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1. 面向智能车辆的路面凹凸障碍物识别方法研究

邹俊逸, 刘畅, 郭文彬, 严运兵, 冉茂平

中国机械工程 2024, 35 (06): 951-961. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.001

摘要（328）

PDF（pc）（19223KB）（155）

对于智能车辆而言，如果感知设备可以准确快速地检测到车辆行驶前方道路上的凹凸障碍物，那就可为车辆悬架等底盘系统的控制提供重要的预瞄信息，从而实现车辆综合性能的提高和改善。针对路面上常见的凸块（减速带）、凹坑等典型的正负障碍物，提出了一种基于改进YOLOv7-tiny算法的识别方法。首先，在原YOLOv7-tiny算法的三个特征提取层引入SimAM模块，增强网络对特征图的感知能力；其次，在Neck部分采用更为平滑的Mish激活函数，增加更多的非线性表达；再次，使用CARAFE上采样算子替换最近邻上采样算子，使网络更有效地聚合上下文信息；最后，将WIoU作为定位损失函数，提高网络收敛速度以及鲁棒性。离线仿真实验结果表明：与原模型相比，改进后的模型在几乎相同参数量下，预测框与真实框交并比为0.5时的平均准确度提高了约2.5%。将改进后的模型部署到实车上，实车实验验证了模型能够有效检测出车辆前方路面出现的障碍物，说明所提出的算法模型能够准确提供障碍物检测的预前信息。

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2. 计及质心侧偏角动态自适应的无人驾驶汽车横坡弯道跟踪控制

张玮1, 高爱云1, 付主木2, 赵恩会1, 陈芊安1

中国机械工程 2024, 35 (06): 962-972. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.002

摘要（223）

PDF（pc）（9371KB）（63）

针对无人驾驶汽车在横坡弯道处因发生偏离期望轨迹甚至严重侧滑而失去稳定性的问题，提出质心侧偏角动态自适应控制策略。为应对汽车垂直载荷发生变化而导致轮胎侧偏刚度改变的情况，通过多组数据拟合得到载荷匹配图，进而设计基于模型预测算法的横向轨迹跟踪控制器，根据汽车入弯速度选择预测时域并结合道路弯度选择瞬态、稳态质心侧偏角，通过在线优化生成最佳前轮转角。最后搭建CarSim/Simulink联合在线仿真系统和实车系统进行验证，结果表明：所提控制策略能够保证汽车在横坡倾角为7%左右及弯道路面下不会出现严重的侧滑，从而提高了无人驾驶汽车在横坡弯道跟踪任务中的跟踪精度，使汽车具有良好的横向稳定性。

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3. 基于鲸鱼优化算法支持向量回归的汽车运动状态估计

尤勇1, 2, 孟云龙1, 2, 吴景涛1, 2, 王长青3

中国机械工程 2024, 35 (06): 973-981，992. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.003

摘要（176）

PDF（pc）（8385KB）（64）

为了不依赖动力学模型精度而准确地获取车辆运动状态信息，提出一种基于鲸鱼优化算法支持向量回归(WOA-SVR)的车辆状态估计算法。首先通过分析车辆动力学基本特性，设计了侧向速度、横摆角速度与车速分离的支持向量回归估计架构；然后对支持向量回归（SVR）模型进行多种行驶工况组成的数据集训练，在训练过程中运用鲸鱼优化算法对松弛变量中的惩罚因子c与核函数参数g进行寻优；最后对估计算法进行单移线、扫频试验虚拟仿真和实车ABS制动、双移线试验验证。结果表明，该算法有效提高了估计精度，且对车速的变化具有鲁棒性，可以实现准确的不依赖动力学模型精度的汽车运动状态估计。

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4. 自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制

陈志勇, 李攀, 叶明旭, 林歆悠

中国机械工程 2024, 35 (06): 982-992. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.004

摘要（175）

PDF（pc）（3287KB）（62）

针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题，提出了一种基于参数预测的径向基函数（RBF）神经网络自适应协调控制方案。首先，考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响，利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型；其次，采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿，设计车辆横纵向运动的广义协调控制律；之后，考虑前车车速及道路曲率影响，以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标，利用粒子群优化（PSO）算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化，并最终得到一系列优化后的样本数据；在此基础上，设计、训练一个反向传播（BP）神经网络，实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测，以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。

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5. 麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划

张志文1, 2, 刘伯威3, 张继园1, 唐杰1, 张天赐1, 2

中国机械工程 2024, 35 (06): 993-999，1009. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.005

摘要（222）

PDF（pc）（11188KB）（72）

针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题，提出了多元协同优化策略。首先，融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性，对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化；其次，提出“三角布线”搜索规则，对快速扩展随机树算法（RRT）进行双向优化（RRT-Connect）；然后，基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型，对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明，相较于单一的优化方案，协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验，结果显示：在局部路径规划中，SSA-PSO算法响应时间更短，规划效率更高，而在全局路径规划中，“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。

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6. 基于优化动力学模型的路径跟踪控制研究

何智成1, 王煜凡1, 韦宝侣1, 2, 李智1, 卜腾辰1

中国机械工程 2024, 35 (06): 1000-1009. DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2024.06.006

摘要（210）

PDF（pc）（10883KB）（74）

针对一般路径跟踪模型预测控制器在高速大曲率工况下适应性差的问题，提出了一种基于优化动力学模型的自适应预测时域控制策略。首先，为解决经典动力学模型在较高侧向加速度工况下精度不足的问题，建立了包含侧倾转向和变形转向特性的优化模型，实现了车辆状态的较高精度预测；其次，为解决高速大曲率工况下固定预测时域控制效果不佳的问题，提出了基于二维高斯函数的自适应预测时域策略，以低算法复杂度实现了预瞄距离的实时调整；最后，通过CarSim/Simulink联合仿真实验验证了控制器在双移线道路上的控制效果，结果表明，横向位置峰值误差降低45.1%，横摆角峰值误差降低72.4%，设计的控制器对极限工况有更好的适应性。

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