【摘 要】
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针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,华南理工大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(81971802),广东省科学计划项目(2015B010137002)资助。
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针对路面条件变化时紧急制动系统易出现的制动时机决策失准问题,提出基于车辆运动学的动态决策增强安全模型的紧急制动策略。首先,依据目标车加减速状态细化工况,基于车辆速度与加速度建立动态决策安全模型,以提高极端工况下控制策略对车辆动态行驶速度的适应性。接着,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法连续辨识获得道路附着系数,通过系列道路条件下对实车和模型的制动性能试验建立路况与车辆减速能力的关系,根据道路条件实时更新模型依赖的极限减速度参数,进一步增强控制策略安全性和对动态道路条件的适应性。最后,通过附着系数连续多变路面工
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