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电动化、智能化已经成为了当今世界汽车技术研究的热点之一。随着汽车电动化与智能化时代的到来,汽车上的电控系统会越来越丰富,电控技术研发时考虑驾驶员特性可以有效提升汽车的智能化水平,提高驾驶舒适性。本文基于国家自然科学基金项目“考虑驾驶员特性的四轮独立驱动与转向电动汽车动力学控制研究(51675257)”,对驾驶员特性分类与辨识、考虑驾驶员转向特性的四轮独立驱动与转向电动汽车四轮主动转向控制进行研究。首先,进行驾驶员特性分类方法研究。选取具有一定驾驶经验的驾驶员进行驾驶模拟器实验,采集能够反映驾驶员特性的实验数据并提取实验数据的特征值。应用K-means聚类算法对实验数据特征值进行聚类,根据聚类结果将驾驶员特性分为了谨慎型、一般型和激进型三类。其次,基于隐马尔可夫模型研究驾驶员特性辨识方法。在实验数据特征值分类的基础上,基于HMM理论分别建立驾驶员加速特性和转向特性辨识GM-HMM模型,并对辨识模型的辨识准确性进行验证。再次,研究驾驶员特性在线辨识方法。基于BP神经网络建立驾驶员特性在线辨识模型,并验证模型的辨识精度。应用MATLAB/Simulink/Stateflow软件编写驾驶员特性在线辨识程序,实现驾驶员驾驶行为信息在线采集、提取特征值以及在线辨识并实时输出驾驶员加速特性和转向特性类型,为考虑驾驶员特性的四轮主动转向控制奠定基础。然后,研究考虑驾驶员转向特性的4WID/4WIS电动汽车四轮主动转向控制方法。低速时采用考虑驾驶员转向特性的参考模型,基于BP神经网络为不同转向特性的驾驶员分别建立用于低速行驶时的参考模型;高速时采用线性二自由度模型作为参考模型。设计附加转角控制器和转角分配控制器,附加转角控制器根据汽车转向行驶时的状态产生相应的附加转角,转角分配控制器根据附加转角对四个车轮转角重新分配,实现四轮转向控制。最后,进行驾驶模拟器实验验证。设计实验工况,选取驾驶员进行驾驶模拟器实验,对驾驶员特性在线辨识的辨识准确性、四轮转向与四轮主动转向控制方法的控制效果进行在线验证。验证结果表明:驾驶员特性在线辨识准确度高;四轮主动转向控制在保证汽车安全的前提下实现了考虑驾驶员特性的四轮转向控制。