基于驾驶模拟器的汽车AFS系统控制策略研究

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我国经济正处于跨越式发展时期,汽车保有量不断增加,特别是轿车数量增加得更快。而与此同时,交通事故的数量居高不下,给国家和人民造成了巨大的损失。因此,如何提高驾驶的安全性,降低交通事故的发生率便成为智能交通领域的一个重要研究内容。统计数据表明:夜间交通事故的发生率大约是白天的三倍,具有良好照明条件道路上的交通事故,是没有照明或照明条件不良道路上的30%。故而研究汽车前照大灯的照明系统具有重要意义,汽车AFS系统便应运而生。汽车自适应前照大灯系统又称汽车AFS(adaptive front-light system)系统,它是指当车辆进入弯道或其他特殊路况时,由于车速和方向盘转角等的变化,引起速度传感器和角度传感器输出信号的变化,ECU(electronic control unit)捕捉到这些变化,从而发出相应的指令给汽车前照大灯的控制单元,经过控制单元内的控制算法处理之后决定前照大灯的照射角度。汽车AFS系统能更好的适应各种车速、路况等的变化,有效地扩大驾驶员的视野范围,提高驾驶的安全性,降低交通事故的发生率。本文以基于驾驶模拟器的汽车AFS系统的控制策略为研究对象,将闭环控制引入汽车AFS系统,分别采用PID控制算法和模糊控制算法作用于系统,以期改善控制性能,提高控制精度。本文首先研究了驾驶模拟器信号的采集方法,通过单片机采集驾驶模拟器上的方向盘转角、油门、刹车、档位和离合等信号;其次研究了车辆姿态与车灯转角之间的函数关系,包括前轮转向角、车速与车灯左右转角之间的关系,车身俯仰角与车灯水平转角之间的关系,车身重心与车灯水平转角之间的关系等;第三研究了汽车AFS系统数学模型的建立,提出采用最小二乘系统辨识法建立系统的数学模型,该模型由一个二阶惯性环节加一个纯滞后环节组成;同时以AFS系统数学模型为基础,分别对PID控制和模糊控制算法进行了MATLAB仿真,并对系统动态性能指标进行比较分析,结果表明模糊控制略优于PID控制;最后在实验平台上进行了相关的实验工作,并且通过MATLAB对系统的动态性能指标进行了仿真,结果表明本文的研究方法切实可行,达到了预期的研究目的。
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