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

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 Identification 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 Effectiveness 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 semi-autonomed 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 traffic oscillations on freeways // Accid. Anal. and Prev. [Электронный ресурс].— 2017.— 104.— С. 137–145.

10. Hu Y., Lu Z., Lin X. Algorithm and Simulation Verification 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. Effectiveness 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, semi-künstlichen 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. Грузовое и пассажирское автохозяйство. 2021;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: