为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹...为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹进行还原,对传统的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法进行改进,以实际驾驶员的换道轨迹作为控制算法的输入,开发了一套仿驾驶员换道系统,并基于dSPACE仿真机柜搭建一套模型在环(Model In Looping,MIL)测试平台,对开发的仿驾驶员换道系统的策略与性能进行仿真测试。结果表明,仿驾驶员换道系统可以较好地避开障碍物完成换道操作,并且保持较好的安全性与稳定性。展开更多
文摘为了提高智能汽车换道行驶的安全性,提出一种智能汽车换道避障的控制方法。基于驾驶员的换道行为数据,对实际驾驶员的换道行为进行分析,通过聚类分析得到不同车速区间下换道过程中的方向盘转角数据;借助商业场景软件PreScan对换道轨迹进行还原,对传统的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法进行改进,以实际驾驶员的换道轨迹作为控制算法的输入,开发了一套仿驾驶员换道系统,并基于dSPACE仿真机柜搭建一套模型在环(Model In Looping,MIL)测试平台,对开发的仿驾驶员换道系统的策略与性能进行仿真测试。结果表明,仿驾驶员换道系统可以较好地避开障碍物完成换道操作,并且保持较好的安全性与稳定性。
