自动车辆的稳定控制极限——漂移
自动车辆的稳定控制极限——漂移斯坦福大学加州动力设计实验室的工程师们制作了一个视频,视频中一辆德罗宁DMC-12复古跑车正在绕着一个封闭的场地绕着障碍物进行熟练的漂移。只不过这些动
斯坦福大学加州动力设计实验室的工程师们制作了一个视频,视频中一辆德罗宁DMC-12复古跑车正在绕着一个封闭的场地绕着障碍物进行熟练的漂移。只不过这些动作都是这辆汽车自己做出来的。
《速度与激情》中有很多惊险的漂移镜头,专业的驾驶员对汽车速度位置以及侧滑都有精确的控制,然而这种人类引以为豪的驾驶技术正在被人工智能涉足。近日,据外媒报道,斯坦福大学加州动力设计实验室的工程师们制作了一个视频,视频中一辆德罗宁DMC-12复古跑车正在绕着一个封闭的场地绕着障碍物进行熟练的漂移。全部的动作都是由汽车自己做出来的,车内司机随时准备控制急停按钮。
自动驾驶汽车漂移
这是Chris Gerdes和他的团队——博士毕业生Tushar Goel和Jon Goh共同努力的结果,展示了他们在自动驾驶研究方面的一些最新进展,也就是教会一辆自动驾驶汽车玩漂移。这辆车从外观上只用GPS天线和控制系统改装,并没有其他多余的传感器。
在这个长达3分钟的视频中,这辆1981年版纯电动德罗宁DMC-12被命名为“MARTY”,它娴熟的向观众们表演着定圆漂移和八字漂移。
自动驾驶漂移路线
实验室主任、斯坦福汽车研究中心(Center For Automotive Research)机械工程首席教授杰德斯(Gerdes)解释说:“我们正在努力开发能够处理紧急状况或冰雪等路面的自动化车辆。”“我们希望能够让汽车利用所有轮胎和地面的摩擦以及所有物理定律,在关键时刻避开障碍物。“
他们团队提出了一种新颖的控制器框架,用于沿路径自动漂移。对于一般情况,无需参考附近的平衡点即可得出控制器,这可以得出具有物理洞察力的结果,即可以使用车辆速度矢量的旋转速度来跟踪路径,同时可以使用偏航加速度来稳定侧滑。然后,非线性模型反演与低速轮速控制相结合,可在广泛的条件下实现这些所需的状态导数。
MARTY(1981年DMC DeLorean的改良版)上的实验表明,可以很好地跟踪曲率,速度和侧滑变化的路径。与不带轮速控制的测试运行进行比较,突出了考虑到后饱和轮胎轮速动力学的重要性。
复杂的漂移动作与自动驾驶系统结合起来,有很强的震撼力,它充分考验了自动驾驶汽车稳定控制的能力。未来车辆在自动驾驶方面不仅会追求安全,也看重产品的个性化设计。或许有一天,当人类想感受一下漂移的乐趣时,可以切换到“Marty”模式。
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