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1、中圖分類號：U461.91論文編號：102870218-S008學(xué)科分類號：080204碩士學(xué)位論文智能汽車緊急工況下主動避撞控制研究研究生姓名汪學(xué)科、專業(yè)車輛工程研究方向車輛電子控制技術(shù)指導(dǎo)教師魏民祥教授南京航空航天大學(xué)研究生院能源與動力學(xué)院二О一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEnergy&PowerEngineeringResearchonActiveCollisionAvoidanceControlo
2、fIntelligentVehicleinEmergencyAThesisinVehicleEngineeringbyWangYanAdvisedbyProfessorWeiMinxiangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承諾書本人聲明所呈交的碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成
3、果，也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書）作者簽名：日期：智能汽車緊急工況下主動避撞控制研究II南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著人工智能時代的來臨，自動駕駛汽車從實驗室走向公共道路，它必然要面對各種緊急工況，例如高速行駛時遇到前車緊急制動情況，此時需要采取一些必要的極限操作來完成避撞。論文結(jié)合常州市科技計劃應(yīng)用基礎(chǔ)研究項
4、目“汽車緊急避撞主動轉(zhuǎn)向與制動協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)研究”，提出一種基于車輛縱向運動學(xué)與側(cè)向穩(wěn)定性約束相結(jié)合的緊急工況避撞模式?jīng)Q策方法并設(shè)計智能汽車處于不同避撞模式下的自適應(yīng)避撞控制策略，實現(xiàn)智能汽車的主動避撞系統(tǒng)自動接管車輛，完成緊急避撞控制，并進行了不同工況及不同路面附著系數(shù)條件下的仿真試驗。本文首先基于遞推最小二乘法（RLS）提出一種改進縱向路面附著系數(shù)估計算法，基于三自由度車輛模型利用擴展卡爾曼濾波進行側(cè)向路面附著系數(shù)估計，將縱向和側(cè)向附著系數(shù)利用均值濾波技術(shù)得到路面實時附著系數(shù)，基于相平面的方法分析車輛穩(wěn)定性，建立車輛的穩(wěn)定
5、性邊界。根據(jù)路面附著條件和車輛穩(wěn)定域信息建立一種汽車緊急工況避撞模式?jīng)Q策方法。以自車和前車相對距離為依據(jù)把緊急工況避撞模式分為制動避撞、轉(zhuǎn)向避撞、協(xié)調(diào)避撞、無法避撞四種模式。仿真驗證結(jié)果表明算法能實時跟蹤路面變化，穩(wěn)定域邊界能較好判別車輛是否處于穩(wěn)定狀態(tài)。針對汽車避撞過程穩(wěn)定性控制關(guān)鍵參數(shù)估算的需要，對于常規(guī)工況，提出一種基于RLS與模糊自適應(yīng)EKF相結(jié)合的車輛狀態(tài)估計算法。首先利用RLS對汽車的總質(zhì)量進行估計；其次建立模糊控制器對擴展卡爾曼濾波的觀測噪聲進行實時跟蹤，實現(xiàn)模型參數(shù)與觀測噪聲的實時更新。對于極限工況，提出一種
6、數(shù)據(jù)驅(qū)動的車輛極限工況下的狀態(tài)估計方法，通過引入深度長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM），利用樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM網(wǎng)絡(luò)生成時滯非線性預(yù)測模型，實現(xiàn)車輛狀態(tài)估計的同時模型具有在線學(xué)習(xí)和動態(tài)更新能力。仿真實驗結(jié)果表明上述兩種方法的魯棒性和估計精度優(yōu)于傳統(tǒng)擴展卡爾曼濾波算法。針對高速公路復(fù)雜工況，當(dāng)車輛處于制動避撞工況時，設(shè)計基于駕駛員舒適度和路面附著系數(shù)實時識別的縱向制動控制策略，設(shè)計PD控制器進行縱向制動控制。對于轉(zhuǎn)向避撞工況，設(shè)計基于七階多項式的路徑規(guī)劃，建立換道避撞安全距離模型，設(shè)計PID控制器進行側(cè)向運動控制。針對制動和轉(zhuǎn)向協(xié)
7、調(diào)避撞模式。建立基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上層控制器協(xié)調(diào)汽車制動與轉(zhuǎn)向同時工作，通過逆動力學(xué)建模得到制動壓力變化曲線和前輪轉(zhuǎn)角變化曲線，建立PID下層制動和轉(zhuǎn)向控制器。仿真試驗研究結(jié)果表明，算法控制效果良好，在緊急工況下，在滿足穩(wěn)定性要求的前提下能較好完成避撞。關(guān)鍵詞：緊急避撞，附著系數(shù)估計，狀態(tài)參數(shù)估計，緊急避撞模式?jīng)Q策，自適應(yīng)避撞控制I智能汽車緊急工況下主動避撞控制研究ABSTRACTWiththeadventoftheartificialintelligenceera,autonomousvehiclesleavetheres
8、earchlaboratoryandenterpublicroads,theymustreacttoemergencyscenarios,someofwhichmaynecessitatemaneuveringuptothevehicle’shandlinglimitsinordertoa
