智能车辆横向运动控制
智能车辆中的运动控制算法研究
智能车辆中的运动控制算法研究随着技术的不断进步，智能车辆已经成为了一种趋势。
智能车辆在交通、物流等领域具有广阔的应用前景。
而其中的运动控制算法则是智能车辆实现自主驾驶、避障、路径规划等功能的关键技术之一。
一、运动控制算法的定义和意义运动控制算法是智能车辆的核心技术之一，其主要作用是实现车辆对行进速度和方向的控制。
智能车辆能够进行自主驾驶的关键在于运动控制算法的准确、高效和稳定性。
运动控制算法不仅可以提高智能车辆的安全性和行驶效率，还可以提高其自主驾驶的自适应性和鲁棒性。
二、智能车辆中的运动控制算法智能车辆中的运动控制算法主要包括三个方面：车辆的行进速度控制、车辆的方向控制和刹车控制。
1. 行进速度控制行进速度控制是智能车辆运动控制算法的重要内容之一。
实现行进速度控制可以让车辆在不同路况下保持稳定、平稳、并且具有高速行驶的能力。
主要的控制方法包括PID控制、模糊控制、遗传算法等。
其中PID控制是最常用的控制方法。
该方法可以通过不断地计算和比较车辆的实时速度与期望速度之间的误差来调整输入信号，从而实现车辆行进速度的控制。
模糊控制和遗传算法对于复杂性较高的道路环境下的速度控制也有一定的应用。
2. 方向控制方向控制是智能车辆运动控制算法中另一个重要方面。
它通过对车辆的车轮进行控制，实现对方向的调整和控制。
方向控制主要的控制方法包括前馈控制、模糊控制和神经网络控制等。
其中模糊控制是最常用的控制方法之一。
通过对车辆行驶环境的模糊化处理，将车辆行驶环境的模糊输入转化为车辆方向控制的输出。
前馈控制和神经网络控制对于道路环境变化较大、路况不良等情况下的方向控制能力更为强大。
3. 刹车控制刹车控制是智能车辆运动控制算法的第三个方面。
通过刹车控制可以实现车辆的急刹车、平稳刹车、以及防抱死等功能。
主要的刹车控制方法包括反馈控制和PID控制。
反馈控制是刹车控制中常用的方法。
该方法主要通过对车辆速度并不断调整刹车信号，从而实现对车辆刹车效果的控制。
智能汽车自动驾驶的控制方法分析
能智造与信息技术智能汽车自动驾驶的控制方法分析王相哲（电子科技大学四川成都611730）摘要：自动驾驶汽车科技属于一类运用人工智能、视觉技术、雷达监控等科技完成无人驾驶的智能汽车把控科技，可以依照道路状况，自动对车辆开展运作，进一步打造高效合理的控制方式。
但是在当前，受到传感设备及把控体系等要素的制约，当前所运用的汽车自动驾驶科技还存在一定的缺陷。
例如，出现自动驾驶汽车故障而导致事故出现的案例，便是把控体系对危险认知不清的缘故造成的。
因此，对智能汽车自动驾驶的控制方法进行分析，具有重要的实践意义。
基于此，本文对智能汽车自动驾驶的控制方法进行研究，以供参考。
关键词：智能汽车自动驾驶现状分析控制方法中图分类号：U463.9文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(b)-0136-03随着我国社会经济快速发展，国民的生活水平显著提升，对汽车的需求逐年激增。
现如今，各大车企对于中国市场的竞争愈加激烈，呈现了电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”发展趋势，“互联网+汽车”模式逐渐兴起，智能汽车受到广泛关注。
可以预见，未来的一段时间内，智能化将是汽车行业发展的着力点和风向标［1］。
本文就智能汽车中如何实现自动驾驶控制方法进行分析，旨在提高公众对自动驾驶技术的了解。
1汽车自动驾驶的相关概述1.1研究背景近年来，自动驾驶科技从观念策划之间向现实运用层次稳步过渡，也有很多公司及员工加入到自动驾驶科技的探究进程中来。
自动驾驶概念出现已久，但是自动驾驶行业却鲜为人知。
20世纪80年代，无人车Naclab-1首次完成无人驾驶实验，之后，该型号车辆被运用在厢式货车上开展探究，无人车道路试验的相关法律如雨后春笋般出现。
之后，针对自动驾驶的探究渐渐走入大众视野。
2009年，自动驾驶汽车的照片广为流传，自动驾驶开始受到注重。
结合计算机工作的稳固性质及高科学性，能够与自动驾驶科技开展一定的结合，并进一步缩减由于驾驶因素引起的事故数量，与之相结合的车辆和基本设备互联科技也会经过车云交互，进一步缩减交通堵塞的状况出现。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究一、本文概述随着人工智能技术的飞速发展，智能车辆的研究与开发已成为当今科技创新的热点之一。
在众多智能车辆技术中，视觉导航系统因其高效、可靠和成本效益高的特点而受到广泛关注。
本文旨在探讨视觉导航式智能车辆的横向与纵向控制技术，分析其在智能交通系统中的关键作用及其面临的挑战。
本文将介绍视觉导航系统的基本原理，包括图像采集、处理与分析等关键技术。
随后，将详细阐述横向控制策略，即如何利用视觉信息实现车辆的路径规划和避障，确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性。
纵向控制技术，包括速度控制和车距保持，也是本文的重点研究内容。
本文将探讨如何通过视觉信息来预测和调整车辆的速度，以适应不同的交通环境和驾驶情境。
在研究方法上，本文采用了理论分析与仿真实验相结合的方式。
通过构建数学模型和算法，对视觉导航系统的性能进行定量评估。
同时，利用先进的仿真平台，模拟不同的交通场景，验证所提出控制策略的有效性。
本文将讨论视觉导航式智能车辆横向与纵向控制技术的未来发展趋势，以及如何克服当前存在的技术难题。
通过对现有技术的深入分析和未来方向的展望，本文旨在为智能车辆的研究与应用提供有价值的参考和启示。
二、视觉导航技术概述视觉导航技术，作为智能车辆横向与纵向控制研究的重要组成部分，以其独特的优势在自动驾驶领域发挥着日益重要的作用。
该技术主要依赖于车载摄像头捕捉道路环境图像，并通过计算机视觉算法对这些图像进行处理，以识别道路标志、车道线、交通信号以及障碍物等关键信息。
通过这些信息，智能车辆可以精确地确定自身在道路上的位置，从而进行准确的横向和纵向控制。
视觉导航技术的核心在于图像处理与计算机视觉算法。
这些算法能够对摄像头捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标识别和跟踪等操作。
预处理步骤通常包括噪声消除、对比度增强和色彩校正等，以提高图像质量。
特征提取则专注于从图像中识别出有意义的特征点或特征线，如车道线的边缘、交通信号的颜色等。
基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制
2021年（第43卷）第2期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.2 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.02.001基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制*陈龙1，邹凯2，蔡英凤1，滕成龙2，孙晓强1，王海2（1.江苏大学汽车工程研究院，镇江212013；2.江苏大学汽车与交通工程学院，镇江212013）［摘要］本文中针对大曲率转弯工况下，智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题，提出一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的纵横向综合轨迹跟踪控制方法，通过NMPC和障碍函数法（BM）的有效结合，提高了跟踪精度，改善了行驶稳定性。
首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型，采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩；然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型，利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配，并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。
最后进行Carsim和Simulink联合仿真，结果表明，与传统的预瞄PID控制相比，所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。
关键词：智能汽车；轨迹跟踪；非线性模型预测控制；障碍函数法Longitudinal and Lateral Comprehensive Trajectory Tracking Control ofIntelligent Vehicles Based on NMPCChen Long1，Zou Kai2，Cai Yingfeng1，Teng Chenglong2，Sun Xiaoqiang1&Wang Hai21.Automotive Engineering Research Institute，Jiangsu University，Zhenjiang212013；2.School of Automotive and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013［Abstract］Aiming at the lowering of the trajectory tracking accuracy and stability caused by the coupling of longitudinal and lateral dynamic characteristics and the dynamic constraints of intelligent vehicles under large‑cur‑vature turning conditions，a longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control method based on non‑linear model predictive control（NMPC）is proposed in this paper.Through the effective combination of NMPC and barrier（function）method（BM），the tracking accuracy and driving stability are improved.Firstly，a dynamics mod‑el for a four‑wheel drive and front wheel steering vehicle and its trajectory tracking model are established and the NMPC is adopted to calculate the desired longitudinal force，lateral force and yaw moment.Then a nonlinear pro‑gramming mathematical model with constraints is constructed based on tire dynamics model and the BM is used to solve out the optimal distribution of the tire forces of four‑wheels，and finally the longitudinal and lateral comprehen‑sive trajectory tracking control for a four‑wheel drive intelligent vehicle is achieved.In the end，a Carsim and Simu‑link joint simulation is conducted with a result showing that compared with the traditional preview PID control，the method proposed can significantly improve the tracking accuracy and driving stability with consideration of the cou‑pling between longitudinal and lateral dynamics characteristics.Keywords：intelligent vehicles；trajectory tracking；nonlinear model predictive control；barrier method*国家重点研发计划（2018YFB0105000，2017YFB0102603）、国家自然科学基金（51875255，61601203，61773184，U1564201，U1664258，U1764257，U1762264）、江苏省自然科学基金（BK20180100）、江苏省六大人才高峰项目（2018‑TD‑GDZB‑022）、江苏省战略性新兴产业发展重大专项（苏发改高技发（2016）1094号）和镇江市重点研发计划（GY2017006）资助。
智慧树答案智能网联汽车概论知到课后答案章节测试2022年
第一章1.自主式智能是指车辆通过V2X通信的方式获取外界信息。
答案:错2.无人驾驶是智能网联汽车的终极阶段。
答案:对3.在自动L3驾驶阶段驾驶员手和眼都可以得到长时间解放。
答案:对4.下列对传输实时性、可靠性要求最高的是( )。
答案:网联协同决策与控制5.SAE标准J3016在哪一年对自动驾驶的定义进行了更新（）。
答案:20166.智能网联汽车“三横两纵”的技术架构，三横是指( )。
答案:基础支撑技术;信息交互关键技术;车辆/设施关键技术7.智能网联汽车网联化维度分为（）。
答案:网联协同感知;网联协同决策与控制;网联辅助信息交互8.智能网联汽车三大关键系统包括（）。
答案:环境感知系统;智能决策与规划系统;运动控制系统9.智能网联汽车搭载了哪些装置（）。
答案:执行器;控制器;车载传感器10.采取“一步到位”的无人驾驶技术发展路线的有（）。
答案:百度;谷歌第二章1.SLAM试图要解决的是恢复出观察者自身和周围环境的相对空间关系。
（）答案:对2.高精地图并不是特指精度，它在描述上更加全面，对实时性的要求更高。
（）答案:对3.下列自动驾驶等级需要高精地图的是（）。
答案:L3;L4及其他4.GPS/DR的组合导航方式并没有从根本上解决当GPS信号被长时间遮挡时定位不准的问题。
答案:对5.差分GPS可以解决GPS定位的精度问题、遮挡问题、反射问题和更新频率低的问题。
答案:错6.差分GPS系统由差分基准站、数传设备和需要精确定位的移动站组成。
答案:对7.GPS主要由（）组成答案:地面监控系统;用户设备;空间部分8.相继出现及计划实施的全球卫星导航系统有（）。
答案:北斗;伽利略;GPS;格洛纳斯9.GPS系统空间部分由（）颗定位卫星组成。
答案:2410.实现GPS定位至少需要（）颗卫星。
答案:三第三章1.CMOS的特点是（）。
答案:成本低2.目前毫米波远程雷达最大探测距离为（）。
答案:200-250m3.V2P表示的是（）。
基于分层模糊控制的智能车辆的横向控制模型
基 于分层 模糊 控 制 的智 能 车辆 的横 向控 制模 型
曹 凯 ， 少伟 ， 于 唐进君
（ 山东理 工大学 交通 与 车辆 工程 学 院 ， 东 淄博 ２５４ ） 山 ５０９
（ ａｋ ｉ ｌ １６ ｃｒ） ｃｏ ａ ｕｉ ２ ．ｏ ｆ ＠ ｎ
摘 要： 车辆 的横 向控制是 智 能 交通 中智 能 车辆 自主 导航技 术 的关键 技 术 。在 总 结 以往研 究成 果的基础 上 ， 出 了动 态 目标位 置概 念 ， 提 以便 更加真 实地 描述 车道 变换 的 特性 ； 了减 少模 糊控 制 器 为 的规 则数 量 ， 实现 实 时控 制 的 目的 ， 采用 了分层模 糊控 制 的控 制 器设计 方案 ； 车辆 的横 向控 制 中， 在 以 三次样 条 曲线作 为 车道 变换 的路 径拟 合 曲线 ， 为灵 活地表 现 了车道 变换 的特性 。仿 真 结果表 明 ， 较 被
Ｔａｓｏｔ ｙｔｍ （Ｔ ） ｙａ ｉ ｔｒ ｔ ｏｉｏ ｏｃｐ ｗ ｓｐｏｏｅ ｒ ｏｅｔ ｌ ｒｐｏｕ ｉ ｅ ｅｔｒ ｆａｅｃ ａｇ ｒｎｐｒＳｓ ｓ ＩＳ ．Ａ ｄｎｍ ｃ ａ ｅ ｐ ｓｉ ｃｎｅｔ ａ ｒｐｓｄｆ ｒ ｕｙ ｅｒｄ ｃ ｇｔ ａ ｅｏ ｎ — ｎ ｅ ｅ ｇ ｔｎ ｏｍ ｒ ｎ ｈｆ ｕ ｌ ｈ
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横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究
横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究一、概述随着科技的不断发展，自动驾驶汽车已经从科幻概念逐渐走向现实生活。
由于多种原因的限制，自动驾驶汽车在某些复杂场景下的安全性和舒适性问题仍然亟待解决。
为了提高自动驾驶汽车的行驶安全性和舒适性，本文主要关注横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究。
横向辅助驾驶是一种车辆在行驶过程中，通过传感器和计算设备实时感知周围环境信息，并根据预设算法和控制策略，实现对车辆的自动转向、加减速、换道等功能的辅助驾驶技术。
人机共驾控制策略则是指在自动驾驶汽车运行过程中，通过人机交互界面，使驾驶员能够充分参与并最终摆脱对车辆的完全控制的技术。
横向辅助驾驶与人机共驾控制策略的结合应用，可以实现在保证安全的前提下，充分发挥自动驾驶技术的优势，提高驾驶的舒适性和便捷性。
随着自动驾驶技术的不断发展，横向辅助驾驶及人机共驾控制策略的研究具有重要的实际意义和工程价值。
本文将从环境感知、决策算法、控制策略等方面展开研究，为提高自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供理论支持和实践指导。
1. 自动驾驶技术的背景及意义随着科技的不断发展，自动驾驶技术已经成为越来越多人的关注焦点。
自动驾驶车辆可以通过先进的感知系统和决策算法实现自主驾驶，从而极大地提高道路安全性和交通效率。
自动驾驶技术的背景和意义对于理解其在交通运输领域的应用至关重要。
自20世纪中叶以来，交通堵塞、碰撞事故以及由此引发的环境问题不断增加，为了解决这些问题，各国政府和企业纷纷投入大量资源进行交通系统的智能化改造。
在众多技术中，自动驾驶技术被视为有望彻底改变交通运输领域现状的关键技术之一。
自动驾驶技术的发展得益于计算机科学、模式识别、智能控制等多个学科的交叉应用。
此技术通过部署各种传感器、摄像头和雷达等设备，实现对周围环境的感知，并结合高精度地图和导航系统进行路径规划和实时导航。
与此车载控制器通过对收集到的数据进行深入分析，实现对车辆的自动驾驶，从而有效缓解由于人为因素造成的交通拥堵、提高了行车安全系数。
智能汽车的运动控制
FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨智能汽车的运动控制张新锋 王雪钢鹤壁职业技术学院 河南省鹤壁市 458030摘 要： 智能汽车的控制系统从环境感知传感器获得路况信息，通过计算进行动作决策、运动规划，控制智能行驶。
对汽车的运动分析、动力分析，得到控制量，是局部路径规划的基础。
关键词：智能汽车 运动分析 动力分析 运动规划1 智能汽车控制部分的组成智能汽车控制部分主要由环境感知传感器、控制单元、执行器组成。
环境感知传感器有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器、导航定位系统等，把获取的车辆位置、导航路线、车辆周围的道路、行人、其他车辆、障碍物、交通标志等信息传递给控制单元。
环境感知传感器是智能汽车控制部分的信息来源，是智能控制的基础。
控制单元通过接受环境感知传感器的信息，进行运算处理。
首先由导航定位系统的信息、当前位置、目的地位置，进行全局路径规划，找到一条最优路径。
其次是根据路况信息进行行为决策，实现停车等待、避让、跟踪、变道、超车、弯道行驶等行为选择。
第三是根据当时的位置、状态进行运动规划，计算速度、侧向力、加速度、转向角、转向角速度等，保持车身为稳定、舒适、安全。
执行器有驱动电机、转向器、制动器等，根据控制单元的指令，实现起步、加速、转向、制动、停车等功能的实现。
2 汽车的运动分析汽车的运动分析，要了解汽车在坐标系OXY中的位移与汽车车速、横摆角和前轮转角之间的关系，如图1所示，图中xf和yf表示汽车前轮中心在坐标系中的坐标；x和y表示汽车后轮中心在坐标系中的坐标；θ为汽车横摆角；δ为汽车前轮转角；L为汽车轴距。
图1 汽车的运动分析Yyyx x XLδθff汽车后轮沿X轴的速度、沿Y轴的速度与θ有关，满足约束汽车前轮沿X轴的速度、沿Y轴的速度与(θ+δ)有关，满足约束前轮坐标可以用后轮坐标和轴距L表示为cossinffx x Ly y Lθθ=+=+v为车速，后轮在x轴上的分速度、在y轴上的分速度为与车身垂直方向上的速度是汽车的横向速度，大小为vtanδ，可以求得横摆角速度为由以上分析，得到汽车运动学模型智能汽车的路径跟踪控制过程中，一般[x，y，]为状态量，[v，]为控制量，则汽车运动学模型可以转换为如下形式3 汽车的动力分析假设汽车沿轴的纵向速度不变，只有沿Motion Control of Smart CarsZhang Xinfeng Wang XuegangAbstract： T he control system of a smart car obtains road condition information from environmental sensing sensors, makes action decisions, motion planning, and controls smart driving through calculations, which is the basis of local path planning to obtain the control amount from the motion analysis and dynamic analysis of the car.Key words：smart car, motion analysis, dynamic analysis, motion planning26AUTO TIMEAUTO TIME27FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨时代汽车 ｙ轴的侧向运动和绕z 轴的横摆运动二个自由度。
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第九章横向运动控制
To maintain the smoothness of the steering system,different control strategies should be
used to control the steering system for linear
and curvilinear roads,re-spectively
Computer should drive car like following:
In linear roads,in-car computers calculate look-ahead distance as the input of controllers directly controlling the steering wheel angle of a vehicle.When a control system gives a steering signal,the executive part will respond very quickly and the steering magnitude is very small.By contrast,when the car is entering a curvilinear road,the in-car computer obtains the radius of the curve and the steering angle,and then generates steering commands.
To simulate human driving,we introduce two different control strategies to adapt to different road conditions.
1.直线行驶工况
1.1 预瞄距离的确定
1.2 预瞄误差的确定
2.弯道行驶工况
real line
From the statistical properties of random errors,the sum of random errors is zero,
and we have
3.圆弧半径的计算
接上数学推演
4 Algorithm Flow
▪calculate the curvatures of each sampling point
▪Using the Gaussian filter to smooth the curvature
前轮转角的关系
We would like to point out that a fuzzy controller is used
as the lateral controller。