基于駕駛機器人操縱的車輛動力性能仿真及駕駛性能研究.pdf

1、汽車駕駛機器人日益成為現(xiàn)代汽車試驗中必不可少的自動化裝置。駕駛機器人完全能夠替代試驗人員完成各種長時間、高重復性的汽車試驗，對于提高汽車試驗的自動化水平，降低試驗費用，提高試驗結(jié)果的準確度具有重要的實用價值。 本文以汽車排放試驗系統(tǒng)項目為背景，以基于DNC-III型駕駛機器人操縱的試驗車輛為研究對象，以改善與提高駕駛機器人的駕駛操作性能為目的開展相關(guān)的研究工作。論文的主要研究內(nèi)容包括： (1)對汽車排放試驗系統(tǒng)進行了室內(nèi)

2、模擬。在介紹排放試驗系統(tǒng)的組成及相應的工作原理的基礎(chǔ)上，通過對汽車在平直道路上的受力情況與在底盤測功機上的受力情況進行分析與比較，闡述了車輛慣性質(zhì)量與行駛阻力的模擬原理，以保證試驗車輛在其上的動力學特性與車輛在實際道路上的動力學特性盡可能地保持一致。 (2)開發(fā)了車輛參數(shù)信息及實驗數(shù)據(jù)庫。在車輛試驗及車輛動力性能仿真前，需要設(shè)定有關(guān)車輛參數(shù)，且在試驗過程中記錄實驗數(shù)據(jù)，因此需要建立數(shù)據(jù)庫。在對數(shù)據(jù)庫進行概念設(shè)計與邏輯設(shè)計的基礎(chǔ)上

3、，對車輛參數(shù)設(shè)定模塊、駕駛指令表模塊及試驗管理模塊等各功能模擬的功能與設(shè)計要求進行了詳細的分析。用于車輛排放試驗用的駕駛機器人系統(tǒng)控制軟件功能繁多，車輛試驗參數(shù)設(shè)定及實驗數(shù)據(jù)管理軟件程序是整個系統(tǒng)軟件功能模塊的一部分，但對其的開發(fā)有助于進一步提高駕駛機器人系統(tǒng)學習速度，縮短學習時間。 (3)建立了車輛動力性能模型。在基于駕駛機器人操縱的汽車排放性能試驗中，需要在試驗前快速且較準確地知道發(fā)動機及汽車的動力性能。汽車的動力性能既可以

4、通過室內(nèi)臺架試驗或道路試驗等方式獲取，又可以通過建立汽車動力性能模型進行仿真而獲取。由于室內(nèi)臺架試驗或道路試驗等方式費時費力而不適合基于駕駛機器人操縱的汽車排放性能試驗，因此，需要建立汽車動力性能模型以快速且較準確地獲取試驗汽車的動力性能參數(shù)。這樣，既可縮短駕駛機器人的調(diào)試時間，又有利于駕駛機器人更好地操縱試驗汽車，且能提高車速跟蹤精度及駕駛機器人的適應速度和能力。因此，在詳細分析車輛縱向動力學特性的基礎(chǔ)上，重點分析了基于烈杰爾曼經(jīng)驗公

5、式的發(fā)動機模型，從而建立符合汽車排放試驗要求的車輛縱向行駛動力學模型。根據(jù)仿真模型進行了發(fā)動機特性與最高車速、加速能力等汽車動力性指標的仿真，并實現(xiàn)了ECE15工況的運轉(zhuǎn)循環(huán)與排放耐久性試驗中定義的運轉(zhuǎn)循環(huán)的仿真。汽車動力性指標仿真結(jié)果表明，相關(guān)仿真數(shù)據(jù)與廠家提供的參考數(shù)據(jù)相吻合，所建立的仿真模型是實用的，具有車型適應性強、模型參數(shù)量少且易獲取等特點。 (4)深入研究了基于駕駛機器人操縱的試驗車輛起步特性。為了改善基于駕駛機器人

6、操縱的車輛起步過程中的車速跟蹤精度及保證起步的平順與離合器的性能，提出以車速跟蹤偏差、沖擊度、滑磨功為主的基于駕駛機器人操縱的車輛起步質(zhì)量評價指標。根據(jù)對駕駛機器人操縱的車輛起步操作過程的分析，選取發(fā)動機油門開度、離合器輸出軸轉(zhuǎn)速、離合器主從動軸轉(zhuǎn)速差及離合器輸出轉(zhuǎn)速變化值作為起步過程控制參數(shù)，然后確定了這些控制參數(shù)的控制規(guī)則，并提出了基于積分分離PID控制的起步離合器控制算法。試驗結(jié)果表明：離合器接合過程中車速跟蹤偏差不超過1.5km

7、/h，最大沖擊度值為8.08m/s3，起步時間約為1.5s。基于駕駛機器人操縱的車輛起步質(zhì)量的控制策略與控制算法有助于提高起步過程中車速跟蹤精度，且起步平順，離合器滑磨少。 (5)深入研究了基于駕駛機器人操縱的試驗車輛換擋特性。為了改善基于駕駛機器人的車輛換擋過程中的車速跟蹤精度與換擋品質(zhì)，根據(jù)駕駛機器人的換擋要求，提出了基于車速跟蹤偏羞、換擋時間、沖擊度等方面的換擋質(zhì)量評價指標，然后對換擋控制策略進行研究，確立了換擋時序，提出

8、了換擋過程中的發(fā)動機控制策略與離合器接合控制策略，最后給出了實車換擋試驗結(jié)果。試驗結(jié)果表明，換擋過程中車速損失低于1.2km/h，換擋時間控制在1-1.7s之間，沖擊度不超過5.07m/s3。所提出的基于駕駛機器人換擋操作的換擋控制策略是合理且有效的。 論文在車輛試驗系統(tǒng)的室內(nèi)模擬、車輛參數(shù)信息的獲取、車輛動力性建模、駕駛機器人起步與換擋等駕駛操作方面進行的研究，為改善駕駛機器人車輛性能學習能力與提高學習速度，及提高試驗前調(diào)試速