【发动机】基于matlab模拟火花-点火发动机循环采用单区模型和Wiebe热释放定律求解进气压力、排气温度和燃烧分数
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🔥 内容介绍
一、引言
在智能交通和自动驾驶领域，车辆的路径规划是核心问题之一。对于具有阿克曼转向动力学特性的车辆，其转向和运动受到特定约束，传统路径规划算法难以直接适用。基于约束引导快速扩展随机树（Constrained Leading RRT，CL - RRT）算法能够有效处理这些约束，为车辆规划出符合其动力学特性的可行路径，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
二、阿克曼转向动力学约束
阿克曼转向原理：阿克曼转向系统是一种广泛应用于汽车的转向机构。在转向时，内侧车轮的转向角度大于外侧车轮，以保证车辆在转弯时所有车轮都能围绕同一个瞬时转向中心做纯滚动运动，减少轮胎磨损并提高转向稳定性。其几何关系满足阿克曼转向公式：cotδinner−cotδouter=LW，其中δinner和δouter分别为内侧和外侧车轮的转向角，W为车辆轮距，L为轴距。
动力学约束：除了几何约束，车辆的动力学特性也对转向和运动施加限制。例如，车辆的最大转向角度限制了车轮能够转动的范围，避免过度转向导致失控。同时，车辆的速度、加速度和减速度也受到物理限制，过快的速度变化可能导致车辆失稳。这些约束使得车辆在路径规划时不能简单地进行直线或任意曲线运动，而需要满足特定的动力学条件。
三、CL - RRT 算法基础
RRT 算法回顾：快速扩展随机树（RRT）算法是一种常用于路径规划的搜索算法，适用于高维空间和复杂环境。它从起点开始，在搜索空间中随机采样点，然后在树中找到距离采样点最近的节点，尝试从该节点向采样点扩展一条边。如果这条边不与障碍物冲突，则将新节点和边添加到树中。随着树的不断生长，最终可能找到一条从起点到目标点的可行路径。
CL - RRT 的改进：CL - RRT 在 RRT 基础上引入了约束引导机制。针对车辆的阿克曼转向动力学约束，在节点扩展过程中，优先向满足动力学约束且靠近目标点的方向进行搜索。通过定义一个约束引导函数，引导树的扩展方向，使得生成的路径更有可能满足车辆的动力学要求。同时，在每次扩展节点时，严格检查新节点是否满足阿克曼转向几何约束和动力学约束，如转向角度、速度和加速度限制等。
四、基于 CL - RRT 实现带约束路径规划的步骤
环境建模：使用激光雷达、摄像头等传感器获取车辆周围的环境信息，构建环境地图。地图中明确标识出障碍物的位置、形状和大小等信息，为路径规划提供基础数据。例如，通过激光雷达扫描得到的点云数据，可以转化为二维或三维的栅格地图，每个栅格表示一个区域是否可通行。
车辆模型建立：根据车辆的阿克曼转向动力学特性，建立车辆的运动学和动力学模型。运动学模型描述车辆在不同控制输入（如转向角度、速度）下的位置和姿态变化，动力学模型则考虑车辆的质量、惯性以及力和力矩的作用。这些模型用于预测车辆在路径规划过程中的运动状态，确保规划出的路径符合车辆的实际行驶能力。
CL - RRT 算法执行：
初始化：设定起点、目标点以及 CL - RRT 算法的相关参数，如最大迭代次数、扩展步长、约束引导函数的参数等。初始化一棵空的搜索树，将起点作为树的根节点。
采样与扩展：在搜索空间中随机采样一个点。通过约束引导函数，找到树中距离采样点最近且满足动力学约束的节点。从该节点出发，按照阿克曼转向动力学约束，尝试向采样点扩展一条边。在扩展过程中，根据车辆的运动学和动力学模型，计算新节点的位置和姿态，并检查是否满足所有约束条件以及是否与障碍物冲突。如果满足条件，则将新节点和边添加到树中。
目标判断：每次扩展节点后，检查新节点是否到达目标点或与目标点的距离在可接受范围内。如果达到目标，则找到了一条可行路径；否则，继续进行采样和扩展，直到达到最大迭代次数或找到路径为止。
路径优化：当找到一条可行路径后，对路径进行优化处理。去除路径中的冗余节点，使路径更加平滑，符合车辆的行驶特性。可以采用样条曲线拟合等方法，对路径进行平滑处理，减少车辆在行驶过程中的转向突变，提高行驶的舒适性和稳定性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% __________ Fuel & mixture propertiesqc = 44.510e3; % Fuel LHV [kJ/kg fuel]A = 15.27; % Air/fuel ratioF = 1/A; % Fuel/air ratioas = 11.25; % Stoichiometric coefficientMf = 101.21; % Fuel molecular weight [kg/kmol]%% __________ Initial guesses / tolerancests = -19; % Start of combustion [deg CA]td = 40; % Combustion duration [deg CA]Te = 800; % Exhaust gas temp guess [K]Pi = 0.2; % Intake pressure [bar]Pe = 1.1; % Exhaust/back pressure [bar]f1 = 0.01; % Residual-burn fraction at IVC (mixing factor)ae = 5e-5; % Convergence tolerance (relative)maxIter = 10000; % Safety capr1 = 1;r2 = 1;r3 = 1;
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