为了提高智能汽车行驶安全性,提出了基于人工水滴算法的避障路径规划和自适应路径跟踪控制方法。在路径规划方面,模拟水往低处流过程,提出了基于人工水滴算法的路径规划方法,经验证,人工水滴算法在动静态环境下都能够规划出避障路径。在路径跟踪方面,设计了转向控制与速度自适应控制的综合控制器;基于车辆线性二自由度模型,提出了模型预测转向控制;结合预瞄模型和二次规划方法,提出了速度随行驶路况自适应控制方法。经绕桩实验验证,本文提出的综合控制方法最大横向跟踪误差为0.1m,文献[11]提出的控制方法最大横向误差为0.6m,是本文方法的6倍,说明了综合控制器在路径跟踪控制中的精确性,且综合控制器的横摆角速度、侧向加速度均在约束范围内,满足国家标准对车辆的安全性要求。

为解决智能汽车循迹控制中建模复杂及不精确问题,提出了一种基于整体逼近的自适应RBF神经网络控制方法。首先,基于智能汽车动力学方程的基本形式,对系统的不确定性进行分析。而后,利用神经网络的逼近特性,对分析结果中的不确定项进行整体逼近。进而,基于自适应RBF神经网络控制方法设计控制律,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法设计自适应控制律。最后,进行Simulink/Carsim联合仿真验证,仿真结果表明,在通用双移线道路环境下,所提控制方法能够通过控制方向盘转角使得车辆沿期望轨迹行驶,轨迹跟踪误差较小且控制输出幅值可控,能够满足实际工程需求。

为提高智能汽车自动制动系统的性能及可靠性,设计基于传统液压制动系统的并联式电控液压主动防碰撞自动制动系统,针对整车动力学系统存在的参数摄动、外界干扰较强的非线性时变特征,提出μ控制策略控制制动管路压力,并进行参数摄动及外界干扰影响下的控制器性能仿真及整车道路试验。结果表明,采用μ控制算法的电控液压制动系统,在整车质量增加30%和制动盘-摩擦片摩擦因数减少30%两种工况下,整车期望加速度的稳态误差均控制在5%以内,稳定时间分别为1.7 s和1.4 s。

为了深入研究和运用汽车物联网技术，从物联网定义出发，采用蓝牙核心技术，通过实验和归纳总结，将汽车的智能发展和蓝牙技术应用紧密相联，以蓝牙“摇控”为切入点，进一步研究和开发蓝牙潜在拓展运用，获得了汽车物联的应用场景，深刻揭示了基于蓝牙的汽车物联网应用和技术解决方案，得到了汽车物联的重要技术支撑，信息覆盖面大，应用上具有开发成本低廉，应用灵活方便，技术安全可靠等特点。