По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 656.13.08

Анализ функциональности и эффективности средств автомобильной автоматизации

Грушников В.А. канд. техн. наук, старший научный сотрудник ВИНИТИ РАН
Ключевые слова: колесные транспортные средства, безопасность дорожного движения, техническое оснащение автомобилей, интеллектуальные транспортные системы

Безопасность эксплуатации на дорогах общего пользования автомобильных колесных транспортных средств уже немыслима без их оснащения современными электронными ассистент-системами поддержки водителей. Их совершенствование обеспечивается по результатам многочисленных исследований и испытаний возможностей предотвращения столкновений.

Литература:

1. Song P., Gao B., Xie S., Fang R. Optimal Predictive Control for Path Following of a Full Drive-dy-Wire Vehicle at Varying Speeds // Chin J. Mech. Eng. — 2017. — 30, № 3. — C. 711–721.

2. Kong D., Sun L., Wang J.-q., Wang X.-y. Road Boundary Identifi cation Algorithm Based on 3D LIDAR Point Cloud // Guangxi daxue xuebao. Ziran kexue ban = J. Guangxi Univ. Nat. Sci. Ed. — 2017. — 42, № 3. — C. 855–863.

3. Sabder U. Opportunities and Limitations for Intersection Collision Interventum — A Study of World «Left Turn Actors Path» // Accid. Anal. And Prev. [Электронный ресурс]. — 2017. — 99. — C. 342–355.

4. Keall M. D., Fides B., Newstead S. Real-World evaluation of the Eff ectiveness of Reversing Camera and Parking Sensor Technologies in Preventing Backover Pedestrian Injuries // Accid. Anal. And Prev. [Электронный ресурс]. — 2017. — Т. 99. — C. 39–43.

5. Böhmländer D., Dirndorfer T., Al-Bayatti A. H., Brandmeier T. Context-aware system for pre-triggering irreversible vehicle safety actuators // Accid. Anal. and Prev. [Электронный ресурс]. — 2017. — 103. — С. 72–84.

6. Chen T., Fang N., An L. Vehicle Rear-end Collision Warning Algorithm Based on DSRC // Qiche anguan yu jiencung xuebao = J. Automot. Safety and Energy. — 2017. — 8, № 2. — C. 164–169.

7. Bian N., Zhao B., Lai F., Lin J., Chen J., Zhou J. Development and Application of semiautonomed Driving Vehicle on Highway // Qiche anguan yu jiencung xuebao = J. Automot. Safety and Energy. — 2017. — 8, № 2. — C. 149–156.

8. Cheng G., Wang Y., Xu S., Wang H., Xiang S., Pan C. Automatic Road Detection and Centerline Extraction via Cascaded End-to-End Convolutional Neural Network // IEEE Trans. Geosci and Remote Sens. [Электронный ресурс]. — 2017. — 55, № 6. — С. 3322– 3337.

9. Li Y, Li Z, Wang H, Wang W, Xing L. Evaluating the safety impact of adaptive cruise control in traffi c oscillations on freeways // Accid. Anal. and Prev. [Электронный ресурс]. — 2017. — 104. — С. 137–145.

10. Hu Y., Lu Z., Lin X. Algorithm and Simulation Verifi cation of Longitudal Collision Avoidance for Autonomous Emergency Break (AEB) System Based on PreScan // Qiche anguan ju jieueng xuebao = J. Automot. Safety and Energy. — 2017. — 8, № 2. — С. 136–142.

11. Cicchino J. B. Eff ectiveness of Forward Collision Warning and Autonomous Emergemcy Braking Systems in Reducing Front-to-Rear Crash Rates // Accid. Anal. And Prev. [Электронный ресурс]. — 2017. — 99. — C. 142–152.

12. Favarό F., Eurich S., Nader N. Autonomous Vehicles Disengagements: Trends, Triggers. and Regulatory Limitations // Accid. Anal. and Prev. [Электронный ресурс]. — 2018. —

110. — С. 136–148.

13. Gronerth P.-N., Lampe B., Eckstein L. Erstellung von automatisch getabletten, semikünstlichen und künstlichen Daten // ATZ extra. — 2018, Aug. — C. 26–27.

Безопасность перемещения в интенсивных и плотных транспортных потоках (ТП) по дорогам общего пользования автомобильных колесных транспортных средств (КТС) все в большей степени связывается с их оснащением электронными системами поддержки водителей. Наиболее ярко их эффективность проявляется в управления системами крупноразмерных КТС, в особенности с мощным приводом. Актуальные возможные решения этой проблемы китайскими специалистами по безопасности дорожного движения рассматриваются [1] в плане интеллектуального управления полноприводным КТС при переменной динамике движения. Глобальное решение этой проблемы согласованного управления силовым агрегатом, тормозной и рулевой системами КТС состоит в улучшении стабилизации за счет автоматического регулирования режимов работы с предотвращением опрокидывания, рысканий, сносов и заносов за счет отслеживания фактических продольных и поперечных скоростей и ускорений с недопущением критических значений.

В этой инновационной стратегии управления используется модель прогнозирования поведения автомобиля методом пространственного преобразования поэтапного изменения величины динамических характеристик КТС в привязке к контакту шин с дорожным покрытием в различных скоростных режимах. Для управления нелинейными связями между разнонаправленными перемещениями КТС и вычисления последовательных оптимальных параметров его движения без нежелательных последствий разработан инновационный алгоритм нелинейного моделирования прогнозного контроля динамики. А сама система управления КТС построена по иерархическому принципу с разделением контроллеров режимов движения на первичный с их предварительным выбором и адаптационный в скользящем режиме реального времени.

Как показали имитации в автономных режимах движения беспилотника, эта иерархическая методология приносит почти 1700-процентное улучшение вычислительной эффективности без потери производительности управления. Результаты испытаний с двойным переходом из режима разгона в режим торможения и обратно на криволинейной траектории движения на основе аппаратной системы моделирования в циклах показали, что с использованием оптимального интеллектуального контроллера среднеквадратичные значения боковых сносов и заносов и ошибки ориентации могут быть уменьшены на 41 и 30% соответственно по сравнению с таковыми с помощью модели программного обеспечения драйвера ускорений без предварительного просмотра методом отслеживания. Кроме того, средняя безопасная скорость полноприводного КТС на крутых виражах увеличивается на 0,26 км/ч, максимальный угол бокового скольжения при этом подавляется до 1,9 раза и улучшаются возможности удержания полосы, предотвращаются опрокидывания и столкновения при автономном режиме беспилотного управления.

Для Цитирования:
Грушников В.А., Анализ функциональности и эффективности средств автомобильной автоматизации. Автотранспорт: эксплуатация-обслуживание-ремонт. 2019;4.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: