外文翻译--汽车—驾驶系统的研究处理中文版

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1、外文原文：http:/ 中文 4000 字  汽车 驾驶 系统的研究处理  M. Lin, A. A. Popov and S. McWilliam 摘要： 汽车 驾驶系统为汽车设计处理分析提供了坚实的基础。这份文件旨在对有关汽车与司机互动中的司机操作和速度控制提供指导。通常的汽车 驾驶数学模型通过数字化的模拟演习来落实，并处理那些理典型特征。  随着当今汽车底盘广泛采用了信息技术和电子系统 .。人的因素已构成对车辆的模拟研究处理的新问题。这里所推荐的模型为研究有积极影响干预的底盘系统的汽车 驾驶系统提供了工具。  关键词 ： 司机 -汽车系统、汽车动态

2、 、驾驶员的行为、  底盘提高系统  1 引言  近来，由于在车辆发展中越来越多地采用虚拟原型车，汽车在虚拟环境中设计处理也广泛应用于学术研究与制造两个领域。为了处理模拟汽车，开发者需要汽车动态模拟模型 (VDSMS)。自从 20世纪 60年代 以来， 汽车动态模型的各种应用已经得到了开发 , 包括动态分析、交互式模拟驾驶、车辆检验等复杂的模型，按规定的程序解决特定问题。从整个动态模拟的过程中可以看出，车辆和司机是一个紧密结合的人工机械系统，汽车和司机的相互作用行为起着至关重要的作用。同时，出于人工机动性的考虑，汽车底盘提高系 统被引入车辆，目标是把环境对安全、稳

3、定、舒适的影响减至最低，不过，有人认为，在某些情况下，这些提高底盘系统是弊多于利的。在 9电子增强系统的上下文中明确的指出 ， 评估 汽车 驾驶系统的质量包括不同的质量问题和设计矛盾。这牵涉到司机的行车速度控制及其定向 /督导管理，直到最近才获得重视。由 Palkovics and Fries 8提供的对重型汽车底盘加强的 详细审查制度， 包括诸如刹车防抱死系统 (ABS)、牵引控制系统 (TCS)，后桥督导制度和动态稳定控制系统 。 因此建议把司机考虑到控制系统中。因为司机是组成系统必 需的。为了使汽车易于控制 , 可鼓励司机驾驶接近到汽车的极限， 因此影响了原定的安全性。  在以

4、下的部分中将介绍一种基本的 4-DOF（纵向，横向，侧倾，旋转）汽车模型和驾驶控制模型。驾驶模型可以控制汽车前横摆角的特定结构，并且经验性的感觉纵向加速误差。在第 4部分，将评论汽车 驾驶 交互作用。这个仿真系统将在第 5部分中用来分析包括在狭窄道路上的变向和在转弯时的刹车制动操作。  2 车辆模型  汽车模型用一个 4自由度的模型来描述 4：纵向，横向，侧向，旋转运动。如图1所示，虽然悬架没有包含在这个模型里，但模型中采用了简化 的描述，把车身旋转假设成一个旋转轴，该轴固定在车身前后 轮轴的旋转中心的顶点 。模型参数在附录中 1 有说明。     &n

5、bsp;                  图  1    汽车模型   Fxf,  Fxr,  Fyf,  Fyr和 Fzf,  Fzr 是汽车车轴参数分别表示横向垂直受力， r表示横摆率， p和 分别表示滚动率和侧倾角。前后轮的侧偏角和车轮外倾角 和  可被定义为汽车运动变量术语。   2 当汽车匀速行驶时纵向运动可以从运动方程式中消去。  非线性汽车模型的动力学包括非线性轮胎特性，这将在 7

6、“不可思议的规则”中 模拟到。横向和纵向的传输负荷的影响通过特定 近似值来估算 10。假设一个固定的滚动轴位置，前后轮的横向路面 传输负荷表达式为：   横向路面 传输负荷在各种汽车前进速率计算时，用下式估算：   3 通过道路驾驶行为预览  显然，只有汽车本身不可能维持想得到的路径。这就需要结合司机驾驶模型。司机对进行中的操纵控制行为有视觉的和动作的反馈。通过道路驾驶行为，可以预览包含了建立在对命令理解感知基础上的行为。对于方向的操纵控制，司机可以用 预演行为在弯路上行驶，汽车将在给出的转向角下通过弯路。因此司机可以根据水平道路曲率给 出适当的转向角，剩余的路线

7、转移可以通过 补偿性的控制行为处理。对于速度控制，虽然恰当的感觉路面等级比理解水平曲面图表困难的多且不够精确，司机还是可以设法根据路况调整节气门开度角等级。  3.1 方向的操纵控制  对于驾驶者的视觉反馈，这里给出基于 Donges 3的计划策略下建立的双标准（预见性和补偿性）驾驶操作系统模型。司机通过预先的调节尽力控制驾驶去适应路线位置，操纵汽车在弯路上的行驶，改变路线或绕开障碍物。对于不可预见的路面干扰，司机必须用补偿性的操作抵消这些干扰，在路线中随机的操纵汽车。  对于预见性控制 ，韦尔和马克瑞尔 12提出的控制前侧偏角和侧向位置或 航向角和侧向位置的系统结构提供了闭合回路特性。因此，这里假定司机通过对前横摆和路线位置误差的感觉逐步进行修正操作。在系统中通过一个预先的行为在汽车固定轴 X上设置一个 P点。表 2图解了通过路线事先查看的驾驶行为。下面给出一个相对于预置点想得到的路线的综合项误差：