Descrizione del progetto
Affrontare i cambi di corsia più impegnativi per un controllo intelligente dei veicoli pesanti articolati
Il complesso ambiente del traffico e le diverse condizioni stradali rendono difficile il controllo dei cambi di corsia per i veicoli pesanti articolati intelligenti. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto RACE mira a sviluppare strategie in tempo reale, sicure e possibilmente ottimali per la generazione di traiettorie nei sistemi di controllo del cambio di corsia mediante la regolazione delle soglie dinamiche e avvalendosi di reti neurali profonde per passare da una modalità di funzionamento all’altra. Il progetto effettuerà una stima accurata dei parametri e dello stato del veicolo e adotterà strategie di controllo solide al fine di ottenere un tracciamento preciso delle traiettorie dinamiche. RACE faciliterà lo scambio di conoscenze tra esperti di vari settori (ingegneria automobilistica, di controllo, meccanica e dei trasporti) e fornirà una base teorica per il controllo dei veicoli pesanti articolati intelligenti in ambienti di traffico complessi.
Obiettivo
The complex traffic environment with dynamic changes of speed and acceleration of multi-surrounding vehicles, and adhesion coefficient and curve radius of the road, results in that the optimal and precise control of lane change for intelligent articulated heavy vehicle (IAHV) is difficult to be achieved. According to the real-time states of multi-surrounding vehicles and road parameters, the real-time safe optimal trajectory of lane change is obtained by setting the multi-objective function considering efficiency, jack-knife, yaw and roll stability. The dynamic thresholds of each control mode, which are modified by real-time trajectory and road parameters, are obtained, and then the multi-mode switching mechanism is established by deep neural network. The vehicle parameters and states are accurately estimated by using an estimator with multi-estimation algorithms combining steady state with dynamic state. Considering the parameter uncertainty, a robust control strategy based on a linear parameter-varying model is designed to real-time achieve precise and optimal tracking control of dynamic trajectory and maintain vehicle stability by optimizing weight coefficients and multi-mode switching. Thus, the safe and optimal lane change of IAHV under normal and extreme conditions with different velocities and loads is realized. The proposed control strategy is verified on HIL bench. The research results will provide theoretical basis for IAHV control in complex traffic environment.
This project provides a unique knowledge exchange from leading experts in different fields (vehicle, control, mechanical, transportation, optimization, motor, pneumatic) to solve the challenges in IAHV. The fellow will benefit from not only the scientific impact of the work but also exposure to new techniques and collaborative networks in different disciplines. The dedicated training and high scientific value will help the fellow to become an independent researcher in a world-leading institution.
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01
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HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsCoordinatore
27100 Pavia
Italia