城市道路车辆换道模型及换道影响研究
动态矩阵和模型预测控制的半自动驾驶汽车(自动控制论文)
Dhaval Shroff1, Harsh Nangalia1, Akash Metawala1, Mayur Parulekar1, Viraj Padte1 Research and Innovation Center Dwarkadas J. Sanghvi College of Engineering Mumbai, India. dhaval92shroff@https://www.wendangku.net/doc/3312624355.html,; mvparulekar@https://www.wendangku.net/doc/3312624355.html, Abstract—Dynamic matrix and model predictive control in a car aims at vehicle localization in order to avoid collisions by providing computational control for driver assistance whichprevents car crashes by taking control of the car away from the driver on incidences of driver’s negligence or distraction. This paper provides ways in which the vehicle’s position with reference to the surrounding objects and the vehicle’s dynamic movement parameters are synchronized and stored in dynamic matrices with samples at regular instants and hence predict the behavior of the car’s surrounding to provide the drivers and the passengers with a driving experience that eliminates any reflex braking or steering reactions and tedious driving in traffic conditions or at junctions.It aims at taking corrective action based on the feedback available from the closed loop system which is recursively accessed by the central controller of the car and it controls the propulsion and steeringand provides a greater restoring force to move the vehicle to a safer region.Our work is towards the development of an application for the DSRC framework (Dedicated Short Range Communication for Inter-Vehicular Communication) by US Department of Traffic (DoT) and DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) and European Commission- funded Project SAVE-U (Sensors and System Architecture for Vulnerable road Users Protection) and is a step towards Intelligent Transportation Systems such as Autonomous Unmanned Ground and Aerial Vehicular systems. Keywords-Driver assist, Model predictive control, Multi-vehicle co-operation, Dynamic matrix control, Self-mapping I.INTRODUCTION Driver assist technologies aim at reducing the driver stress and fatigue, enhance his/her vigilance, and perception of the environment around the vehicle. It compensates for the driver’s ability to react [6].In this paper, we present experimental results obtained in the process of developing a consumer car based on the initiative of US DoT for the need for safe vehicular movement to reduce fatalities due to accidents [5]. We aim at developing computational assist for the car using the surrounding map data obtained by the LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors which is evaluated and specific commands are issued to the vehicle’s propellers to avoid static and dynamic obstacles. This is also an initiative by the Volvo car company [1] where they plan to drive some of these control systems in their cars and trucks by 2020 and by General Motors, which aims to implement semi-autonomous control in cars for consumers by the end of this decade [18].Developments in wireless and mobile communication technologies are advancing methods for ex- changing driving information between vehicles and roadside infrastructures to improve driving safety and efficiency [3]. We attempt to implement multi-vehicle co-operative communication using the principle of swarm robotics, which will not only prevent collisions but also define specific patterns, which the nearby cars can form and pass through any patch of road without causing traffic jams. The position of the car and the position of the obstacles in its path, static or moving, will be updated in real time for every sampling point and stored in constantly updated matrices using the algorithm of dynamic matrix control. Comparing the sequence of previous outputs available with change in time and the inputs given to the car, we can predict its non-linear behavior with the help of model predictive control. One of the advantages of predictive control is that if the future evolution of the reference is known priori, the system can react before the change has effectively been made, thus avoiding the effects of delay in the process response [16]. We propose an approach in which human driving behavior is modeled as a hybrid automation, in which the mode is unknown and represents primitive driving dynamics such as braking and acceleration. On the basis of this hybrid model, the vehicles equipped with the cooperative active safety system estimate in real-time the current driving mode of non-communicating human-driven vehicles and exploit this information to establish least restrictive safe control actions [13].For each current mode uncertainty, a mode dependent dynamic matrix is constructed, which determines the set of all continuous states that lead to an unsafe configuration for the given mode uncertainty. Then a feedback is obtained for different uncertainties and corrective action is applied accordingly [7].This ITS (Intelligent Transport System) -equipped car engages in a sort of game-theoretic decision, in which it uses information from its onboard sensors as well as roadside and traffic-light sensors to try to predict what the other car will do, reacting accordingly to prevent a crash.When both cars are ITS-equipped, the “game” becomes a cooperative one, with both cars communicating their positions and working together to avoid a collision [19]. The focus is to improve the reaction time and the speed of communication along with more accurate vehicle localization. In this paper, we concentrate on improving vehicle localization using model predictive control and dynamic matrix control algorithm by sampling inputs of the car such as velocity, steering frame angle, self-created maps Dynamic Matrix and Model Predictive Control for a Semi-Auto Pilot Car
自动驾驶汽车硬件系统概述
自动驾驶汽车硬件系统概述 自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统 如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。 自动驾驶汽车硬件系统概述 从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解： 一、自动驾驶系统的硬件架构 二、自动驾驶的传感器 三、自动驾驶传感器的产品定义 四、自动驾驶的大脑 五、自动驾驶汽车的线控系统
自动驾驶事故分析 根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。 从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。
目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。 自动驾驶研发仿真测试流程 所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。 软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿
模型预测控制
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
电动汽车动力电池剩余电量在线测量
182 电动汽车动力电池剩余电量在线测量 程艳青 高明煜 徐 杰 徐洪峰 （杭州电子科技大学电子信息学院，浙江 杭州 310018） 摘要：为了精确可靠估算以蓄电池为动力的电动汽车所用电池的剩余电量，在讨论目前一些蓄电池剩余电量估算方法的基础上，以聚合物锂离子电池组为研究对象，将电池荷电状态作为系统的状态，建立了单变量的锂电池组的状态空间模型，采用了开路电压法和卡尔曼滤波递推算法相结合的方法。经试验这种方法能够获得蓄电池组精确和可靠的荷电状态预测值。 关键字：聚合物锂离子电池组；卡尔曼滤波；电动汽车；荷电状态 中图分类号：TM91 文献标识码：A The Estimation of the State of Charge of Storage Battery Based on the Kalman Filtering Theory for Electric Vehicle Cheng Yanqing Gao Mingyu Xu Jie Xu Hongfeng (School of Electronics Information, Hang Zhou Dianzi University, Hangzhou Zhejiang 310018, China) Abstract: To estimate residual capacity of traction battery in electric vehicle accurately and reliably, the paper chooses a lithium-ion polymer battery pack as a research object, takes the SOC (State of charge) as the state of the system, and builds the battery's state space model with single state, and then develops a method combining open circuit voltage method and Kalman filtering recursive algorithm method, based on some methods of residual capacity estimation of battery often used at present. The experiments proved that accurate and reliable battery SOC estimation of battery could be obtained by adopting the new method. Keywords: Lithium-Ion Polymer Battery ; Kalman Filter; Electric Vehicle; State-of-charge 蓄电池是各类电动汽车中最常用的储能元件， 其剩余电量的精确测量在电动汽车的发展中一直是一个非常关键的问题[1]，因为只有对电池剩余电量进行精确测量才能使驾驶员及时掌握正确的信息，预测自己的后续行驶里程，并及时进行充电。蓄电池荷电状态SOC(State of charge)描述蓄电池的剩余电量，其大小直接反映了电池所处的状态，是电池使用过程中最重要的参数之一。 1 SOC 定义 蓄电池的荷电状态SOC 被用来反映电池的剩余容量情况，这是目前国内外比较统一的认识，其数值上定义为为蓄电池所剩电量占电池总容量的比值： m n m Q ]/ )I ( Q - Q [ = SOC (1) 国家自然科学基金项目，60871088 dt I t = ) I ( Q n n ∫ (2) 式中: Q m 为蓄电池最大放电容量，指的是在室温条件下，电池从完全充电后开始工作一直到电池完全放电为止，其所能放出的最大安时数值，表示为标准放电电流和放电时间的乘积；Q ( I n ) 为标准放电电流 I n 下 t 时间蓄电池释放的电量。 公式1还可以表示为： m n Q )/I ( Q - 1 = SOC (3) 式中：SOC=1表示电池为充满电状态，SOC=0则表示电池已处于全放电状态。 由于电池所放出的电量受自放电率、充放电倍率、电池温度、电池充放电循环次数等影响，表示电池容量状态的SOC也必然与这些因素有关。在放电电流变化的情况下，上述定义就会出现不适应性，得到矛盾的结果，因此实际使用中要对SOC 的定义进行调整，不同电动汽车对SOC 定义的使用形式不一致，最常用的定义为：
智能交通换道模型
车辆换道模型 换车道行为是驾驶员由自身驾驶特征，针对周围车辆车速、间隙等周边环境信息刺激，调整并完成自身驾驶目标则略的总和过程。包括信息判断和操作执行。 必需要有大量的微观车辆信息作为基础。 目前最常用的是Gipps(1986)年提出的。换道的计算主要以换道概率、换道加速度、可接受间隙等指标反映。换道根据需求和类型可分为强制换道与自由换道。 内容：判断性车道变换 PLC(换道概率)法判断性车道变换是指车辆在遇到前方速度较慢的车辆时为了追求更快的车速、更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。 车辆不变换车道也能在原车道上完成其行驶任务，变道不是强制性的。 自由换道条件下，换道决策是以当前车道和邻接车道的交通条件为基础的。它要考虑期望车道(由驾驶员对速度的喜好等因素决定)、可接受空隙等因素。 适用范围、解决的问题：对处于不满意状态的车辆，由概率分布的方式初始化哪些车辆有换道需求。现在，在PLC 法的应用上，加了限制条件，如车速低于期望车速、汇入时加速汇入。 输入参数、输出参数、参数公式：： 1、间隙检测 安全系数 2 1()2x x x s p f b D b --- s 最小期望间距，p 车长，D 平均减速度，fx 前车位置，bx 主车车速 可接受风险(CORSIM) min max min 2()1/[20*()]i i i D U U D D D D U U DAF NLC v X X -=+--=??- Dmin 可接受的最小减速度；Dmax 可接受的最大减速度；U 风险系数；Ui 风险阈值，确省0.2；DAF [1+(司机类型-0.5)]/FDA ;NLC 变换车道次数；vi 车辆期望运行速度；X 车辆当前位置；X0目标位置。 2、换车道执行
汽车模型制作过程报告
汽车模型制作过程报告 一、泥模的制作 1、泥模内的支撑物 初期选择了砖头，优点是稳固坚硬，缺点是不方便上泥，砖头吸水导致泥模很快干裂。最终选择泡沫。做成车的大概形状。 2、先确定比例为1:8，根据实际尺寸按比例计算出模型的尺寸，规定中线。 3、上泥 首先用手掌大块的上泥做出车的大体形状。在制作期间对整体形状的把握不够，导致模型不对称，形状与实际不符，进行了大范围的修改。在多次调整之后整体形状基本符合。最后结合各种工具和实际车型（奥迪Q7）的图片进行细节的刻画。锻炼了我们的细节观察能力和动手能力。 二、石膏模型的制作 1、制作石膏泥子。 先盛一盆水，一人捧石膏粉，另一人不断搅拌，直到调和均匀并且粘度合适。这个过程我们不断尝试并总结经验，最终调出了合适的石膏泥子，掌握了适当的比例和调制方法。 2、从泥模制作石膏模。 我们选择将模型分三部分制作，首先将泥模上涂满洗发水作为泥和石膏之间的分离剂。然后将泥模固定在墙边，使用挡板，泥，将泥模周围空间分成三部分，将调制好的石膏泥子小心灌入。等待石膏变干晾晒若干周。 3、拆分石膏模 将石膏内的泥全部取出，用刷子刷干净石膏上残留的泥和石膏粉，并用绳子固定三部分石膏模型成为一个整体。 三、玻璃钢的制作 1、石膏内部涂洗发水作为分离玻璃钢和石膏的分模剂，要刷均匀。 2、树脂和催化剂固化剂调制，比例为1:20。 3、在石膏模型内部涂抹调制好的树脂，涂抹均匀后铺满玻璃丝布，反复三次。 4、晾晒若干天。 四、玻璃钢的拆分和打磨 1、拆分。 使用锤子等工具将玻璃钢外部的石膏模型砸碎，取出玻璃钢模型。 2、切割和打磨。 首先使用工具将玻璃钢模型周围的多余部分切除，并尝试用白醋洗去玻璃钢表面的石膏，有一定效果。然后使用打磨工具打磨。最后用粗砂纸和细砂纸进行细致的打磨。期间锻炼了我们使用工具的动手能力，掌握了一些切割工具的使用。 五、喷漆
换道行为
1 基本路段行驶规则 2 基本路段车辆换道和超车规则 2.1 车道变换的概念 车道变换行为描述的是驾驶员由自身驾驶特性，针对周围车辆的车速、间隙等周边环境信息的刺激调整并完成自身驾驶目标策略的综合过程。根据追求利益动机的不同，车道变换行为可分为强制性换道和任意性换道。 强制性换道指具有确定的目标车道，在一定区间内必须实施换道的行为，如匝道的分流、合流车辆，交织区车辆等，此类行为的关键是存在一个最迟换道点。 任意性换道指车辆在遇到前方较慢的车辆时，为了追求更快的车速，更自由的驾驶空间而发生的变换车道行为。 2.2 车道变换的条件 分析车道变换行为产生的条件是分析车道变换行为特性的基础。一般来说，车道变换行为是驾驶员在行车过程中的决策通过车辆所表现出来的一种行为。因此，分析车道变换的行为特性首先需要了解驾驶员是在什么样的条件下产生车道变换的需求，即车道变换的决策是在什么样的情况下形成的。 产生车道变换的需求主要取决于两方面的原因：一是由于行驶车道本身特性的要求，比如车辆在合流、分流和交织路段上行驶;二是由于驾驶员主观意愿的要求，即驾驶员在主观上对车辆运行现态不满意，为了寻求更加自由、更加理想的运行条件而产生的车道变换的需求。 车道变换时空条件的保证。首先，目标车道应具备足够的行驶空间使车辆完成车道变换行为，它主要取决于目标车道前后车的速度以及驾驶员对行驶空间的预测能力；同时，还要有足够的时间保证驾驶员完成车道变换行为，这主要取决于驾驶员的预测能力，而驾驶员预测的完成车道变换行为所需时间还要能够得到行车环境的支持与驾驶员自身能力的许可，从而在时间上保证驾驶员的感知、决策和操作控制车辆等行为都能够顺利的实现最终达到换道的目的。 良好的车辆状况的保证。车辆应具有良好的完成车道变换行为的动力支持和转向能力，也就是说车辆状况要与驾驶员完成车道变换的时空条件相匹配，以便从机械上保证在预期的空间和时间条件下顺利安全地完成车道变换行为。 1）基于动态重复博弈的换道模型 把车辆的换道行为比做一个动态的重复博弈的过程,比较需要换道的车辆和目标车道上的后车,他们之间为寻求高速度和满意的行驶空间而进行博弈。考虑速度因素和安全因素,通过分析影响车辆期望速度的各种因素,得出车辆换道的模型。 2）基于效用选择需求的换车道模型 驾驶员在不同车道行驶时,对不同车道的满意程度是不同的,可以用效用来表示,并服从效用最大化假设,即车辆所在车道一定是满意程度最高的,一旦在其他车道行驶的满意程度更高,则换道需求产生。 3）基于模糊逻辑方法的换道模型 考虑换道本身是一种思维决策过程,而模糊逻辑方法釆用的是语言变量进行近似的推理,十分适合刻画换道这一基于驾驶员本身的主观判断过程。综合考虑目标车与临近车之间速度与距离的关系因素,建立基于模糊逻辑的车道变化算法。从而建立换道模型。 3规则的制定 交通流在宏观层面呈现出复杂的特征,其微观根源在于车辆之间复杂的相互作用。多车道交
自动驾驶汽车
. 无人驾驶汽车 自动驾驶汽车，又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移 自动动机器人，是一种透过电脑系统实现无人驾驶的智能式的汽车。、监控装置和全球定位系统、视觉计算、驾驶汽车依靠人工智能雷达自动安全地操让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，协同合作，还没有批准作商现时自动驾驶技术正在研究及测试中，作机动车辆。业营业或私人使用。国内首款无年代开始，美国、英国、德国等发达国20从世纪70在可行性和实用化方面人驾驶汽车家开始进行无人驾驶汽车的研究，年代开始进行无人驾驶汽世纪80都取得了突破性的进展。中国从20年成功研制出中国第一辆真正意义1992车的研究，国防科技大学在上的无人驾驶汽车。 2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功， 世界上最先进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万公里，其中最后八万公里是在没有任何人为安全干预措施下完成的。 无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。 它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 ;.
视觉计算等众多技术于一体，体系结构、人工智能、集自动控制、也是衡量智能控制技术高度发展的产物，是计算机科学、模式识别和在国防和国民经济领一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志， 域具有广阔的应用前景。安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，防抱死制动汽车既然驾驶员失误百出，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。驾驶系无人制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。还有些活像是科幻小说中，其中有些根本算不上统种类繁多，无人的东西。其实就算无人驾驶系统。虽然防抱死制动器 需要防抱死制动系统因为驾驶员来操作但该系统仍可作为无人驾驶 系统系列的一个代表，不具备防抱防抱死制动系统的部分功能在过去需要驾驶员手动实现。死系统的汽车紧急刹车时，轮胎会被锁死，导致汽车失控侧滑。驾驶驾驶员要反复踩踏制动踏板来防止轮胎锁没有防抱死系统的汽车时，并且比手动操作效而防抱死系统可以代替驾驶员完成这一操作--死。果更好。该系统可以监控轮胎情况，了解轮胎何时即将锁死，并及时防抱死制动系统而且反应时机比驾驶员把握得更加准确。做出反应。是引领汽车工业朝无人驾驶方向发展的早期 技术之一。另一种无人驾驶系统是牵引或稳定控制系统。这些系统不太引人牵引和稳定注目，通常只有专业驾驶员才会意识到它们发挥的作用。;. .
换车道模型研究
管理纵横 Sw eeping over the m anag ement 换车道模型研究 谢 寒 (西南交通大学交通运输学院 610031) 摘 要换车道模型是研究微观交通流的基础模型之一。由于换车道所涉及的因素较多,与跟驰模型相比较发展相对滞后。本文简单介绍了目前使用比较多的Gipps、M IT SIM、CORISM、SIT RAS以及CA等换车道模型,以期对换车道模型的深入研究有一定启发。 关键词智能交通;换车道模型;Gipps;M IT SIM;CORSIM;SIT RAS;CA 换车道模型和车辆跟驰模型是微观交通仿真的重要组成部分,也是智能交通的组成部分。相对于跟驰模型而言,换车道模型的发展相对较为滞后。为了换车道模型的进一步发展,本文通过对常用的换车道模型研究进展进行系统的评价,以期对换车道模型的深入研究有一定帮助。 1 换车道模型研究 1.1 G ipps模型。G ipps模型是最早提出的换车道模型,由Gipps P.D.(1986)提出的,建立在有障碍(信号灯、障碍物等)情况下。模型中换车道行为分为产生意图、探测条件、动作实施三个部分。整个过程为:!当前地点堵塞或是有大车,存在可以变换的车道,驾驶员产生换道的意图。?检测换道条件,采用可接受间隙模型即在进行换道的时候换道车辆与目标车道的前车、后车之间必须要有足够的间隙以保证不会发生事故,换道才有可实施的可能性。#只有前面的条件都满足的时候,才能进行换道的行为。在换道实施的过程中采用的是刹车减速的行为。显然G ipps模型只考虑了有障碍的情况下的换道行为,在实际换道行为中除了有障碍的情况还有无障碍的情况下驾驶员也会实施换道行为。这种情况在M IT SIM模型中被首次提出,并对换车道行为方式提出了一个相对较好的划分。 1.2 M IT SIM模型。M IT SIM(M Icroscopic T raffic SIM ula to r)模型是Q.Y ang和H.N.Ko utso po ulos(1996)提出的。该模型框架基于Gipps模型框架,同时对Gipps进行了一个补充和发展。 在M IT SIM模型中一个重要的发展就是首次把换道行为分为强制性换车道(M andator y L ane Changing,M LC)和判断性换车道(Discr et ionary L ane Changing,DLC)两种。强制性换车道定义为当车辆进入出口匝道,经过一个堵塞路段、避免进入禁止使用路段以及断头路等情况下发生的换车道行为。M IT SIM模型就换道的框架基本上采用的是Gipps的模型框架,只是在部分上有所不同,如意图产生方面分为判断性换车道和强制性换车道。对判断性换车道采用期望速度,也就是在换道车前方有车辆的情况下,换道车达不到理想的期望速度时,如果通过换道可以达到期望速度,换道车驾驶员就会产生换道的意图。强制性换车道则采用的是Gipps模型的方法。M IT SIM模型提出的换车道行为的分类从实际情况来看有一定的合理性,把G ipps模型归类为强制性换车道模型,这也是一种进步。至今对换车道行为的分类大多还是采用这种分类。但是这种划分只是考虑换道车自身的情况,而没有把与换道车有相互影响的其他车辆一起考虑,这也是一种遗憾。 1.3 COR ISM模型。CO RISM(COR ridor t raffic SIM ula t ion)模型是由美国联邦公路署(FH W A,1998)开发的,最早由Ha lati(1997)等人提出,整个模型采用的是M IT SI M的模型框架。由于是公路署开发的软件,整个软件综合了用于高速公路(FR ES IM)和城市道路(N ET SIM)的模型。 1.4 SIT R AS模型。SIT RA S(Simulat ion of Int elligent T RA nspo rt Sy stems)模型是由H idas(2002)提出来的一个基于人车单元的智能化的仿真系统,主要对交通系统在堵塞、事故的情况下进行分析和管理的模型。在该模型中采用了M ulti-ag ent智能主体,同时对换车道的方式进行了划分。 1.5 CA换车道模型。CA模型最初由W olfram提出,通过 简单的微观局部规则揭示了自然发生的宏观行为,是目前研究时空离散的理想物理模型。CA模型最基本的组成包括4个部分:元胞(cell)、元胞空间(latt ice)、邻域(neig hbo r)及更新规则(rule)。 模型具有时间离散等距、空间离散齐性、状态离散有限、计算同步并行、更新规则局部以及变量维数无限等特征。因此CA模型被广泛应用于各个领域。其改进首先运用到单车道道路交通研究中建立了N S模型。N S模型是N agel和Schr eckenber g(1992)提出的,用于单车道道路交通的研究中。 N S模型采用把一段路分成长为L的多个元胞,每个元胞描述成一辆车或几辆车,或者几个元胞组成一辆车。元胞或是空的,或显示为其所包含的车速。每辆车的从左到右在一根车道上以预设边界条件移动,在每个离散事件步骤t?t+1,系统根据以下加速规则、减速规则、随机选择以及更新位置四条简单规则运行。规则中采用、(可接受的换道车n的速度、位置)、(换道车最大速度)以及(换道车n前方的空的元胞数量)来进行控制。 2 评价 以上仿真模型是几种较为常见的模型,每种都有自己的优缺点。通过对模型不足的补充和修正,使得换车道模型得到了长足的发展,同时还不断地引入新的方法来建立更为合理的模型。目前的模型框架大多还是采用G ipps模型框架,虽然随着计算机技术的进一步发展,大规模的计算可以达到,但是考虑到模型的运行时间这个重要特性,换车道模型还是需要进行大量的简化考虑。 同时在换车道行为中也涉及到一个重要的因素即驾驶员的因素,这个因素含有人为因素不容易界定,这也是让换车道模型的发展滞后的重要原因。随着人类对自身的认识以及模糊数学的建立,很多人类行为得到一定的界定。 3 结语 本文介绍了G ipps、M IT SIM、CORSIM、SIT RA S、M ult i-A gent、CA等换车道模型,并对其及发展进行了客观评述。通过这些评述可以清楚地了解到换车道模型发展至今有了很大的进步,但是也还存在着很多的不足,这也是多方面原因造成的。特别存在的大矩阵的运算方面还有待计算机技术的进一步发展。随着智能交通的进一步发展以及计算机技术的进步,在实时控制和预测方面也将会有进一步的发展。 参考文献 [1]徐英俊.城市微观交通仿真车道变换模型研究[D].吉林大学,2005. [2]H alati A.,Lieu H.,Walker S..CORSIM-Cor ridor T raffic Si mula tion M odel[C].Pr oceedings of the T raffic Congestion and T raffic Safety in the21st Century Conference.1997:570-576. % 5 %
纯电动汽车用锂离子电池的建模和模型参数识别(精)
本文由鱼松树贡献 pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。 第２５卷第１期 ２１００年３月 电力科学与技术学报 ＪｏＵＲＮＡＬＯＦＥＩＥＣＴＲＩＰＣ０ＷＥＲＣＩＳＥＮＣＥＡＮＤＣＨＮ０ＬＯＧＹＴＥ Ｖｏ．５Ｎ０１１２． Ｍａ．０１ｒ２Ｏ 纯电动汽车用锂离子电池的建模和模型参数识别 姜久春，文锋，温家鹏，郭宏榆，玮时 （北京交通大学电气工程学院。京１０４）北００４ 摘要：极化电压是电池状态估算的重要参数，但不能直接测量．采用阻容模型分析，出极化电压模型阶次与极指 化深度密切相关，出一种极化电压的快速识别方法，出变电流放电情况下电池的去极化时间和容量的计算方提给法，采用ＦＳ模拟工况对新、并ＵＤ旧电池和不同厂家的电池进行测试，验证了该方法的有效性和可行性，电池状为态的准确估算提供了数据支持． 关键词：锂离子电池；数学建模；模型参数识别；去极化；最小二乘法拟合 中图分类号：Ｍ１Ｔ９２ 文献标识码：Ａ 文章编号：６３９４（０００—０７８１７—１０２１）１６—００ Ｌｉｉｎｂｔｅｙｍｏｅｉｇａｄｏ－ｎｄｌ ?ｏａｔｒｄｌｎｎｎ?ｉｅｍｏｅ－ｌｐｒｍｅｅｓｉｅｉｉａｉｎｆｒＰＥＶａａｔｒｄｎｔｆｃｔｏｏ ＪＡＮＧｉ—ｈｎ，ＷＥＮｅｇ，ＷＥＮｉ—ｅｇ，ＧＵＯｎ－ｕＨＩＷｅＩＪｕｃｕＦｎＪａｐｎＨｏｇｙ，Ｓｉ （ｃｏｌｆｌｃｒａｎｉｅｒｇｏｅｉｇＪｏｏｇＵｎｖｒｉｙｅｉｇ１０４，ｉａＳｈｏｅｔｉｌｇｎｅｉｆｉｎｉｔｎｉｅｓｔ．Ｂｉｎ００４Ｃｈｎ）ｏＥｃＥｎＢｊａｊ Ａｂｓｒｃ：ｌｒｚｔｏｏｔｇｅｉｎｉｐｒａｅｐｒｍｅｅｏｒｂａｔｒｔｔｓｉａｉｎ，ｗｈｅｅｓｔａｔＰｏａｉａｉｎｖｌａｓａｍｏｔｎｃａａｔｒｆｔｅｙｓａｕｓｅｔｍｔｏｒａ， ｉｃｎｔｂｅｓｒｄｄｒｃｌ．Ｔｈ，ｒｓｓａｃ－ａａｉｒｍｏｅｓａｏｔｄｆｒｐｌｒｚｔｏｏｔｇｔａ’ｅｍａｕｅｉｅｔｙｅｅｉｔｎｅｃｐｃｔｄｌｉｄｐｅｏｏａｉａｉｎｖｌｅｏａｍｏｅｉｇ，ａｃｏｅｃｎｅｔｎｂｔｅｈｒｅｆｐｌｒｚｔｎｖｌａｅｍｏｅｎｏａｉａｉｎｄｌｎｌｓｏｎｃｉｅｗｅｎｔｅｏｄｒｏｏａｉａｉｏｔｇｄｌａｄｐｌｒｚｔｏｏｏｄｐｈｉｈｎｐｉｔｄｏｔｎａｔｐｌｒｚｔｎｖｌｇｅｔｉａｉｎ
道路微观交通仿真中换道行为模型的研究与实现
::道路与交通工程 Road&Traffic Engineering 道路微观交通仿真中换道行为模型的研究与实现 陈晶，孙旭飞，田东黎 （福州大学物理与信息工程学院，福建福州350108） 摘要：建立了描述车辆换道意图的产生、选择合适车道和实施换道行为的车道变换模型。运用车辆运动学理论，以换道车辆为目标，给岀了目标车辆与邻近车辆的最小安全距离间隙接受模型和车辆换道实施过程的运动模型，并应用到程序设计中，利用基于VC++上建立的交通仿真系统动态地显示非强制换道行为的效果。与VISSIM软件基于规则的换道模型相比，加入驾驶特性的影响和优化原来固定的安全距离,研究结果相对更优。 关键词：道路；微观交通仿真；换道行为；目标位置；最小安全距离 中图分类号：U412.1文献标志码：B文章编号:1009-7767（2019）01-0028-04 Research and Implementation of Simulated Lane Change Behavior Model of Road Micro Traffic Chen Jing,Sun Xufei,Tian Dongshen 智能交通系统（Intelligent Transport System,以下简称为ITS）在交通运输系统发展过程中占据重要地位。由于交通运输系统的不可复制性，交通仿真模型成为ITS中交通分析的重要方法之一，而作为交通仿真的核心部分，车辆行为模型也在ITS中发挥着重要作用m。车辆行为模型包括跟驰行为模型和换道行为模型，其中换道行为模型的质量优劣直接影响着交通仿真模型的效果与性能。与已趋于成熟的跟驰行为模型相比，换道行为模型研究则相对落后回。由于在换道过程中存在运动学过程较为复杂、驾驶员的驾驶特性难以量化、微观数据难以获取等问题，笔者拟从运动学角度对车辆换道行为模型进行分析，从驾驶员的决策过程分析最小安全距离和换道行为实施的运动模型。通过在微观仿真系统上动态显示换道行为的仿真效果，来验证换道行为模型的准确性，并提高微观仿真系统的精度。 1换道行为分类 道路上车辆换道行为是一种普遍且常见的交通现象。车辆换道是指当前道路不止1个车道时,车辆由于某种需求从当前车道变更到相邻车道的驾驶行为。换道行为是指根据驾驶员特性以及对周围交通状况的实时信息（车速、位置等）判断,调整驾驶目标策略的综合过程。换道行为根据换道产生的需求大致可以分为2类：强制换道、非强制换道。强制换道是指车辆为了到达目的地而采取的变道行为，具有确定的目标车道、在一定行驶区域内必须换道的特点；非强制换道又称为自由换道，是指目标车辆在遇到当前车道前车速较慢时，为了追求期望车速以及更大的驾驶空间或为了正常驾驶避开即将驶入安全距离的后车而产生的换道行为。笔者主要研究非强制换道行为。 2换道行为模型研究 换道行为通常被分为：产生换道意图、选择合适车道和换道行为实施2T。其中选择合适车道可以视为分析车辆换道行为可行性的过程，它将最终决定换道行为是否实施。 2.1产生换道意图 在不同的交通流密度下，由于每个驾驶员对当前车辆的期望车速要求不同，这个期望车速主要受车辆的机械特性、驾驶员的驾驶特性和交通规则的影响。车辆在道路行驶时，由于当前车道前车的速度过慢，导致车辆的行驶速度低于期望车速时,便会产生换道需求。但是这个需求不是必须的，而是为了获取更理想的行驶方式而采取的换道行为。只有当选择的目标车道确认换道行为可行时，换道才可实施，否则车辆会继续在原车道减速行驶冋。 28彳苯技水2019No.l(Jan.)Vol.37