人车路协同环境下半挂汽车列车队列安全换道的态势感知与容错控制

In this project, the situation awareness and fault tolerant control for safe lane change of semitrailer train platoon was considered as research object. According to analysis the coupled relationship and interaction mechanism of driver-vehicle-road-environment system, we establish driving simulation system for semitrailer train platoon based on Cooperative Driver-Vehicle-Infrastructure Systems. Based on human factors engineering principle and traffic engineering experiment, data collection was carried out by the simulation and road test. Then, we identify and evaluate the mental workload of the driver's lane changing behavior by using the fuzzy support vector machine principle. To construct the data structure of continuous observation information for vehicle lane changing process, multi-source heterogeneous data fusion method was used. Besides, we analysis the internal-external disturbance factors and fault tolerance mechanism of the semitrailer train platoon’s state transition, and study the influence mechanism caused by lane changing behavior on the temporal and spatial evolution of vehicle/vehicle-platoon safety modes. Based on the nonlinear control theory and the model of vehicle platoon risk distinguish, the adaptive fault tolerant controller was designed to adapt large scale asymptotic stability for vehicle/vehicle-platoon. Finally, simulation and experiment test were used to verify the robust stability and dynamic response performance for the intelligent semitrailer train platoon. According to the above research, it can give the theoretical support and technical reference for the intelligent truck platoon travel control's realization based on Cooperative Driver-Vehicle-Infrastructure Systems. Furthermore, it has great practical significance to improve the ability of accidents active prevention in the cargo transport vehicles.

本项目以半挂汽车列车队列安全换道的态势感知和容错控制为研究对象，通过分析人-车-路-环境的耦合关系和交互机理，建立人车路协同环境下智能半挂汽车列车队列的驾驶模拟系统。基于人因工程学和交通工程实验学，开展仿真实验和道路试验的数据采集，采用模糊支持向量机原理对驾驶员换道行为的精神负荷进行感知辨识和态势评估。应用多源异构数据融合方法，构建车辆换道过程连续观测信息的人车路数据结构，剖析半挂汽车列车队列状态变迁的内外干扰因子和容错机制，研究换道行为对车辆/车辆群安全模态时空演化的影响机理。基于非线性控制理论和车队险态判别模型，设计适应于车辆/车队大范围渐进稳定的自适应容错控制器，采用仿真实验手段验证智能半挂汽车列车队列行驶控制器的鲁棒稳定性和动态响应性能。拟通过上述研究，为实现基于人车路协同的智能卡车队列行驶控制提供理论支撑和技术借鉴，对提高该类货物运输车辆行驶中事故主动预防能力具有重要的现实意义。

“人车路协同环境下半挂汽车列车队列安全换道的态势感知与容错控制”课题，属于公路甩挂运输行业，半挂汽车列车队列作为智能网联汽车/车队的一个组成部分，在高速公路运输行业具有重要的实践价值。主要的研究内容包括：自动驾驶车辆及编队控制仿真环境构建和机理分析、半挂汽车列车自动驾驶安全换道模型及控制研究、半挂汽车列车高速变道稳定域估计、非常态高速公路半挂汽车列车换道分叉特性及控制研究、车辆高速转向分岔特性分析、高速公路弯道路段车辆紧急避撞安全换道模型、非常态高速公路智能车辆换道路径规划及控制研究。研究结果表明，针对传统稳定域在评价铰接列车非稳态转向稳定性方面的不足，课题组提出了一种适用于半挂汽车列车的高速变道稳定域的估计方法；建立了包含魔术公式的半挂汽车列车四自由度非线性动力学模型，通过高速移线的仿真和实车试验对比验证了所建模型的有效性；同时，课题组基于侧向速度正态分布拟合方法，考虑自动驾驶系统决策延迟、转向频率、车速、车辆侧向运动延迟和铰接状态、道路附着等智能车路因素，构建了高速公路半挂汽车列车自动驾驶紧急避撞安全换道模型。基于多车协同驾驶控制结构和车辆运动学建立车辆位置误差模型，结合系统大范围渐进稳定的条件，选取线速度和角速度作为输入，应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法，设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真实验和实车试验的结果表明，课题组所设计的换道汇入路径是可行的、安全的，控制器具有良好的跟踪效果，纵向和横向的距离误差在15cm以内，方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了一种参考，可服务于未来道路交通安全设计和评价。课题研究立足于通过基础理论分析和仿真实验验证的研究工作，为未来车联网环境下智能网联汽车和协同式卡车队列控制提供了一种参考，研究成果对“多智能体协同控制学”、“现代交通工程实验学”也具有一定的借鉴价值。