半挂汽车列车直角转弯仿真分析_第1页
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文档简介

1、    半挂汽车列车直角转弯仿真分析    周志宏+张中举+闫彬摘 要:半挂汽车列车通过直角弯道时为避免碰轧内角点、越出边界线,需要规划合理的行车路径。为验证驾驶人经验路径的合理性,建立了半挂车组转弯模型,确定了半挂车组转弯路径算法,以驾驶人操作某型半挂车为例,结合车辆参数及直角转弯标准场地环境参数对经验路径进行仿真。仿真图与实车试验在变化趋势及数值精度上保持了一致,比较真实地反映了半挂车组直角转弯的避障要求,验证了驾驶人经验操作的合理性,说明建立的半挂车组转弯模型及算法具有一定的适用性和可靠性,为直角转弯操控行为由经验型向数字化、精准化转变提供理论参考

2、。关键词:半挂汽车列车;直角转弯;仿真分析: tp29 : a : 1673-1069(2016)28-138-20 引言半挂汽车列车车宽体长,转弯半径大,内轮差大1-2,通过直角弯道时,为防止出现碰轧内直角点、越出边界线等不当现象,根据预瞄跟随系统理论3, 驾驶员需先设计合理的行车路径即预瞄轨迹,再做出最优转向盘转角输入,让行驶曲率尽可能与预瞄量接近4。相比实车试验,计算机仿真能有效降低随机变化和误差的影响,可全面地观察整个仿真过程,并且能够直观的得到仿真曲线5。本文仿真分析半挂车直角转弯运行轨迹,验证驾驶人经验性操作的规范性,为进一步开发人工智能辅助操控系统提供理论参考。1 问题描述图1所

3、示6,驾驶人操控半挂车前行一次性通过左前方直角弯道时,要设计一条行车路径,以避免车体左侧碰轧弯道内侧的突起点a,并要保证车身左右两侧及前端均不越出四条边界线。为方便研究,依据实践经验合理设定直角弯道场地,进出道路极限尺寸在图上标出。2 半挂汽车列车转弯模型2.1 条件假设视操作规程为一个目标路径规划与运动控制有机结合的问题,假设如下:场地平坦,低速通过,不考虑车辆侧滑和跑偏,忽略转向机构响应时间、车辆本身各种机械偏差等影响;如图2所示,牵引车和半挂车车体通过鞍座相连,视为两个不同的刚体。2.2 全车模型参考相关文献,全车模型可设为图3中两根无质量的刚性铰接杆a0b0与c0d0:a0、b0分别为

4、牵引车的转向桥中点、后桥中点,c0为牵引车与半挂车连接部件鞍座的中心点,d0为挂车载重轴中点。2.3 转弯模型如图4所示:线段a0b0、c0d0与y轴正方向夹角分别为a0、h0;牵引车的转向轮胎相对于a0b0的转角记为z0,且统一规定顺时针为正方向,此时为模型的初始状态。设前部牵引车的前进速度值为v0,则在t时间内,a0点沿a0b0与夹角为z0的方向移动到a点,b0点沿线段b0a0方向移动到b1点,d0点沿c0d0方向移动到d1点。虚线a1b1、c1d1为模型的当前位置,虚线a0a1为a0点在t时间内的运动轨迹。在场地实践中,该模型中的时间增量t的取值范围可以限定为0.01,0.05s。t取值

5、越小,基于该模型的模拟结果精度越高,模拟时间越长;反之,模拟精度越低,模拟时间越短。3 半挂汽车列车转弯路径算法已知a0、b0、c0、d0的坐标以及a0、h0的值,设线段a0b0、b0c0、a0c0、d0c0的长度分别为la、lc、lc0和lh,则可得到a1和b1点的坐标以及a1值,进而可得各点运动轨迹坐标:4 实例仿真分析驾驶人依据实践经验操作某型半挂车,用二档起步,以10km/h低速行驶,进入如图1所示左直角转弯环境区域,先使右侧车轮靠近道路边线保持约0.1m的横向间距正直行驶,当行驶至驾驶员左侧即将与内直角线l平齐时(车辆前端与l线垂直距离约为4m,此时迅速向左转动转向盘至极限位置;从后

6、视镜观察,当后部半挂车第一轴接近突起点距离约为23m时,稍许向右打回方向,保持车辆靠近道路外侧边线行驶,车辆顺利通过直角弯道。为仿真上述操作规程效果,根据给定的环境参数及半挂车机组各部位长度参数,在matlab中仿真的效果图5,其中红色曲线表示牵引车转向桥中点a的运动轨迹。图4表明,仿真曲线与实车试验操作相符合,在变化趋势及数值精度上保持了一致,行进过程车辆轮廓线与周围环境障碍无交点,表明车辆实现了无碰轧转弯且无越线现象,满足直角转弯要求,表明驾驶人按上述实践经验操作具有一定的规范性。5 结语本文路径算法能够真实反映半挂车机组直角转弯避障要求,说明模型及算法具有一定的适用性、可靠性,为直角转弯操控行为由经验型向数字化、精准化转变提供理论参考。因车型及场地环境单一,实证研究还不够完整和充分,数字化模型的针对性、适用性还需进一步拓展。参 考 文 献1 周志宏,张中举.大型特种车辆驾驶课程教学设计浅谈j.卷宗,2016(1)198.2 李明剑,段绪斌,高立鑫.港口大型车辆制动和转弯特性研究j.科技研究,2012(10):161.3 郭孔辉.驾驶员汽车闭环系统操纵运动的预瞄最优曲率模型j.汽车工程,1984(3):1-16.4 王凌.智能优化算法及其应用m.北京:清华大

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