （1）提出的几种稳定性判据至今在智能汽车循迹控制中仍在广泛使用， 奈式判据和伯德图法是判断智能汽车循迹控制器稳定性的重要方法 （2）建立在状态空间法基础上的一种控制理论，通过系统辨识的方法建 立了智能汽车的动力学状态方程，通过计算系统的可控和可观矩阵得知
神经网络补偿方法需要大量的线上计算并依赖于高精度的 ECU，仅
依靠神经网络补偿实现智能汽车的自主循迹控制势必会增加控制的成本 并产生一些潜在的误差。
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3 智能汽车自动循迹横向控制方法及其仿真试验
3.1试验方法
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（1）双移线试验在汽车性能测试中经常使用，此处可以用来表征智能汽车自
主循迹控制器在直线道路上遇到紧急弯道时的性能。ISO/3888、GB6323-86
觉安全性、操作安全性。
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车况、路况检测 改善驾驶视野 预防安全技术 （正常行驶时） 提高车辆认视性
灯照防眩目
驾驶员注意力监测 汽车主动 安全分类 自动导行
车距自动报警 事故安全技术 （事故前） 驾驶操纵性提高 电控悬架 防抱死
驱动防滑
巡航控制
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2 智能汽车自动循迹控制研究
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智能汽车的两个重要组成部分是环境感知系统和自主循迹控制系统环
系统是可控可观的，通过最优控制方法实现了智能汽车 CyberCar的自主
循迹控制。 （3）模糊控制不依赖于对象的数学模型，而是通过输入、输出信息模仿 人脑并利用先验知识进行模糊化推理，在智能汽车自主循迹控制方面有 着广泛的应用前景。
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3 存在的问题
传统的自主循迹控制方法往往依赖于被控对象的精确数学模型，由 于智能汽车系统的复杂性、非线性、时变性和不确定性，一般无法获得 精确的数学模型而且在研究时提出的一些比较苛刻的线性化假设与实际 应用往往不相符，这使得传统的自主循迹控制方法在汽车非线性区循迹 时经常会失效。
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（2）圆形弯道仿真试验的道路轨迹由一个固定曲率的圆形弯道组成， 曲率半径为 152.4m，目的是表征智能汽车自主循迹控制器在某一固定 曲率道路上的循迹效果，同时由于汽车最终处于一个稳定的状态，该 试验还可以用来表征循迹控制器稳态循迹误差的大小。
图4 Carsim 中建立的圆形弯道仿真试验道路轨迹
境感知是前提，自主循迹控制是目的。
2.1 主要任务: 任务规划、行为决策以及底层汽车操作。 2.2 分类： 横向控制主要是通过控制转向盘转角使汽车沿期望的既定路线行驶， 同时满足一定的舒适性和平顺性要求。 纵向控制是行车方向上的控制，主要是通过控制汽车的油门和刹车使 汽车按期望的车速行驶，同时实现与前后车车距的保持及紧急避障等功能。