Обгон опережение: Объезд, обгон и опережение — как не лишиться водительского удостоверения

автор: alexxlab

Содержание

11. Обгон, опережение, встречный разъезд ПДД РФ

11.1. Прежде чем начать обгон, водитель обязан убедиться в том, что полоса движения, на которую он собирается выехать, свободна на достаточном для обгона расстоянии и в процессе обгона он не создаст опасности для движения и помех другим участникам дорожного движения.

11.2. Водителю запрещается выполнять обгон в случаях, если:

  • транспортное средство, движущееся впереди, производит обгон или объезд препятствия;
  • транспортное средство, движущееся впереди по той же полосе, подало сигнал поворота налево;
  • следующее за ним транспортное средство начало обгон;
  • по завершении обгона он не сможет, не создавая опасности для движения и помех обгоняемому транспортному средству, вернуться на ранее занимаемую полосу.

11.3. Водителю обгоняемого транспортного средства запрещается препятствовать обгону посредством повышения скорости движения или иными действиями.

11.4. Обгон запрещен:

  • на регулируемых перекрестках, а также на нерегулируемых перекрестках при движении по дороге, не являющейся главной;
  • на пешеходных переходах;
  • на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 метров перед ними;
  • на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними, а также в тоннелях;
  • в конце подъема, на опасных поворотах и на других участках с ограниченной видимостью.

11.5. Опережение транспортных средств при проезде пешеходных переходов осуществляется с учетом требований пункта 14.2 Правил.

11.6. В случае если вне населенных пунктов обгон или опережение тихоходного транспортного средства, крупногабаритного транспортного средства или транспортного средства, двигающегося со скоростью, не превышающей 30 км/ч, затруднены, водитель такого транспортного средства должен принять как можно правее, а при необходимости остановиться, чтобы пропустить следующие за ним транспортные средства

11. 7. В случае если встречный разъезд затруднен, водитель, на стороне которого имеется препятствие, должен уступить дорогу. Уступить дорогу при наличии препятствия на уклонах, обозначенных знаками 1.13 и 1.14, должен водитель транспортного средства, движущегося на спуск.

Обгон, опережение, разъезд (36 вопросов)

Вопрос 1:
Разрешен ли обгон на регулируемых перекрестках?
1. Разрешен.
2. Запрещен.

На регулируемых перекрестках обгон запрещен п. 11.4.


Вопрос 2:

Разрешено ли Вам в конце подъема перестроиться на среднюю полосу для опережения грузового автомобиля?
1. Запрещено.
2. Разрешено.

Перестроиться с целью опережения грузового автомобиля без выезда на полосу встречного движения Вам разрешено, так как в конце подъема запрещен только обгон п. 11.4.


Вопрос 3:

В этой ситуации, двигаясь на спуске, Вы:
1. Должны уступить дорогу.
2. Имеете право проехать первым.

Знак «Крутой спуск» предупреждает о том, что вы приближаетесь к спуску. Так как в данной ситуации встречный разъезд затруднен, то уступить дорогу встречному легковому автомобилю должны Вы п. 11.7.


Вопрос 4:

Какие знаки означают, что Вы должны уступить дорогу, если встречный разъезд затруднен?
1. Только В.
2. А и В.
3. Б и В.
4. Б и Г.

Знаки А ( «Крутой спуск») и Б ( «Крутой подъем») устанавливают соответственно на спусках и подъемах, где вы при наличии препятствия должны уступить дорогу ТС, движущемуся на подъем п. 11.7. Знак В ( «Преимущество встречного движения») устанавливается перед въездом на узкий участок дороги и обязывает вас уступить дорогу встречному ТС средству, если разъезд затруднен. Знак Г ( «Преимущество перед встречным движением»), установленный перед въездом на узкий участок дороги, предоставляет вам приоритет по отношению к встречному ТС (Приложение 1).


Вопрос 5:
Разрешен ли на двухполосной дороге обгон на перекрестках?
1. Разрешен только на нерегулируемых перекрестках.
2. Разрешен только на перекрестках неравнозначных дорог при движении по главной дороге.
3. Запрещен во всех случаях.

На нерегулируемых перекрестках неравнозначных дорог обгон с выездом на полосу встречного движения разрешен только при движении по главной дороге п. 11.5.


Вопрос 6:

Разрешен ли Вам обгон в данной ситуации?
1. Да.
2. Да, если обгон будет завершен до перекрестка.
3. Нет.

Вы приближаетесь к нерегулируемому перекрестку равнозначных дорог (знак «Пересечение равнозначных дорог»). На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.4. Следовательно, в данной ситуации обгон гужевой повозки можно начать лишь в том случае, если он будет завершен до перекрестка.


Вопрос 7:
Запрещен ли обгон в тоннелях?
1. Не запрещен.
2. Запрещен.

Учитывая повышенную опасность проезда искусственных сооружений на дорогах, ПДД запрещают обгон на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними, а также в тоннелях п. 11.4.


Вопрос 8:

Разрешен ли Вам обгон в данной ситуации?
1. Разрешен.
2. Разрешен, только если скорость грузового автомобиля менее 30 км/ч.
3. Запрещен.

На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.5. Поскольку вы приближаетесь к перекрестку неравнозначных дорог, двигаясь по главной дороге (знак «Главная дорога»), то на данном перекрестке можно совершить обгон даже с выездом на полосу встречного движения.


Вопрос 9:

Разрешено ли Вам обогнать мотоциклиста?
1. Разрешено.
2. Запрещено.

Мотоциклист и вы приближаетесь к нерегулируемому перекрестку равнозначных дорог, на котором обгон запрещен п. 11.4. Кроме того, справа от вас находится легковой автомобиль, которому оба водителя должны уступить дорогу п. 13.11.


Вопрос 10:
В каком случае Вы можете начать обгон, если такой маневр на данном участке дороги не запрещен?
1. Только если полоса встречного движения свободна на достаточном для обгона расстоянии.
2. Только если Вас никто не обгоняет.
3. В случае, если выполнены оба условия.

Водитель может начать обгон с выездом на полосу встречного движения, если не создаст помех не только встречным, но и обгоняющим ТС п. 11.1 ПДД.


Вопрос 11:

Можете ли Вы обогнать трактор?
1. Да.
2. Да, если обгон будет завершен за 100 м до переезда.
3. Нет.

Обгон запрещен на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 м перед ними п. 11.4. Поскольку железнодорожный переезд находится вне населенного пункта, то знаки «Железнодорожный переезд без шлагбаума» и «Приближение к железнодорожному переезду» установлены на расстоянии 150-300 м до переезда. Следовательно, вы можете начать обгон трактора в данной ситуации, если обгон будет завершен за 100 м до переезда


Вопрос 12:

Разрешено ли Вам обогнать мотоциклиста?
1. Разрешено.
2. Разрешено только после проезда перекрестка.
3. Запрещено.

Поскольку Вы проезжаете перекресток по главной дороге (знак «Главная дорога»), обогнать мотоцикл можно п. 11.4.


Вопрос 13:
Запрещен ли обгон на пешеходном переходе?
1. Запрещен только при наличии на нем пешеходов.
2. Запрещен во всех случаях.
3. Не запрещен.

Обгон запрещен на пешеходных переходах только при наличии на них пешеходов п. 11.4.


Вопрос 14:
Как Вы должны действовать, если намереваетесь повернуть налево или выполнить разворот на двухполосной дороге?
1. Включить левые указатели поворота, затем приступить к маневру.
2. Убедиться, что Вас не обгоняют, затем включить левые указатели поворота и приступить к маневру.

Перед поворотом налево или разворотом требуется включить световые сигналы левого поворота п. 8.1. Однако перед тем как подать сигнал, следует убедиться, что вас никто не обгоняет. Сделать это необходимо, поскольку Правила п. 11.3 запрещают препятствовать обгону повышением скорости или иными действиями, в частности преждевременной подачей сигнала левого поворота. В этом случае обгоняющий вас окажется невольным нарушителем, так как он не имеет права обгонять ТС, которое подает сигнал о повороте налево п. 11.1.


Вопрос 15:

Можете ли Вы начать обгон?
1. Да, если обгон будет завершен до перекрестка.
2. Да.
3. Нет.

Вы приближаетесь к нерегулируемому перекрестку по второстепенной дороге (знак «Уступите дорогу»). На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.5. Следовательно, в данной ситуации обгон грузового автомобиля можно начать лишь в том случае, если он будет завершен до перекрестка.


Вопрос 16:

Разрешено ли Вам начать обгон в населенном пункте?
1. Да.
2. Да, если обгон будет завершен до переезда.
3. Нет.

Обгон запрещен на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 м перед ними п. 11.4. Поскольку железнодорожный переезд находится в населенном пункте, то знак «Железнодорожный переезд без шлагбаума» установлен на расстоянии 50-100 м до переезда. Следовательно, вам запрещено начинать обгон трактора в данной ситуации.


Вопрос 17:

В данной ситуации Вы:
1. Должны уступить дорогу.
2. Имеете право проехать первым.

Знак «Падение камней» информирует о том, что вы приближаетесь к участку дороги, на котором возможны обвалы, оползни, падение камней. На этом участке дороги встречный разъезд затруднен, и вы имеете право проехать первым. Водитель встречного легкового автомобиля должен уступить вам дорогу, поскольку на его стороне имеется препятствие п. 11.7.


Вопрос 18:

По какой траектории водитель легкового автомобиля может выполнить обгон?
1. По любой.
2. Только по А.
3. Только по Б.

Водители приближаются к нерегулируемому перекрестку равнозначных дорог. Обгон запрещен на нерегулируемых перекрестах при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.4. Следовательно, обгон совершить можно только до перекрестка по траектории А.


Вопрос 19:

Разрешено ли Вам обогнать грузовой автомобиль в конце подъема?
1. Разрешено, если скорость грузового автомобиля не более 30 км/ч.
2. Разрешено.
3. Запрещено.

Обгон запрещен в конце подъема п. 11.4. Поскольку ширина проезжей части не позволяет провести обгон без выезда на полосу встречного движения, то грузовой автомобиль в данной ситуации обгонять запрещено.


Вопрос 20:

Разрешен ли Вам обгон?
1. Да, если скорость грузового автомобиля менее 30 км/ч.
2. Да.
3. Нет.

Обгон с выездом на полосу встречного движения запрещен на участках дорог с ограниченной видимостью п. 11.4. Поскольку дорога впереди поворачивает налево и видимость ограничена, то начинать обгон грузового автомобиля в данной ситуации нельзя.


Вопрос 21:

В каком месте Вы можете начать обгон?
1. На переезде.
2. Непосредственно за переездом.
3. Только на расстоянии 100 м за переездом.

Обгон запрещен на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 м перед ними п. 11.4 ПДД, поэтому Вы можете его начать сразу за переездом.


Вопрос 22:

Разрешен ли Вам обгон сразу трех транспортных средств после проезда пешеходного перехода?
1. Запрещен.
2. Разрешен.

Вам не запрещено обгонять сразу 3 ТС п. 1.2. В данной ситуации вы можете начать обгон даже на пешеходном переходе, поскольку на нем нет пешеходов п. 11.4.


Вопрос 23:
Водитель обгоняемого транспортного средства обязан:
1. Снизить скорость движения.
2. Двигаться с прежней или большей скоростью.
3. Двигаться с прежней или меньшей скоростью.

Водитель обгоняемого ТС не обязан снижать скорость движения. Ему запрещается препятствовать обгону повышением скорости п. 11.3.


Вопрос 24:

Должны ли Вы уступить дорогу встречному автомобилю?
1. Да.
2. Нет.

Если встречный разъезд затруднен, то водитель, на стороне которого имеется препятствие, должен уступить дорогу п. 11.7. Поскольку препятствие находится на Вашей стороне, то Вы и должны уступить дорогу.


Вопрос 25:
Запрещен ли обгон на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними?
1. Запрещен только под мостами, путепроводами и эстакадами.
2. Запрещен.
3. Разрешен.

Правила запрещают обгон на таких дорожных сооружениях, как мосты, путепроводы, эстакады, и под ними, а также в тоннелях п. 11.4.


Вопрос 26:
Какие ограничения, относящиеся к обгону, действуют на железнодорожных переездах и вблизи них?
1. Обгон запрещен только на переезде.
2. Обгон запрещен на переезде и на расстоянии 100 м до него.
3. Обгон запрещен на переезде и на расстоянии 100 м до и после него.

Обгон запрещен на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 м перед ними п. 11.5.


Вопрос 27:

Имеет ли право водитель легкового автомобиля начать обгон?
1. Да.
2. Нет.

Водитель легкового автомобиля не может начать обгон, так как следующий за ним водитель грузового автомобиля уже включил левые указатели поворота и приступил к обгону п. 11.1.


Вопрос 28:

Выполняя объезд на подъеме, Вы:
1. Должны уступить дорогу.
2. Имеете право проехать первым.

Знак «Крутой подъем» предупреждает о том, что Вы въезжаете на подъем. Так как в данной ситуации встречный разъезд затруднен, уступить дорогу должен водитель встречного легкового автомобиля, поскольку он движется на спуск п. 11.7.


Вопрос 29:

При затрудненном встречном разъезде на таком участке дороги преимущество имеет:
1. Водитель легкового автомобиля.
2. Водитель грузового автомобиля.

Знак «Крутой подъем» предупреждает водителя легкового автомобиля о приближении к подъему. При затрудненном встречном разъезде на данном участке дороги преимущество имеет водитель легкового автомобиля, поскольку он движется на подъём п. 11.7.


Вопрос 30:

Можете ли Вы начать обгон грузового автомобиля в данной ситуации?
1. Да.
2. Нет.

Несмотря на наличие знака «Конец зоны запрещения обгона», вы, двигаясь за двумя грузовыми автомобилями, не имеете права начать обгон, так как на движущемся впереди грузовом автомобиле включены левые световые указатели поворота, и он приступил к обгону другого автомобиля п. 11.2.


Вопрос 31:
Разрешен ли обгон на подъеме?
1. Запрещен.
2. Запрещен только в конце подъема.
3. Разрешен.

Обгон запрещен только в конце подъема, так как не обеспечена видимость встречных ТС п. 11.4.


Вопрос 32:

Разрешен ли Вам обгон?
1. Разрешен.
2. Разрешен, только если обгон будет завершен до перекрестка.
3. Запрещен.

На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.4. Поскольку Вы приближаетесь к перекрестку неравнозначных дорог, двигаясь по главной дороге (знак «Пересечение со второстепенной дорогой»), то на данном перекрестке можно совершить обгон даже с выездом на полосу встречного движения.


Вопрос 33:
Может ли водитель легкового автомобиля в населенном пункте выполнить опережение грузовых автомобилей по такой траектории?
1. Да.
2. Нет.

Поскольку водитель легкового автомобиля приближается к перекрестку неравнозначных дорог, двигаясь по главной дороге (знак «Пересечение с второстепенной дорогой»), имеющей 2 полосы для движения в данном направлении, то он может совершить опережение обоих грузовых автомобилей по любой траектории п. 11.4 .


Вопрос 34:

Разрешено ли Вам совершить такой маневр?
1. Разрешено.
2. Запрещено.

Вы приближаетесь к нерегулируемому перекрестку равнозначных дорог. На нерегулируемых перекрестках обгон запрещен при движении по дороге, не являющейся главной п. 11.5. Следовательно, выполнение такого маневра запрещено.


Вопрос 35:
Какие требования предъявляются к водителю обгоняемого транспортного средства?
1. Он должен уступить дорогу автомобилю, завершающему обгон.
2. Он не должен препятствовать обгону путем повышения скорости движения или иными действиями.

Водителю обгоняемого ТС запрещается препятствовать обгону повышением скорости движения или иными действиями, например, смещением влево. Однако этот водитель не обязан тормозить, уступая дорогу автомобилю, который его обгоняет п. 11.3.


Вопрос 36:

Должны ли Вы уступить дорогу встречному грузовому автомобилю?
1. Да.
2. Нет.

Если встречный разъезд затруднен, то водитель, на стороне которого имеется препятствие, должен уступить дорогу п. 11.7. Следовательно, Вы уступать дорогу грузовому автомобилю не должны.

ПДД РФ — Обгон, опережение, встречный разъезд

11.1. Прежде чем начать обгон, водитель обязан убедиться в том, что полоса движения, на которую он собирается выехать, свободна на достаточном для обгона расстоянии и в процессе обгона он не создаст опасности для движения и помех другим участникам дорожного движения.

11.2. Водителю запрещается выполнять обгон в случаях, если:

транспортное средство, движущееся впереди, производит обгон или объезд препятствия;

транспортное средство, движущееся впереди по той же полосе, подало сигнал поворота налево;

следующее за ним транспортное средство начало обгон;

по завершении обгона он не сможет, не создавая опасности для движения и помех обгоняемому транспортному средству, вернуться на ранее занимаемую полосу.

11.3. Водителю обгоняемого транспортного средства запрещается препятствовать обгону посредством повышения скорости движения или иными действиями.

11.4. Обгон запрещен:

на регулируемых перекрестках, а также на нерегулируемых перекрестках при движении по дороге, не являющейся главной;

на пешеходных переходах;

на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 метров перед ними;

на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними, а также в тоннелях;

в конце подъема, на опасных поворотах и на других участках с ограниченной видимостью.

11.5. Опережение транспортных средств при проезде пешеходных переходов осуществляется с учетом требований пункта 14.2 Правил.

11.6. В случае если вне населенных пунктов обгон или опережение тихоходного транспортного средства, крупногабаритного транспортного средства или транспортного средства, двигающегося со скоростью, не превышающей 30 км/ч, затруднены, водитель такого транспортного средства должен принять как можно правее, а при необходимости остановиться, чтобы пропустить следующие за ним транспортные средства.

11.7. В случае если встречный разъезд затруднен, водитель, на стороне которого имеется препятствие, должен уступить дорогу. Уступить дорогу при наличии препятствия на уклонах, обозначенных знаками 1.13

и 1.14 , должен водитель транспортного средства, движущегося на спуск.

Навигация по записям

Верховный суд запретил называть езду по попутным трамвайным путям обгоном

Верховный суд заступился за водителей, у которых отбирали права за езду по трамвайным рельсам. Езда по трамвайным путям в попутном направлении не является ездой по встречке — это опережение потока, что правилами не запрещено, постановил суд. В ГИБДД заявили, что уже направили в правительство документ, исправляющий это внутреннее противоречие.

Согласно решению Верховного суда России, правила дорожного движения должны быть скорректированы в пользу автовладельцев: отныне объезд потока автомобилей по попутным трамвайным путям не будет считаться обгоном, за который с ноября прошлого года полиция могла лишать автомобилистов водительских прав.

С требованием устранить правовую коллизию в Верховный суд обратился челябинский адвокат Лев Воропаев. Согласно доводам истца, в пункте 9.6 ПДД содержалась неточность, так как выезд на трамвайные пути попутного следования разрешался помимо других случаев также и при необходимости обгона.

Как объяснил заявитель «Газете.Ru», противоречие в правилах появилось после изменения термина «обгон» 20 ноября 2010 года, когда вступила в силу новая редакция правил дорожного движения. С этого времени «обгон» — «это опережение одного или нескольких транспортных средств, связанное с выездом на полосу (сторону проезжей части), предназначенную для встречного движения, и последующим возвращением на ранее занимаемую полосу (сторону проезжей части)», значится в ПДД.

Однако в пункте 9.6 ПДД, регламентирующем езду по трамвайным путям, говорится, что автомобилист может двигаться по трамвайным путям попутного направления, расположенным слева на одном уровне с проезжей частью, когда остальные полосы заняты.

Далее текст правил позволяет совершать данный маневр «при объезде, обгоне, повороте налево или развороте».

«Обгон только с выездом на сторону дороги встречного движения может осуществляться в связи с введением новой редакции правил, — уточнил адвокат «Газете.Ru». — Теперь в правилах напишут не «обгон», а «опережение».

По словам адвоката, появившееся противоречие в правилах стало поводом для гаишников вымогать у водителей взятки.

В ряде случаев инспекторы стали шантажировать водителей, которые ездят по путям в попутном направлении, изымали у них водительские удостоверения и направляли дела о лишении водительских прав в суд за обгон. При этом термин «обгон» должен быть применим только к встречной полосе.

«ГИБДД неправильно трактует норму правил дорожного движения, — говорит Воропаев — Конечно, это кругом и рядом. На дороге инспекторы останавливают водителей, которые едут по рельсам в попутном направлении, и предлагают решить вопрос на месте либо угрожают лишением прав».

Заместитель главы ГИБДД России Владимир Кузин заявил «Газете.Ru», что «никто не лишал водителей прав» за езду по рельсам в попутном направлении.

Однако в практике адвоката из Челябинска, добившегося устранения противоречия на уровне Верховного суда, уже есть двое пострадавших, которые отказались давать взятку инспектору, в итоге гаишники изымали у них права, а дела направляли в суд.

В самом Верховном суде в четверг затруднились прокомментировать решение, а также возможные случаи лишения автомобилистов водительских прав из-за разночтений в ПДД.

Однако водители уже сегодня, ссылаясь на решение Верховного суда, могут ездить по трамвайным путям спокойно. Также соответствующие изменения должны быть внесены в сами правила. В ГИБДД «Газете.Ru» заявили, что 22 сентября 2011 года направили в правительство проект постановления, которым исключается внутреннее противоречие в норме правил.

По словам юриста Коллегии правовой защиты автовладельцев Марата Бикбова, несоответствующий термин в пункте ПДД, безусловно, является недоработкой, и не единственной, однако пространства для злоупотреблений не оставляет.

«Да, разработчики ПДД не смогли подчистить в документе все «хвосты», которые образовались, исходя из того определения, которое появилось в части обгона, и в правилах осталась ситуация, которая не могла существовать в природе. Очевидно, что обгон по трамвайным путям попутного направления невозможен», — сказал юрист «Газете.Ru».

Обгон, опережение, встречный разъезд

11.1. Прежде чем начать обгон, водитель обязан убедиться в том, что полоса движения, на которую он собирается выехать, свободна на достаточном для обгона расстоянии и в процессе обгона он не создаст опасности для движения и помех другим участникам дорожного движения.

11.2. Водителю запрещается выполнять обгон в случаях, если:

  • транспортное средство, движущееся впереди, производит обгон или объезд препятствия;

  • транспортное средство, движущееся впереди по той же полосе, подало сигнал поворота налево;

  • следующее за ним транспортное средство начало обгон;

  • по завершении обгона он не сможет, не создавая опасности для движения и помех обгоняемому транспортному средству, вернуться на ранее занимаемую полосу.

11.3. Водителю обгоняемого транспортного средства запрещается препятствовать обгону посредством повышения скорости движения или иными действиями.

11.4. Обгон запрещен:

  • на регулируемых перекрестках, а также на нерегулируемых перекрестках при движении по дороге, не являющейся главной;

  • на пешеходных переходах;

  • на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 метров перед ними;

  • на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними, а также в тоннелях;

  • в конце подъема, на опасных поворотах и на других участках с ограниченной видимостью.

11.5. Опережение транспортных средств при проезде пешеходных переходов осуществляется с учетом требований пункта

14.2Правил.

11.6. В случае если вне населенных пунктов обгон или опережение тихоходного транспортного средства, транспортного средства, перевозящего крупногабаритный груз, или транспортного средства, двигающегося со скоростью, не превышающей 30 км/ч, затруднены, водитель такого транспортного средства должен принять как можно правее, а при необходимости остановиться, чтобы пропустить следующие за ним транспортные средства.

11.7. В случае если встречный разъезд затруднен, водитель, на стороне которого имеется препятствие, должен уступить дорогу. Уступить дорогу при наличии препятствия на уклонах, обозначенных знаками 1.13 и 1.14, должен водитель транспортного средства, движущегося на спуск.

Обгон И Опережение В Чем Разница 2021: изменения и поправки

Автор Виктория Андреевна На чтение 9 мин. Просмотров 16 Опубликовано

Обгон И Опережение В Чем Разница 2021

Прежде чем задаваться таким вопросом, давайте ещё раз обратимся к ПДД, а именно к термину «Обгон». Согласно указанному пункту, обгон — это опережение одного либо нескольких ТС, сопровождающееся выездом на «встречку», следовательно, исходя из ПДД, обгон может быть совершён только с выездом на встречную полосу, а поскольку в нашей стране организовано левостороннее движение — транспортное средство обгонять можно только лишь слева.

Так в чем же разница между обгоном опережением? Согласно правилам дорожного движения эти два термина друг от друга очень сильно отличаются. Также можно сказать и то, что обгон может оказаться более рискованным маневром. В данном случаи приходиться не только опережать впереди идущие транспортные средства, но а также совершить маневр в левую сторону с выездом на встречную полосу или же соседнюю полосу, но при этом обязательно возвращаясь на исходную полосу.

Обгон по ПДД – как выполняется данный маневр

Большинство автомобилистов прекрасно знают, что двойной обгон в нашей стране выполнять запрещается. При этом никто не может точно сказать, что скрывается под этим термином. И не удивительно, ведь понятие «двойной обгон» в ПДД никак не прописано. Его просто-напросто нет! Зато имеется пункт 11.2, в котором четко прописано: нельзя обгонять машину, находящуюся впереди, если ее водитель сам совершает обгон ТС, едущего перед его авто.

В ПДД 2021 содержится информация обо всех видах разметки автомобильных дорог и знаках, которые помогают водителям определиться с участками, где обгонные маневры запрещены. Верным помощником автомобилисту-лихачу, предостерегающим его от неразумных действий, является переход через дорогу для пешеходов.

Обгон и опережение в обновленных правилах дорожного движения

«Обгон» – опережение одного или нескольких транспортных средств, связанное с выездом на полосу (сторону проезжей части), предназначенную для встречного движения, и последующим возвращением на ранее занимаемую полосу (сторону проезжей части).

Если Вы уже ознакомились с этой серией статей, то конечно же помните, что среди всех поправок можно выделить несколько основных, которые в большей степени коснутся водителей. Среди таких поправок можно отметить, например, изменение правил, относящихся к использованию световых приборов.

Обгон и опережение — в чем разница по ПДД на 2021 год? Чем отличается

Одним из важных навыков автомобилиста является совершение маневров и правильное понимание правил дорожного движения. Иногда даже опытный водитель испытывает затруднения с определением маневров опережения или обгона. Чтобы избежать создания аварийной ситуации, важно научиться правильно понимать, что такое обгон и опережение, в чем разница при применении ПДД в конкретной ситуации.

Отличия касаются и того, к каким последствиям может привести два данных действия во время дорожного движения. Любой выезд на встречную полосу представляет собой действие, которое может привести к тотальным последствиям, серьезным повреждениям автомобилей, травмам и даже к смертельным исходам.

Обгон и опережение: отличия и наказания по ПДД

В подобных случаях он тесно связан не только с процедурой стандартного опережения движущихся рядом транспортных средств, а также таких мероприятий, как маневрирование машины влево, выход на встречную или рядом идущую полосу, дальнейшее возвращение на свою магистраль. К проведению классического маневра обгона необходимо предельно внимательно относиться к ситуации на дороге, а также установленным правилам ПДД. Предусмотрено большое количество запретов и ограничений на реализацию данного процесса.

Маневр обгона – это форма опережения одного или нескольких транспортных средств, при котором машина обязательно выходит на встречную полосу с последующим обязательным возвратом к своей полосе движения. Процесс доступен только в том случае, если данный маневр позволяет совершить дорожная разметка, а также отсутствуют специальные запрещающие знаки. В таком случае обгон не будет считаться нарушением ПДД.

Что Такое Обгон И Опережение 2021

Согласно Правилам, обгон — это опережение одного или нескольких транспортных средств, связанное с выездом на полосу сторону проезжей части , предназначенную для встречного движения, и последующим возвращением на ранее занимаемую полосу сторону проезжей части. Ваш e-mail не будет опубликован. Все права защищены. Главная — Документы — Обгон и опережение Содержание статьи Обгон или опережение. ПДД РФ Обгон, опережение, встречный , влечет за собой привлечение к ответственности по статье Видео на тему: Обгон и опережение Совершенно понятно, что с расстояния и более метров, а на некоторых участках и с расстояния метров, объективно невозможно определить, что совершил — обгон или опережение, а также установить тот факт, был ли совершен выезд на полосу встречного движения в результате маневра.

Но всегда ли совершаемый водителем маневр можно квалифицировать как обгон, и всегда ли это происходит с выездом Перед совершением какого-либо маневра водитель должен четко понимать, что именно он совершает — обгон или опережение. Обгон — это маневр опережения, осуществляемый с выездом из занимаемой полосы. Опережение, в свою очередь, производится без выезда из занимаемой полосы. Именно на этих двух предложениях и базируется построение линии защиты.

Пдд 2021 обгон

Порядок действий при совершении обгона или опережения – это не единственное отличие данных операций. Одним из основных отличий обгона от опережения является то, что второе можно осуществлять, как с левой стороны, так и справа.

Обгон далеко не всегда является нарушением ПДД. Если дорожная разметка позволяет осуществлять данный процесс, если нет запрещающих обгон знаков, если обгон проводится по всем правилам, он не будет нарушением закона.

Обгон И Опережение В Чем Разница 2021

11.1. Прежде чем начать обгон, водитель обязан убедиться в том, что полоса движения, на которую он собирается выехать, свободна на достаточном для обгона расстоянии и в процессе обгона он не создаст опасности для движения и помех другим участникам дорожного движения.

  • на регулируемых перекрестках, а также на нерегулируемых перекрестках при движении по дороге, не являющейся главной;
  • на пешеходных переходах;
  • на железнодорожных переездах и ближе чем за 100 метров перед ними;
  • на мостах, путепроводах, эстакадах и под ними, а также в тоннелях;
  • в конце подъема, на опасных поворотах и на других участках с ограниченной видимостью.

Чем отличается обгон от опережения транспортного средства по правилам ПДД

В законодательстве, регулирующем основные нормы, соблюдаемые автолюбителями, присутствуют понятия предполагающие процесс опережения и обгона. Свобода маневрирования в рамках правил, регулируемых законодательством, для водителя не запрещается никакими нормативно-правовыми актами, но при их несоблюдении и проведении манипуляций в неправильной форме грозит не только штрафом, но и физическим и моральным ущербом при возникновении аварийной ситуации. В чем разница между обгоном и опережением ТС определено пунктом 11 Постановления Правительства, которым регламентируются основные положения по осуществлению этих действий.

Если задать вопрос – что такое опережение транспортного средства, руководствуясь ПДД, можно сделать вывод, этот термин «Опережение» означает, движение машины по проезжей части в пределах своей границы (не выезжая на встречную полосу движения) со скоростью большей, чем у других автомобилей движущихся по соседней полосе в вашем направлении.

Чем отличаются опережение и обгон

Опережением называется движение ТС со скоростью, которая выше скорости попутного ТС. Например, вы осуществляете опережение в зоне одной полосы, то есть разметка не пересекается, или в зоне правой половины дороги, когда выезда в зону встречного движения нет. К опережению также относится случай, когда машина выехала на «встречку», однако на свою полосу не вернулась.

Это, в свою очередь, требует достаточной концентрации внимания от водителя, осуществляющего такое действие. Необходимость в обгоне возникает достаточно часто, поскольку в некоторых эпизодах без него просто не обойтись. Рассмотрим же, как правильно поэтапно выполнять это действие:

Обгон на пешеходном переходе в 2021 (штраф или лишение)

В случае проведения обгона по встречной полосе на водителя накладывается такое же наказание, как и в других ситуациях, и каких-либо других санкций не предусматривается. При этом его могут также лишить прав в том случае, если данное нарушение уже фиксируется не в первый раз.

Самая главная суть правил заключается в том, что отныне водитель должен не просто сбросить скорость при подъезде к переходу, а полностью остановиться и дать проход пешеходам, и даже тогда, когда они только шагнули на пешеходную дорожку с другой стороны дороги. За несоблюдение данного требования, то есть если водитель не предоставил преимущества пешеходам, на него накладывается штраф 1500 р. (КоАП 12.18).

Обгон И Опережение В Чем Разница 2021

Подытоживая всё вышесказанное, хотелось бы ещё раз призвать всех водителей трезво оценивать свои силы, анализировать ситуацию на дороге и принимать адекватные решения. Если вы, находясь за рулём транспортного средства, ощущаете нехватку опыта для правильного расчёта параметров, необходимых для выполнения безопасного обгона, откажитесь от этой затеи. Не стесняйтесь обратиться за помощью к обгоняемому автомобилю при помощи сигналов поворотников. Если в момент выполнения манёвра направляющийся на вас по встречной полосе автомобиль начинает набирать скорость, не паникуйте и не пытайтесь свернуть к встречной обочине. Помните, на дороге хватит места всем, а потому максимально используйте её пространство, для того чтобы не попасть в аварию и не навредить себе и другим автомобилистам.

Сделайте снимок со стороны Вашего следования, чтобы на суде показать, что разметки нет, как и знаков, показывающих движение по полосам в Вашем направлении. Дорога 14 м шириной — 4 полосы движения абсолютно спокойно (по СНиП ширина полосы обычно 3 м).

Чем отличается обгон от опережения по правилам ПДД

Неудивительно, что такое нарушение водителем правил влечет более суровое наказание, определить которое можно только в совокупности всех обстоятельств и последствий, к которым привели неправомерные действия автомобилиста.

В стандартных случаях, при определении меры наказания в рамках административной ответственности за выполнение обгона в неположенном месте, применяют положения КоАП (в частности, ч.4 ст. 12.15). Однако более точное наказание будет определяться, исходя из конкретных обстоятельств нарушения.

Автошкола онлайн

А вот здесь вы нет-нет, да ошибаетесь. Да это конец подъёма, но обратите внимание на разметку! В вашем направлении две полосы движения, и перестраиваясь на левую полосу, вы не совершаете обгон. И, кстати, в тексте вопроса так и сказано: «… для ОПЕРЕЖЕНИЯ грузового автомобиля».

Только следует помнить, что в зоне действия знака 3.20 «Обгон запрещён» разрешается обгонять гужевые повозки, мопеды, двухколёсные мотоциклы, а также любые тихоходные транспортные средства.

Поведение водителя

во время маневров обгона из исследования естественного вождения для 100 автомобилей

Задача: Смена полосы движения с целью обгона идущего впереди автомобиля представляет собой особенно сложный сценарий для систем предупреждения о лобовом столкновении (FCW). Эти маневры при обгоне могут происходить на высоких относительных скоростях транспортного средства и часто не связаны с включением тормоза и / или сигнала поворота. Таким образом, обгон может привести к ошибочному срабатыванию FCW.Лучшее понимание поведения водителя во время событий смены полосы движения может улучшить конструкцию этого человеко-машинного интерфейса и повысить признание водителем FCW. Целью этого исследования было помочь в проектировании FCW путем характеристики поведения водителя во время событий смены полосы движения с использованием данных естественных исследований вождения.

Методы: Анализ был основан на данных исследования «Натуралистическое вождение на 100 автомобилей», собранного Технологическим институтом транспорта штата Вирджиния.Исследование 100-Car содержит приблизительно 1,2 миллиона километров пробега и 43 000 часов данных, собранных у 108 основных водителей. Чтобы идентифицировать маневры обгона на основе большой выборки данных о вождении, был разработан алгоритм автоматической идентификации событий обгона. Ведущее транспортное средство и минимальное время до столкновения (TTC) в начале событий смены полосы движения были определены с помощью методов радиолокационной обработки, разработанных в предыдущем исследовании. Алгоритм идентификации смены полосы движения был проверен на основе анализа видео, который вручную идентифицировал 1425 событий смены полосы движения из примерно 126 полных поездок.

Полученные результаты: Сорок пять водителей с достоверными данными временного ряда были отобраны из исследования «100 автомобилей». Из выборки водителей наш алгоритм определил 326 238 событий смены полосы движения. Всего было обнаружено 90 639 событий смены полосы движения, связанных с приближающимся ведущим автомобилем. События смены полосы движения были равномерно распределены между сменами левой и правой полосы движения. Характеристики частоты смены полосы движения и минимального TTC были разделены на интервалы скорости 10 миль в час для скоростей движения транспортного средства от 10 до 90 миль в час.Результаты показали, что для всех событий смены полосы движения с приближающимся ведущим автомобилем водители чаще всего меняют полосу движения в диапазоне скоростей 40–50 миль в час. Было обнаружено, что минимальное TTC увеличивается с увеличением скорости движения. Различия в минимальном TTC между водителями также увеличивались с увеличением скорости движения.

Выводы: В этом исследовании был разработан и подтвержден алгоритм обнаружения событий смены полосы движения в исследовании «100-Car Naturalistic Driving Study» и описаны события смены полосы движения в базе данных.Характеристика поведения водителя при смене полосы движения показала, что частота смены полосы движения и минимальное значение TTC зависят от скорости движения. Определение характеристик маневров обгона в этом исследовании поможет повысить общую эффективность систем FCW, предоставив разработчикам систем активной безопасности более глубокое понимание действий водителя при маневрах обгона, тем самым повысив точность предупреждений системы, уменьшив количество ошибочных предупреждений и улучшив принятие водителем.

Ключевые слова: 100-Автомобиль; поведение водителя; предупреждение о лобовом столкновении; смена полосы движения; задний удар.

Влияние сигнала поворота на показатели боковых характеристик при обгоне ведущего транспортного средства

На автострадах смена полосы движения происходит очень часто. Для разработки автоматизированных транспортных средств (АВ) обнаружение маневров смены полосы движения других транспортных средств является важной задачей. Фактически, сигнал поворота является наиболее прямым индикатором намерения водителя сменить полосу движения. В этом исследовании изучалась база данных полевых эксплуатационных испытаний пилотов безопасности (SPFOT) для изучения использования сигнала поворота и взаимосвязи между временем начала сигнала поворота и показателями эффективности смены полосы движения, чтобы помочь AV предвидеть маневры других участников дорожного движения.Были извлечены данные о вождении 130 транспортных средств с инструментами и выбрано 31 211 событий обгона. Было обнаружено, что сигнал поворота использовался примерно для 70% смен полосы движения, а в половине из них сигнал поворота активировался после начала маневра по смене полосы движения. Результаты показали, что маневры с левым обгоном имели более длительную продолжительность смены полосы движения с меньшей боковой скоростью и боковым ускорением, чем при обгоне вправо, когда сигнал поворота не использовался. Кроме того, было обнаружено, что продолжительность смены полосы движения можно оценить по времени включения сигнала поворота.Наименьшая длительность смены полосы движения — 5,33 с и 4,66 с — имела место во время этих маневров, когда сигнал поворота был активирован за 4,5 и 5 с до начала смены полосы движения влево и вправо, соответственно.

  • URL записи:
  • Дополнительные примечания:
    • Резюме перепечатано с разрешения Центра общественной политики Университета Айовы.
  • Корпоративных авторов:

    Университет Айовы, Айова-Сити

    Центр общественной политики
    Департамент гражданской и экологической инженерии
    Айова-Сити, Айова Соединенные Штаты 52242-1192
  • Авторов:
  • Конференция:
  • Дата публикации: 2019

Язык

Информация для СМИ

Предмет / указатель терминов

Информация для подачи

  • Регистрационный номер: 01735545
  • Тип записи: Публикация
  • Файлы: TRIS
  • Дата создания: 6 февраля 2020 15:18

ПРИГОВОР ВОДИТЕЛЯ В НАГОНЯЮЩИХСЯ СИТУАЦИЯХ

ПРОВЕДЕН ЭКСПЕРИМЕНТ ДЛЯ ОЦЕНКИ СПОСОБНОСТИ ВОДИТЕЛЕЙ СУДИТЬ ПРОЕЗД И ЧАСТИ ЗАКРЫТИЯ В ОБГОНЯХ СИТУАЦИЯХ.ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОВОДИЛОСЬ НА ЗАВЕРШЕННОМ, НО НЕОТКРЫТОМ УЧАСТКЕ I-95 В ФИЛАДЕЛЬФИИ. В ИСПЫТАНИЯХ ИСПОЛЬЗУЛИСЬ ДВЕ АВТОМОБИЛИ: ВЕДУЩИЙ АВТОМОБИЛЬ (LC) И ОБОГНОВАТЕЛЬНЫЙ АВТОМОБИЛЬ (OC). ПРОЕЗДНОЕ РАССТОЯНИЕ (H) ОПРЕДЕЛЯЕТСЯ КАК РАССТОЯНИЕ МЕЖДУ ПЕРЕДНИМ ОБГОНАЮЩИМ АВТОМОБИЛЕМ (C) И ЗАДНИМ УПРАВЛЯЮЩИМ АВТОМОБИЛЕМ (LC). СТАВКА ЗАКРЫТИЯ (CR) ЯВЛЯЕТСЯ ПРЕИМУЩЕСТВОМ СКОРОСТИ ОК над LC. РАЗДЕЛ ВРЕМЕНИ (TH) H / CR — РАЗДЕЛЕНИЕ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ OC И LC. ДЕСЯТЬ УЧИТЕЛЕЙ ОБЩЕСТВЕННОЙ ШКОЛЫ ФИЛАДЕЛЬФИИ С МИНИМУМ 8 ЛЕТ ОПЫТА ВОЖДЕНИЯ БЫЛИ ИСПОЛЬЗОВАНЫ В КАЧЕСТВЕ ПРЕДМЕТОВ.ЕДИНСТВЕННЫМ УСЛОВИЕМ, КОТОРЫЕ ОКАЗЫВАЛИ ЗНАЧИТЕЛЬНОЕ ВЛИЯНИЕ НА ИЗМЕНЧИВОСТЬ СУДЕБНЫХ РЕШЕНИЙ, — ПОСТОЯННОСТЬ / ИЗМЕНЧИВОСТЬ CR. ПЕРЕМЕННАЯ-CR ВЫВОДАЛА БОЛЬШУЮ ПЕРЕМЕННУЮ ОШИБКУ В РЕШЕНИИ, ЧЕМ УСЛОВИЕ CONSTANT-CR. ТОЧНОСТЬ СУДЕБНОГО РАССТОЯНИЯ БЫЛА ХОРОШЕЙ: субъект оценил H примерно в 30 футов, НЕЗАВИСИМО ОТ РАССТОЯНИЯ, 95 ПРОЦЕНТОВ ВРЕМЕНИ. ПРОПОРЦИОННАЯ ОШИБКА УМЕНЬШЕНА ИЗ-ЗА РАССТОЯНИЯ, КОТОРЫЙ ПРЕДНАЗНАЧЕН ДЛЯ СУДЕБНОГО РАССТОЯНИЯ, И ПРИ 440 ФУТОВ 95 ПРОЦЕНТОВ РЕШЕНИЙ БЫЛО В пределах 7% ОТ ИСТИННЫХ H.НА ШОССЕ ОБОГНУТЫЕ ВОДИТЕЛИ ДОЛЖНЫ ОСУЩЕСТВОВАТЬ И УЧИТЫВАТЬ ТОГО, ЧТО СЛЕДУЕТ ВЕДУЩИЙ АВТОМОБИЛЬ, ЧТОБЫ ПРИНЯТЬ ПРАВИЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ. НИЗКАЯ ОЦЕНКА МОЖЕТ ПРИВЕСТИ К ОШИБКАМ НЕСКОЛЬКО ВИДОВ. ВСЕ ВСЕ РАВНО, ЧЕМ МЕНЬШЕ, тем меньше времени требуется для завершения полета. ПОСКОЛЬКУ ПРИНЯТИЕ CR ЯВЛЯЕТСЯ ЗНАЧИТЕЛЬНЫМ ФАКТОРОМ ОШИБКИ ЭТОГО РЕШЕНИЯ, CR ДОЛЖЕН РАССМАТРИВАТЬСЯ КАНДИДАТОМ НА УСТРАНЕНИЕ ВОПРОСА.

  • URL записи:
  • Дополнительные примечания:
    • Документ подготовлен Комитетом по характеристикам участников дорожного движения.Распространение, публикация или копирование этого PDF-файла строго запрещено без письменного разрешения Транспортного исследовательского совета Национальной академии наук. Если не указано иное, все материалы в этом PDF-файле защищены авторским правом Национальной академии наук. Копирайт © Национальная академия наук. Все права защищены.
  • Авторов:
    • Серебро, Carl A
    • Фарбер, Юджин
  • Дата публикации: 1968

Информация для СМИ

Предмет / указатель терминов

Информация для подачи

  • Регистрационный номер: 00222952
  • Тип записи: Публикация
  • Файлы: TRIS, TRB
  • Дата создания: 8 января 1994 г., 00:00

границ | Прогнозирующее управление на основе гауссовской модели процесса обгона при автономном вождении

1.Введение

Автономное вождение привлекло большое внимание из-за многообещающего будущего (Chen et al., 2021; Kiran et al., 2021). Для усовершенствованной системы помощи при вождении был использован ряд современных технологий, таких как адаптивный круиз-контроль (Wu et al., 2019a), автоматическая парковка (Ye et al., 2019) и т. Д., Которые можно рассматривать как автономные системы низкого уровня. вождение. Однако из-за требований высокой надежности и практичности полностью автономного вождения в реальном времени выполнение маневров обгона представляет собой серьезную проблему (Cha et al., 2018). Даже для людей обгон также является опасной задачей, поэтому надежные и безопасные автономные системы обгона становятся все более привлекательными (Lattarulo et al., 2018).

Модель управления с прогнозированием (MPC) имеет возможность включать ограничения в онлайн-оптимизацию в структуре управления с несколькими переменными, а также предоставляет метод взвешивания конкурирующих целей путем тщательного проектирования функции затрат, поэтому MPC широко применяется в области управления. Однако эффективность управления MPC сильно зависит от точности полученной модели.В то время как динамика автомобиля имеет дурную репутацию, ее сложно моделировать в сложных ситуациях. Для решения этой проблемы был предложен и широко применяется метод управления на основе обучения (Hewing et al., 2020; Xie et al., 2020). Регрессия гауссовского процесса (GP) — это наиболее часто применяемый метод управления на основе обучения. GP также является непараметрическим подходом к машинному обучению и успешно сочетается с прогнозирующим управлением модели, т. Е. Методом прогнозирующего управления моделью процесса по Гауссу (GPMPC). Hewing et al.(2018) и Hewing et al. (2019) разработали структуру GPMPC, основанную на этой концепции, для улучшения традиционных характеристик управления MPC для гоночного автомобиля, используя относительно простую номинальную модель и аддитивный усвоенный термин, который решает проблемы требующих вычислений из-за сложной модели и плохого качества. контроль производительности из-за неточной модели. GPMPC также применяется в мобильных роботах для управления отслеживанием пути (McKinnon and Schoellig, 2019), где управляющий вход может модулироваться во времени в условиях быстро меняющейся динамики.Резвани Арани (2019) использует GPMPC для реализации контроля безопасности транспортных средств в дорожных условиях с переменным трением. В Langåker (2018) GPMPC применяется для объезда транспортных средств.

Во избежание коллизий существует одно мнение, согласно которому для стратегии управления отслеживанием требуется планировщик пути более высокого уровня. Этот метод использовался Gao et al. (2010), но транспортное средство было смоделировано как простая модель точечной массы, которая не учитывает кинематику и динамику транспортного средства. Это будет строго ограничивать производительность при увеличении скорости автомобиля.Более сложная динамическая модель принята в планировщике Frazzoli et al. (2005) для создания опорных траекторий для контроллера слежения за нижним уровнем. Однако это слишком сложно для решения из-за проблемы оптимизации смешанной целочисленной программы. Следовательно, этот подход не очень подходит для задачи обгона в реальном времени. Вместо этого недавно был исследован одноуровневый подход. Liniger et al. (2015) объединили планирование пути и отслеживание пути в одну задачу нелинейной оптимизации, планировщик пути был основан на динамическом программировании и объединен с прогнозируемым контурным управлением модели.Однако они учитывают только неподвижные препятствия, а не движущиеся транспортные средства. Сложность уклонения от препятствия будет возрастать, когда препятствие движется, этот подход может не работать в этой ситуации. Краткосрочное планирование маршрута в Franco and Santos (2019) рассматривало как статические препятствия, так и движущиеся транспортные средства, предлагая гибкую парадигму обгона, основанную на адаптивном MPC. Поскольку модель велосипеда касается только кинематики, поперечное управление моделью шины упрощено, сгенерированные траектории были немного невозможны.

В этой статье мы исследуем проблемы автономного обгона с использованием подхода GPMPC. Есть три основных вклада. Во-первых, проблема обгона умело преобразована в контроль ограничений, что устраняет необходимость в планировании маршрута. Во-вторых, модель с одной гусеницей, учитывающая нелинейную динамику колеса, принимается в качестве номинальной модели. GP используется для изучения неизвестного отклонения между номинальной моделью и истинной динамикой завода. Изучая GP, мы можем использовать относительно простую модель транспортного средства, но получить лучший эффект управления.Используя приближение Тейлора, мы можем распространять неопределенности и оценивать остаточные неопределенности во временной области прогнозирования MPC, что увеличивает точность и осторожность контроллера. В-третьих, мы преобразуем ограничения состояния в рамках структуры прогнозирующего управления моделью (MPC) в мягкое ограничение и включаем его как ослабленную барьерную функцию в функцию стоимости, что делает оптимизатор более эффективным.

Остальная часть статьи построена следующим образом.Модель транспортного средства представлена ​​в разделе 2. В разделе 3 представлена ​​регрессия гауссовского процесса. В этом разделе мы сначала представляем предварительные сведения о GP, затем даем подход к получению обучающих данных и даем приблизительный подход к распространению неопределенности при прогнозировании на несколько шагов вперед. В разделе 4 мы разрабатываем контроллер GPMPC для решения проблемы обгона автомобиля. В разделе 5 моделирование проводится для проверки эффективности предлагаемого контроллера. Наконец, мы завершаем раздел 6.

2. Модель автомобиля

Создание разумной модели транспортного средства является не только предпосылкой для разработки прогнозирующего контроллера модели, но также основой для реализации контроля обгона транспортного средства. Следовательно, необходимо выбрать управляющие переменные в соответствии с условиями движения транспортного средства, чтобы создать модель кинематики и динамики, которая может точно описать транспортное средство. Однако, если модель будет слишком сложной, это повлияет на производительность алгоритма управления в реальном времени.

В этой главе представлена ​​упрощенная модель транспортного средства, позволяющая найти компромисс между вычислительной производительностью и характеристиками транспортного средства. В этой статье принята модель с одной гусеницей, как показано на Рисунке 1, где каждое боковое колесо объединено в одно колесо. Мы предполагаем, что управлять может только переднее колесо. Будут учитываться только продольные и поперечные движения, а также рыскание, динамика тангажа и крена не учитывается (Langåker, 2018). Транспортное средство обычно считается материальной точкой с глобальными координатами положения ( X, Y ) и углом рыскания φ, тогда как v x и v y представляют продольные и боковые скорости соответственно.ω относится к скорости рыскания. Другими параметрами являются масса автомобиля M , момент инерции рыскания I z , угол поворота δ, расстояние между центром тяжести (cg) автомобиля и передним и задним колесом составляет L. f и L r соответственно. Силы, действующие на переднее и заднее колесо в продольном и поперечном направлениях, определяются по формуле F f, x , F f, y , F r, x , F r, y .Наконец, передний и задний угол скольжения равны α f и α r соответственно. Тогда модель транспортного средства задается числом

. f (x, u) = [vxcos (φ) -vysin (φ) vxsin (φ) + vycos (φ) ω1M (Fr, x + Ff, xcos (δ) -Ff, ysin (δ) + Mωvy) 1M ( Fr, y + Ff, xsin (δ) + Ff, ycos (δ) -Mωvx) 1Iz (Ff, yLfcos (δ) + Ff, xLfsin (δ) -Fr, yLr)] (1)

, где x = [ X ; Y ; φ; v x ; v y ; ω] — состояния системы, а входной вектор u = [δ; T ] к системе относятся угол δ поворота и педаль ускорения / тормоза T ( T ∈ [-1, 1]).Скорость транспортного средства регулируется увеличивая или уменьшая дроссельной заслонкой, когда она установлена ​​на T > 0 или T <0.

Рисунок 1 . Схематический рисунок модели велосипеда.

Продольные силы на колесах F f / r, x в координатах транспортного средства моделируются просто как пропорциональные педали ускорения / тормоза T и распределению крутящего момента ζ на

FW = T ((T> 0) Fa + (T <0) Fbsign (Vx)) Ff, x = (1-ζ) FWFr, x = ζFW (2)

, где F a и F b — сила ускорения и сила торможения соответственно.

Согласно Пацейке и Баккеру (1992), поперечные силы F f, y и F r, y задаются полными формулами MAGIC.

Ff, y = Dfsin [Cfarctan (Bfαf-Ef (Bfαf-arctan (Bfαf)))] Fr, y = Drsin [Crarctan (Brαr-Er (Brαr-arctan (Brαr)))] (3)

, где B ∗ — коэффициент жесткости, D ∗ — пик-фактор, C ∗ и E ∗ — коэффициенты формы, α ∗ — угол скольжения переднего колеса и угол увода задних колес соответственно.

Однако полные формулы MAGIC слишком сложны для практического применения. Чтобы облегчить вычислительную нагрузку, используется следующая упрощенная модель шин Пацейки (Elbanhawi et al., 2018), которая является линейной аппроксимацией (3).

Ff, y = Cl, fαfFr, y = Cl, rαr (4)

, где C l, f и C l, r — жесткость на поворотах спереди и сзади. Для обоих уравнений угол скольжения колеса α ∗ определяется как угол между ориентацией шины и ориентацией вектора скорости колеса (Rajamani, 2011)

αf = arctg (vy + Lfφ.vx) -δαr = arctan (vy-Lrφ.vx) (5)

В этой статье модель с полными формулами MAGIC служит реальной моделью транспортного средства, модель с упрощенной моделью Pacejka Tire — номинальной моделью.

3. Регрессия гауссовского процесса

3.1. Предварительные сведения о регрессии гауссовского процесса

Как определено в Rasmussen (2003), гауссовский процесс — это набор случайных величин, любое конечное число которых имеет совместное гауссовское распределение. Для облегчения идентификации обозначение набора обучающих данных GP определено как

. D = {Z = [z1,…, zN] ∈ℝnz × N Y = [y1,…, yN] ∈ℝ1 × N}.

, где n z — размер входного вектора z , N — количество входных и выходных пар ( z k , y к ).С входным вектором z k , каждый выход y k может быть представлен как y k = d z k ) + ε k , где d: ℝnz → ℝ и εk ~ N (0, σε2) обозначает гауссовский шум измерения.

Точно так же, как гауссовское распределение определяется его средним значением и дисперсией, гауссовский процесс полностью определяется функцией среднего m ( z ) и ковариационной функцией k ( z , z ′).

m (z) = 𝔼 [d (z)] k (z, z ′) = 𝔼 [(d (z) -m (z)) (d (z ′) — m (z ′))] (6)

Таким образом, гауссовский процесс записывается как

d (z) ~ GP (m (z), k (z, z ′)) (7)

Ковариационная функция k ( z , z ′) также известна как функция ядра. В этой статье принято квадратное экспоненциальное ядро.

k (z, z ′) = σf2exp (-12 (z-z ′) TM-1 (z-z ′)) (8).

, где σf2 и M — дисперсия сигнала и диагональная матрица квадратов характерных масштабов длины, соответственно. M = диаг ([ℓ 1 ,…, ℓ n z ]). Кроме того, обычно учитывается дисперсия шума σn2, которую можно добавить непосредственно после (8). Эти три параметра называются гиперпараметрами, которые собираются вектором параметров θ = [ℓ1,…, ℓnz, σf2, σn2]. С помощью предопределенной функции ядра мы можем получить предварительное распределение образцов. Гиперпараметры имеют большое влияние на производительность GP. В этой статье для получения оптимальных гиперпараметров используется подход максимального правдоподобия (Rasmussen, 2003).

Апостериорное распределение в контрольной точке z ∗ также является распределением Гаусса со средним значением и дисперсией (Williams and Rasmussen, 2006).

μd (z ∗) = K * ⊤ [K + σn2I] -1Y (9) Σd (z ∗) = K *, * — K * ⊤ [K + σn2I] -1K ∗ (10)

, где d обозначает d -ое измерение вывода. K, K ∗ и K ∗, ∗ являются сокращениями для K ( Z, Z ), K ( Z , z ∗ ) и K ( z ∗ , z ∗ ) соответственно.И у нас есть [ K ( Z, Z )] ij = k ( z i , z j , [ K ( Z , z ∗ )] j = k ( z j j , , , 90 ) и K ( z ∗ , z ∗ ) = k ( z ∗ , 73 z) 72

Как обсуждалось выше, была представлена ​​регрессия GP для одномерного вывода. В нашей статье выходной вектор имеет размерности n d . Многомерное приближение GP определяется как

d (z ∗) ~ N (μd (z ∗), Σd (z ∗)) (11)

где

μd (z ∗) = [μ1 (z ∗);…; μnd (z ∗)] Σd (z ∗) = diag ([Σ1 (z ∗);…; Σnd (z ∗)])

3.2. Сбор обучающих данных для GP

Настоящая модель автомобиля представлена ​​следующим образом:

xk + 1 = fn (xk, uk) + Bd (d (xk, uk) + wk) (12)

, где f n ( x k , u k ) — номинальная функция (1) дискретной модели.xk∈ℝn обозначает переменные состояния, а uk∈ℝm — управляющие входы. Матрица B d выбирает состояния системы, на которые влияет ошибка модели. d — это GP для фиксации несоответствия модели и немоделированной динамики. В нашей статье мы предполагаем, что несовпадение модели и немоделированная динамика, а также шум процесса w k влияют только на продольную скорость v x , боковую скорость v y и скорость рыскания w , т.е.е., B d = [0; I 3 ]. w k — это i.i.d нормально распределенный технологический шум с wk ~ N (0, Σw), Σw = diag [σvx2, σvy2, σω2].

Поскольку гауссовский процесс является непараметрическим методом, для вывода модели GP необходимо собирать данные измерений состояний и входных данных. Для конкретной точки входных данных z k = [ x k ; u k ], мы имеем следующий результат обучения:

yk = d (xk, uk) + wk = Bd † (xk + 1-fn (xk, uk)) (13)

, где Bd † ì псевдообратное преобразование Мура-Пенроуза.

Затем обучающие входные и выходные пары ( z k , y k ) будут использоваться для тренировки GP. Производительность GP зависит от обучающих данных, которые добавляются в систему. Чем больше данных мы добавим в модель, тем более точный результат мы сможем получить. Однако увеличение размера обучающих данных будет тяжелым бременем для решателя, что со временем приведет к невозможности вычислений. Чтобы в большей степени использовать информацию данных и учесть вычислительную нагрузку, была разработана новая модель матричной факторизации (Song et al., 2019) и модель глубокого латентного фактора (Wu et al., 2019b), которые, как было доказано, повышают точность оценки недостающих данных при небольшой стоимости вычислений и затрат на хранение. Детерминированное обучающее условное приближение и полностью независимое обучающее условное приближение также применяются для регрессии гауссовского процесса для преодоления вычислительных ограничений. Чтобы сохранить размер обучающих данных на приемлемом уровне, мы ограничиваем количество активно используемых точек данных до N max в нашей статье.Когда размер обучающих данных достигает максимального размера N max , некоторые данные необходимо заменить. Метод выбора данных основан на измерении расстояния Θ ∗ , которое было введено в Kabzan et al. (2019). Он определяется как апостериорная дисперсия в местоположении точки данных z ∗ , учитывая все другие точки данных, которые в настоящее время находятся в словаре Z \ * , что отображается как:

Θ ∗ = Kz ∗, z ∗ -Kz ∗, Z \ * (KZ \ *, Z \ * + σI) -1KZ \ *, z ∗ (14)

где σ — параметр настройки.Данные с наименьшей мерой расстояния следует отбросить.

3.3. Приблизительное распространение неопределенности

Состояния и возмущения GP аппроксимируются как совместно гауссово распределение на каждом временном шаге.

[xkT (dk + wk) T] T ~ N (μk, Σk) = N ([μkxμkd], [Σkx (Σkdx) TΣkdxΣkd + Σw]) (15)

, где d k представляет несоответствие модели и немоделированную динамику, изученную GP, Σkdx обозначает ковариации между состояниями и GP. Для аппроксимации распределения прогнозируемых состояний по горизонту прогнозирования затем выводятся методы линеаризации, связанные с расширенным фильтром Калмана, который позволяет просто обновлять среднее значение состояния и дисперсию.

μk + 1x = fn (μkx, uk) + Bdμkd (16) Σk + 1x = [∇xfn (μkx, uk) Bd] Σk [∇xfn (μkx, uk) Bd] T (17)

В реальном сценарии входные данные не всегда будут детерминированными, например, в контексте прогнозирования с несколькими шагами вперед прогнозирование последнего времени является входными данными для следующей итерации, которая имеет распределение вероятностей. Проблема заключается в том, как распространить полученные распределения стохастических состояний на горизонт прогнозирования (Hewing et al., 2020). Предположим, что вход сам по себе гауссовский, zk ~ N (μkz, Σkz), прогнозируемое распределение указано как

p (d (zk) ∣μkz, Σkz) = ∫p (d (zk) ∣zk) p (zk∣μkz, Σkz) dzk (18)

В общем, (18) не является гауссовым, поскольку гауссовские распределения, отображаемые через нелинейную функцию, приводят к негауссовскому предсказывающему распределению (Deisenroth, 2010).Следовательно, его нельзя вычислить аналитически. Эта проблема обычно решается аппроксимацией: аппроксимируйте (18) как распределение Гаусса, которое имеет то же среднее значение и функцию дисперсии. Основанный на критериях вычислительной дешевизны и практичности, в этой статье принят метод аппроксимации Тейлора первого порядка (Girard et al., 2003).

μkd = ud (μkz), Σkd = Σd (μkz), Σkdx = ∇xμd (μkz) Σkx (19)

4. GPMPC для автомобилей с уклонением от препятствий и маневров обгона

4.1. Проблемы объезда препятствий и обгона

Уклонение от препятствий — один из самых сложных маневров для автономного транспортного средства.Он сочетает в себе поперечное и продольное движение автомобилей, избегая столкновений с препятствиями. Кроме того, следует учитывать и другие типы маневров, такие как смена полосы движения, удержание полосы движения и последовательное слияние (Dixit et al., 2018). Обгон можно рассматривать как проблему объезда движущихся препятствий. Обгоняющее транспортное средство с более высокой скоростью называется эго-транспортным средством, в то время как транспортное средство, которое следует обгонять с более низкой скоростью, называется ведущим транспортным средством. На рисунках 2A, B показан типичный сценарий обгона статического объекта и динамического объекта соответственно.

Рисунок 2 . Типичный сценарий обгона. (A) Обгон статического объекта; (B) Обгон динамического объекта.

Суть проблемы объезда препятствий или обгона заключается в планировании траектории и отслеживании траектории. Определения двух терминов имеют тонкие различия: планирование траектории больше касается того, как создать траекторию состояния, в то время как отслеживание фокусируется на том, как следовать запланированной траектории. В основном эти два аспекта часто изучаются вместе.В литературе было разработано множество подходов к предотвращению столкновений и планированию безопасных траекторий для обгона препятствий. Эти методы можно разделить на четыре категории: методы, основанные на графовом поиске, такие как быстрое исследование случайных деревьев (Kuwata et al., 2008), методы на основе искусственного потенциального поля (Tang et al., 2010), методы на основе метаэвристики (Hussein et al., al., 2012) и методы, основанные на математической оптимизации (Gao et al., 2010). Методы, основанные на потенциальном поле, являются широко используемыми подходами, поскольку они показали успех в создании траекторий без столкновений для обгона (Kitazawa and Kaneko, 2016).Однако они не принимают во внимание динамику транспортного средства и, следовательно, не могут гарантировать надежность траекторий, особенно когда транспортное средство движется на высокой скорости. Dixit et al. (2018) предложили метод, сочетающий потенциальное поле с ПДК, чтобы преодолеть отсутствие модели транспортного средства. Это превратит планирование траектории в несколько ограничений, которые необходимо удовлетворить. Возникает новая проблема, потому что ограничения предотвращения столкновений обычно невыпуклые, что приводит к локальному минимуму, а не к глобальному минимуму оптимальных проблем.Bengtsson (2020) вводит прогнозирующий контроль модели обучения, чтобы приблизиться к проблеме, но новый подход страдает высокой вычислительной сложностью.

Еще один метод, предложенный Франко и Сантосом (2019), подтвержден как выполнимый для преодоления препятствий. Он также сочетает в себе адаптивный MPC с методами предотвращения столкновений. Однако модель велосипеда касается только кинематики, поперечное управление в зависимости от модели шины упрощено. Предлагаемый в этой статье метод основан на работе Franco and Santos (2019) и расширен на более точные модели транспортных средств в сочетании со стратегией управления на основе данных, что приближает его к реальным сценариям.

4.2. Сценарий обгона и ограничения обгона

В первую очередь, нам нужно построить сценарии проблем с обгоном. В этой статье мы рассмотрим случай смены полосы движения, когда в него вовлечены маневры обгона, и это также наиболее частые случаи в повседневной жизни, как показано на Рисунке 2. Ширина дороги установлена ​​на 7,5 м в соответствии с общим стандартом для шоссе. . Сплошные черные линии с обеих сторон представляют границы дороги, пунктирная линия — центральная линия дороги.Автомобиль эго движется с левой стороны на правую и все время остается в той же полосе движения, если впереди нет препятствия, которое нужно обгонять. Есть несколько ведущих транспортных средств или препятствий, стоящих перед автомобилем эго с постоянной скоростью. Напротив, эго-транспортному средству предоставляется большая степень свободы, и он может регулировать свою скорость во времени в зависимости от ситуации, например, ускоряться при обгоне или торможении, когда ему необходимо поддерживать безопасное расстояние от ведущих транспортных средств.

Задача проблем при обгоне — максимизировать продвижение по центральной линии трассы и в то же время избежать столкновений, что вполне подходит для контроллера MPC. Контроллер MPC может систематически включать ограничения отслеживания и ограничения обгона и заставлять управляемое транспортное средство реагировать заранее из-за его длительного горизонта прогнозирования.

Чтобы избежать столкновений, есть некоторые подходы, основанные на планировщике пути более высокого уровня (Frazzoli et al., 2005; Gray et al., 2012). Однако это приведет к быстрому увеличению вычислительной сложности, что не очень хорошо подходит для обгона в реальном времени. В нашей статье мы включаем планирование пути в контроллер слежения, используя дополнительные ограничения, сформированные геометрическими отношениями между эго-транспортным средством и другими транспортными средствами с препятствиями.

Для безопасного обгона мы определяем зону, называемую «безопасной зоной» ведущего транспортного средства, которая представляет собой прямоугольную область вокруг ведущего транспортного средства. Зона безопасности в два раза больше длины и ширины транспортного средства по длине и ширине соответственно.Автомобиль Ego не должен заезжать в эту зону во время обгона. В следующем контрольном интервале область обновляется в зависимости от нового положения ведущего транспортного средства. Чтобы избежать входа в зону, используются следующие ограничения по состоянию:

, где x = [ X ; Y ; Φ; v x ; v y ; ω] — вектор состояния, а A и B — матрицы ограничений, которые могут обновляться, когда контроллер работает.Поскольку маневры обгона в основном связаны с продольным и поперечным движением, ограничения влияют на положение эго-транспортного средства ( X, Y ). Матрицы A и B определяются как:

A = [0100000-10000k-10000], B = [L1L2-b] (20)

, где k — наклон линии, образованной c.g. автомобиля эго в угол безопасной зоны. Очевидно, b — это точка пересечения. L 1, 2 представляют верхнюю и нижнюю границы координаты Y .Система координат всей дороги устанавливается с исходной точкой в ​​средней точке левой стороны дороги. На рис. 3 в качестве примера показан левый обгон, два автомобиля находятся на нижней полосе, и эго-транспортное средство обнаружит ведущее транспортное средство, когда расстояние меньше 20 м. Оранжевая пунктирная область — это доступная зона при обгоне, а красная пунктирная граница прямоугольника — безопасная зона для ведущего автомобиля. Для обеспечения безопасности добавлено дополнительное безопасное поперечное расстояние, которое в этом документе установлено на половину ширины транспортного средства, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3 . Схема доступной зоны движения при левом обгоне.

Примечание: Когда эго-транспортному средству необходимо совершить обгон, выбор обгона слева или правого обгона может быть определен просто в соответствии с положением переднего транспортного средства в системе координат эго-транспортного средства. Если координата Y переднего транспортного средства отрицательна, то эго-транспортное средство выберет левый обгон, в противном случае выберет правый обгон.

4.3. Контурное управление и функция итоговых затрат

Контроллер

GPMPC использует преимущества структуры управления контуром, которая следует той же стратегии, что использовалась в Lam et al. (2010). Мы модифицируем конкретную формулировку модели прогнозирующего управления контуром, чтобы максимизировать пройденную длину на контрольном пути. Поэтому центральная линия определенной полосы движения выбирается в качестве опорного пути отслеживания, но она используется исключительно как мера прогресса. Опорный путь параметризуется длиной дуги ξ с использованием полиномов сплайна третьего порядка.Затем дан примерный ξ, положение центральной линии [ X c (ξ), Y c (ξ)] и ориентация Φ c (ξ) и радиус дорожки R c (ξ) транспортного средства можно оценить с помощью интерполяции. В результате функция стоимости определяется так называемой ошибкой запаздывания e l , ошибкой контура e c , ошибкой ориентации e o и ошибкой смещения . e off , как показано на рисунке 4.Определение этих параметров можно отсылать к Liniger et al. (2015).

el (ukx, ξk) = cos (Φ (ξk)) (Xc (ξk) -Xk) + sin (Φ (ξk)) (Yc (ξk) -Yk) ec (ukx, ξk) = — sin (Φ ( ξk)) (Xc (ξk) -Xk) + cos (Φ (ξk)) (Yc (ξk) -Yk) eo (ukx, ξk) = 1- | cos (Φ (ξk)) cos (φ) + sin (Φ (ξk)) sin (φ) | eoff (ukx, ξk) = 1Rc (ξk) el (ukx, ξk) 2 + ec (ukx, ξk) 2-1 (21)

Формулировку ПДК можно сделать более эффективной, сняв ограничения. Однако, чтобы транспортное средство оставалось внутри границы дороги, должно быть ограничение состояния транспортного средства.В этой статье мы преобразуем традиционное ограничение жесткого состояния в мягкое ограничение и включаем его как ослабленную барьерную функцию R b ( e off ) в функцию стоимости, которая улучшит производительность оптимизатора. Расслабленная барьерная функция определяется как:

Rb (eoff) = β ((c + γ (λ-eoff) 2) γ- (λ-eoff)) (22)

, где β, γ, λ и c — постоянные параметры. Тогда функция стоимости этапа записывается как:

l (ukx, ξk) = || ec (ukx, ξk) || qc2 + || el (ukx, ξk) || ql2 + || eo (ukx, ξk) || qo2 + || Rb (eoff (ukx, ξk )) || qoff2 (23)

, где q c , q l , q o и q off — соответствующие веса.

Рисунок 4 . Ошибка запаздывания, контура, ориентации и смещения. Модель транспортного средства намеренно нанесена за пределы дороги, чтобы четко показать эти ошибки.

4.4. Входные ограничения и результирующая формулировка

Ограничения входного вектора U ограничены следующим образом:

[-δmax-Tmax] ≤ [δkTk] ≤ [δmaxTmax] (24)

Основываясь на этой формулировке контуров, мы интегрируем стохастическую модель GPMPC, которая приводит к минимизации функции стоимости (23) на конечном горизонте длиной N p .Соответствующая формулировка GPMPC с управляемой аппроксимацией определяется следующим образом:

minuk J (μkx, ξk) = ∑k = 0N-1l (μkx, ξk) (25a) s.t. uk + 1x = fn (ukx, uk) + Bd (d (ukx, uk) + wk) (25b) μ0x = x (k), Σ0x = 0, ξ0 = ξ (k) (25e)

5. Моделирование и анализ

Для проверки эффективности предложенного подхода построены два сценария обгона на двухполосной дороге. В первом сценарии мы требуем, чтобы эго-транспортное средство двигалось по правой полосе, если впереди нет препятствия, которое необходимо обогнать.Мы называем этот сценарий левым обгоном. Начальное положение эго-транспортного средства установлено на (0, -1,875) с начальной скоростью 20 м / с. Ведущее транспортное средство 1 (красным цветом) начинается с точки (25, −1,875) с постоянной скоростью 12 м / с, а ведущее транспортное средство 2 (синего цвета) находится в точке (60, −1,875) с постоянной скоростью 10 м / с. Во втором сценарии мы требуем, чтобы эго-транспортное средство двигалось по левой полосе, если впереди нет препятствия, которое необходимо обогнать. Мы называем этот сценарий правым обгоном. Начальное положение эго-транспортного средства установлено в (2, 1.875) с начальной скоростью 20 м / с. Перед автомобилем эго стоят три автомобиля. Ведущее транспортное средство 1 выходит из строя в точке (25, 1.875) и останавливается здесь (красным). Ведущее транспортное средство 2 движется вперед со скоростью (45, 1,875) с постоянной скоростью 10 м / с (зеленым цветом). Головная машина 3 движется вперед со скоростью (75, 1,875) с постоянной скоростью 8 м / с (синим цветом). Обратите внимание, что во время эксперимента ведущие машины не столкнутся.

Для сравнения используется алгоритм NMPC. Подробности алгоритма NMPC можно найти у Liniger et al.(2015). Задача GPMPC в (25) реализована с горизонтом прогнозирования N p = 10. Время выборки составляет T с = 50 мс, что дает прогноз 0,5 с. Максимальное количество итераций ограничено 30, чтобы обеспечить согласованное максимальное время решения. Учитывая реальность, мы ограничиваем скорость эго-транспортного средства от 10 до 35 м / с. Транспортные средства и препятствия разделены на небольшие блоки длиной 4 м и шириной 1,6 м. Для облегчения различения автомобили окрашены в разные цвета.Транспортное средство эго — черное, препятствия и ведущие транспортные средства — красным, зеленым или синим. Параметры эго-транспортного средства показаны в таблице 1. Для полных формул MAGIC, B f равно 0,4, C f равно 8, D f равно 4560,4 , E f составляет -0,5, B r составляет 0,45, C r составляет 8, D r E E E E E r равно −0.5.

Таблица 1 . Параметры автомобиля эго.

Номинальная модель автомобиля f n ( x k , u k ) и истинная модель транспортного средства (12) подготовлены для расчета отклонений (12) быть изученным моделью GP. Сначала эго-транспортное средство запускается в начальной точке с контроллером NMPC, что означает, что все GP-зависимые переменные установлены на ноль.Соответствующие параметры немного настроены для предотвращения столкновений и съезда с дороги. Поскольку номинальная модель не учитывает несоответствие модели и немоделированную динамику, допускается, что ее поведение при вождении несколько неустойчиво и есть небольшие столкновения с границами дороги. В течение первого запуска данные собираются для заполнения обучающего словаря и обучения модели ошибок GP d . В следующем прогоне GP активируется, используя знания из последнего прогона, а также накапливая новые данные из текущего прогона.Модель GP была сначала сгенерирована с фиксированными гиперпараметрами, но мы можем вывести гиперпараметры, используя оптимизацию максимального правдоподобия в соответствии с этими собранными данными (Rasmussen, 2003). После этого активируем GPMPC с загруженными данными и оптимизированными гиперпараметрами. Новые данные обучения будут добавляться в модель GP после каждой итерации. Когда будет достигнут максимальный размер словаря, некоторые точки данных будут отброшены с использованием метода, упомянутого в (14).

Параметры контроллера NPMC приведены в таблице 2.Мы снова и снова вручную настраиваем эти параметры на основе большого количества имитационных экспериментов. Для контроллера GPMPC его параметры в части MPC такие же, как и у NPMC. Гиперпараметры контроллера GPMPC показаны в таблице 3, где M 1 , σvx2 = 7.1304e-4 и σ f 1 = 2.8052 e -11 — гиперпараметры для v. x Размер , M 2 , σvy2 = 1.0358e-10 и σ f 2 = 0.0236 — гиперпараметры для измерения v y , M 3 , σω2 = 1.0059e-10 и σ f 3 = 0,0117 — гиперпараметры для измерения ω.

Таблица 2 . Параметры контроллера NPMC.

Таблица 3 . Гиперпараметры для контроллера GPMPC.

Чтобы количественно оценить производительность схемы управления GPMPC и улучшение, обусловленное обучением, мы сравниваем прогнозируемую ошибку модели в v x , v y и ω, рассчитанные по номинальной модели. с контроллером NMPC и расчетная модель с контроллером GPMPC соответственно.

Рисунки 5, 6 показывают, что GPMPC работает намного лучше, чем NMPC. Чтобы ясно увидеть возможности модели обучения GP, среднеквадратичная ошибка (MSE) ошибки отслеживания в каждом динамическом состоянии показана в таблицах 4, 5.

Рисунок 5 . Ошибка отслеживания с использованием NMPC и GPMPC при левом обгоне. (A) Ошибка отслеживания v x ; (B) Ошибка отслеживания v y ; (C) Ошибка отслеживания ω.

Рисунок 6 . Ошибка отслеживания с использованием NMPC и GPMPC при правильном обгоне. (A) Ошибка отслеживания v x ; (B) Ошибка отслеживания v y ; (C) Ошибка отслеживания ω.

Таблица 4 . Сравнение МСЭ в левом обгоне.

Таблица 5 . Сравнение МСЭ в правом обгоне.

Где || e NMPC || = || x k +1 — f ( x k , u k ) || xk + 1- (f (xk, uk) + Bdμd (zk)) ||.

Кроме того, мы исследуем производительность контроллера, построив график прогнозируемых значений за одну итерацию. На каждом временном шаге оба диспетчера будут делать прогнозы на 10 шагов вперед, как показано на рисунках 7–12 для левого обгона и на рисунках 13-18 для правого обгона. Обратите внимание, что мы не указывали фиксированную опорную траекторию для контроллеров NMPC и GPMPC. Оптимизированная опорная траектория для каждого прогноза рассчитывается в режиме онлайн. Следовательно, GPMPC и NMPC имеют разные опорные траектории.Мы исследовали производительность контроллера, построив график прогнозируемых значений за одну итерацию в одно и то же время начала.

Рисунок 7 . Эволюция позиции X при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 8 . Эволюция позиции Y при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 9 . Изменение угла рыскания при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 10 . Скорость v x эволюция при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 11 . Скорость v y эволюция при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 12 . Изменение скорости рыскания при левом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 13 . Эволюция позиции X при правом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 14 . Эволюция позиции Y при правом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 15 . Изменение угла рыскания при правом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 16 . Скорость v x эволюция правого обгона. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 17 . Скорость v y эволюция в правом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Рисунок 18 . Изменение скорости рыскания при правом обгоне. (A) NMPC; (В) ГПМПК.

Как видно на рисунках 7–18, контроллер NMPC визуально работает неоптимально и в некоторых случаях не может предсказать будущее развитие.Напротив, мы видим, что контроллер GPMPC в большинстве случаев довольно хорошо соответствует реальным значениям. Неопределенность в виде доверительного интервала 2σ показана светло-серым цветом. При распространении неопределенности мы наблюдаем, что большинство прогнозируемых состояний во время обгона все еще ожидаются неопределенностью GP.

Развитие управляющих входов на протяжении всего моделирования является еще одним важным показателем производительности контроллера. На рисунках 19, 20 показаны прикладные управляющие воздействия для решения проблемы обгона слева и проблемы обгона справа, соответственно.На верхних цифрах показано изменение первой регулирующей переменной: угла поворота рулевого колеса δ. Зеленая пунктирная линия — GPMPC. В течение временного интервала 1,5–2 с и 3–3,5 с на рисунке 19A, δ изменялось быстрее, чем в NMPC, что означает, что GPMPC потребляет много энергии для достижения устойчивого состояния. Но после колебания δ быстро стабилизировалась. В течение интервала времени 2,9–3,3 с на рис. 20A, δ изменяется быстрее, чем в NMPC, что связано с тем, что эго-транспортное средство остается на текущей полосе движения и избегает преждевременного обгона.

Рисунок 19 . Управляющие входы с использованием NMPC и GPMPC для левого обгона. (A) Угол поворота; (B) Педаль.

Рисунок 20 . Управляющие входы с использованием NMPC и GPMPC для правого обгона. (A) Угол поворота; (B) Педаль.

Что касается управляющей переменной T , GPMPC работает намного лучше, чем NMPC. Поскольку T = 1 представляет полное ускорение, а T = -1 означает полное торможение, на рисунках 19B, 20B показано, что контроллер NMPC переключается очень круто, чтобы избежать нарушения ограничений.Это ограничение отсутствует в подходе GPMPC, где был сделан более точный прогноз. Поэтому, за исключением нескольких точек, где транспортное средство сначала обнаруживает препятствие, GPMPC управляет довольно плавно по сравнению с контроллером NMPC, что дает преимущество в скорости и потребляет меньше энергии.

Для сценария автономного обгона выбор пройденных траекторий в качестве критерия эффективности является наиболее интуитивно понятным способом. Поэтому мы исследуем характеристики двух контроллеров, сравнивая маневры обгона и общую управляемую траекторию.На рис. 21 показаны случаи обгона слева, а на рис. 22 — обгон справа. На рисунках 21A, C показаны управляемые траектории с профилем скорости, сгенерированные NMPC и GPMPC соответственно. Маневры, при которых эго-транспортное средство обгоняет первое транспортное средство, показаны на рисунках 21B, D. На рисунке 22 рисунки 22a, c, e, g относятся к NMPC. Рисунки 22b, d, f, h относятся к GPMPC. Маневры, при которых эго-транспортное средство обгоняет первое транспортное средство, показаны на рисунках 22a, b. Маневры, при которых эго-транспортное средство обгоняет второе транспортное средство, показаны на рисунках 22c, d.Маневры, при которых эго-транспортное средство обгоняет третье транспортное средство, показаны на рисунках 22e, f. На рисунках 22g, h показаны управляемые траектории с профилем скорости, сгенерированные NMPC и GPMPC соответственно. Обе стратегии управления способны выполнить задачу обгона без столкновений, что доказывает, что параметры контроллера MPC действительны. Однако очевидно, что GPMPC превосходит NMPC, особенно в отношении удовлетворения ограничений. Это можно увидеть по черному пунктирному кругу на фиг. 21B и синему пунктирному кругу на фиг. 22c, e.Автомобиль эго попадает в «безопасную зону». Хотя «безопасная зона», изображенная пунктирными красными линиями, виртуальна в реальном мире, слишком близкое движение к обгоняемым транспортным средствам действительно увеличивает риск столкновения.

Рисунок 21 . Маневры при обгоне и общая управляемая траектория для обгона слева. (А) Габаритные пройденные траектории НМПК; (В) Маневр обгона НМПК; (В) Габаритные пройденные траектории ГПМПК; (Д) Обгонный маневр ГПМПК.

Рисунок 22 . Маневры обгона и общая управляемая траектория. (a) Обгон первой машины силами NMPC; (б) Обгон ГПМПК первой машины; (c) Обгон второй машины силами NMPC; (d) Обгон второй машины компанией GPMPC; (e) Обгон третьей машины силами NMPC; (f) Обгон третьей машины GPMPC (g) Общие пройденные траектории NMPC; (ч) Габаритные пройденные траектории ГПМПК.

Кроме того, стоит упомянуть еще одно явление. Из траекторий NMPC при левом обгоне видно, что после обгона второго транспортного средства есть гребень волны, который хорошо виден из синего пунктирного круга на рисунке 21A. И у NMPC есть на два гребня больше, чем у GPMPC для правого обгона, что хорошо видно на Рисунке 22g. Дополнительное смещение траекторий возникает из-за неправильной оценки поперечной силы системой NMPC, что приводит к преждевременному возвращению транспортного средства на исходную колею, когда оно не полностью завершает обгон.Затем, поскольку ведущий автомобиль движется, на следующем временном шаге ситуация становится непригодной для обгона. Транспортное средство эго должно снова обогнать средство передвижения препятствия. По сравнению с NMPC, результирующие траектории с GPMPC показаны на рисунках 21C, 22g, как правило, демонстрируя гораздо более плавный и безопасный режим обгона. В частности, можно облегчить практически все проблемы траекторий штатной модели и контроллера NMPC.

6. Заключение

Мы исследовали проблемы обгона при автономном вождении и посвятили себя созданию системы управления на основе GP, которая способна завершить управление транспортным средством, отслеживание траектории и уклонение от препятствий.Поскольку модель транспортного средства представляет собой чрезвычайно сложную систему, а состояние дороги меняется во времени, получить точную модель сложно. Таким образом, вводится метод, основанный на обучении, и основная концепция этого метода заключается в использовании только номинальной модели для представления транспортного средства, в то время как остальные неопределенности, помехи и несоответствия могут быть изучены с помощью модели GP. Однако одна проблема возникла во время комбинации регрессии GP и традиционного контроллера NMPC: MPC стал стохастической формулировкой из-за приближения GP.Используя приближение Тейлора, мы можем распространять неопределенности и оценивать остаточные неопределенности, что увеличивает точность и контроллер. Реализованное приближение Тейлора напрямую зависит от размерности обучающих данных. Поскольку точки данных постоянно добавляются в модель, становится дорого оценивать в многомерных пространствах. Мы ограничиваем верхнюю границу количества точек данных с помощью словаря и устанавливаем механизм выбора, таким образом, вычислительная сложность будет поддерживаться на среднем уровне.Кроме того, мы модифицируем ограничения и функцию стоимости, чтобы уменьшить необходимость в вычислениях для оптимизации. В совокупности результаты моделирования демонстрируют, что с помощью GPMPC можно улучшить как характеристики, так и безопасность при обгоне.

Есть два подходящих направления для будущей работы над этой темой. Во-первых, модель GP была обучена в режиме онлайн, но гиперпараметры были выбраны в автономном режиме, что означает, что обученный GP остается постоянным на протяжении всего процесса прогнозирования в режиме онлайн. Однако скорость автомобиля постоянно меняется, поэтому оптимизированные параметры не подходят для модели GP.Обучите гиперпараметры онлайн и обобщите модель для различных сценариев обгона, которые заслуживают дальнейшего изучения. Во-вторых, обгон на повороте — это особый случай автономного вождения, который заслуживает более глубокого изучения. Предлагаемый метод обгона позволяет справиться практически со всеми ситуациями на прямой дороге, но когда дело доходит до поворота, все выходит за рамки его компетенции.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок.

Взносы авторов

WL: методология, программное обеспечение, обработка данных и написание оригинального проекта. CL: программное обеспечение и курирование данных. GC: методология и курирование данных. АК: концептуализация, наблюдение и написание — обзор. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Работа выполнена при финансовой поддержке Немецкого исследовательского фонда (DFG) и Мюнхенского технического университета (TUM) в рамках Программы публикаций открытого доступа.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все утверждения, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают претензии их дочерних организаций или издателей, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Список литературы

Бенгтссон И. (2020). Оптимизация и теория систем (магистерская диссертация).

Ча, Э. С., Ким, К.-Э., Лонго, С., и Мехта, А. (2018). «OP-CAS: предотвращение столкновений с помощью маневров обгона», 2018 21-я Международная конференция по интеллектуальным транспортным системам (ITSC) (Мауи, Гавайи: IEEE), 1715–1720. DOI: 10.1109 / ITSC.2018.8569740

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, Т., Цай, Ю., Чен, Л., Сюй, X., и Sun, X. (2021). Управление слежением за траекторией автономного наземного транспортного средства с управлением по проводам с учетом полного отказа электродвигателя рулевого управления транспортного средства. Simul. Modell. Практик. Теория 109: 102235. DOI: 10.1016 / j.simpat.2020.102235

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дайзенрот, М. П. (2010). Эффективное обучение с подкреплением с использованием гауссовских процессов , Vol. 9. Карлсруэ: Научное издательство КИТ.

Google Scholar

Диксит, С., Монтанаро, У., Фаллах, С., Дианати, М., Окстоби, Д., Мизутани, Т. и др. (2018). «Планирование траектории для автономного высокоскоростного обгона с использованием MPC с ограничениями набора терминалов», 2018 21-я Международная конференция по интеллектуальным транспортным системам (ITSC) (Мауи, Гавайи: IEEE), 1061–1068. DOI: 10.1109 / ITSC.2018.8569529

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эльбанхави М., Симич М. и Джазар Р. (2018). Боковое управление автомобилем при удалении горизонта для точного отслеживания пути следования. J. Vibrat. Контроль 24, 619–642. DOI: 10.1177 / 1077546316646906

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Франко А. и Сантос В. (2019). «Краткосрочное планирование пути с предотвращением множественных движущихся препятствий на основе адаптивного MPC», в Международная конференция IEEE 2019 по автономным робототехническим системам и соревнованиям (ICARSC), (Порту: IEEE), 1–7. DOI: 10.1109 / ICARSC.2019.8733653

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фраццоли, Э., Далех, М.А., и Ферон, Э. (2005). Планирование движения на основе маневра для нелинейных систем с симметрией. IEEE Trans. Робот . 21, 1077–1091. DOI: 10.1109 / TRO.2005.852260

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гао Ю., Линь Т., Боррелли Ф., Ценг Э. и Хроват Д. (2010). Прогнозирующее управление автономными наземными транспортными средствами с объездом препятствий на скользкой дороге. Dyn. Syst. Конфигурация управления . 44175, 265–272. DOI: 10.1115 / DSCC2010-4263

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Жирар, А., Расмуссен, К. Э., Кандела, Дж. К., и Мюррей-Смит, Р. (2003). «Априоры гауссовского процесса с применением неопределенных входных данных для прогнозирования временных рядов на несколько шагов вперед», в Advances in Neural Information Processing Systems (Ванкувер, Британская Колумбия: MIT Press), 545–552.

Google Scholar

Грей А., Гао Ю., Линь Т., Хедрик Дж. К., Ценг, Х. Э. и Боррелли, Ф. (2012). «Прогностическое управление для гибких полуавтономных наземных транспортных средств с использованием примитивов движения», в 2012 American Control Conference (ACC) (Монреаль, QC: IEEE), 4239–4244.DOI: 10.1109 / ACC.2012.6315303

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хьюинг, Л., Кабзан, Дж., И Цайлингер, М. Н. (2019). Осторожный прогностический контроль модели с использованием гауссовской регрессии процесса. IEEE Trans. Control Syst. Технол . 2736–2743. DOI: 10.1109 / TCST.2019.2949757

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хьюинг, Л., Линигер, А., Цайлингер, М. Н. (2018). «Осторожный NMPC с гауссовой динамикой процесса для автономных миниатюрных гоночных автомобилей», в 2018 European Control Conference (ECC) (Лимассол: IEEE), 1341–1348.DOI: 10.23919 / ECC.2018.8550162

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хьюинг, Л., Ваберсих, К. П., Меннер, М., Цайлингер, М. Н. (2020). Прогностический контроль на основе обучающей модели: к безопасному обучению под контролем. Annu. Rev. Control Robot. Auton. Syst . 3, 269–296. DOI: 10.1146 / annurev-control-0-075625

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хусейн А., Мостафа Х., Бадрел-дин М., Султан О. и Хамис А. (2012). «Подход с метаэвристической оптимизацией к планированию пути мобильного робота», в , 2012 Международная конференция по технике и технологиям (ICET) (Каир: IEEE), 1–6.DOI: 10.1109 / ICEngTechnol.2012.6396150

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кабзан Дж., Хьюинг Л., Линигер А. и Цайлингер М. Н. (2019). Прогностический контроль модели на основе обучения для автономных гонок. Робот IEEE. Автомат. Lett . 4, 3363–3370. DOI: 10.1109 / LRA.2019.2926677

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Киран Б. Р., Собх И., Талпаерт В., Маннион П., Аль Саллаб А. А., Йогамани С. и др. (2021 г.). Глубокое обучение с подкреплением для автономного вождения: обзор. IEEE Trans. Intell. Транспорт. Syst . 1–18. DOI: 10.1109 / TITS.2021.3054625

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Китадзава С., Канеко Т. (2016). «Целевой алгоритм управления для управления направлением автономных транспортных средств с учетом взаимного соответствия в условиях смешанного движения», в Proc. 13-е межд. Symp. Adv. Управление транспортными средствами (Лондон), 151. doi: 10.1201 / 9781315265285-25

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кувата, Ю., Фиоре, Г. А., Тео, Дж., Фраццоли, Э., и Хау, Дж. П. (2008). «Планирование движения для городского вождения с использованием RRT», Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам, 2008 г., (Ницца: IEEE), 1681–1686. DOI: 10.1109 / IROS.2008.4651075

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лам Д., Манзи К. и Гуд М. (2010). «Модельное прогнозирующее управление контуром», 49-я Конференция IEEE по принятию решений и контролю (CDC) (Атланта, Джорджия: IEEE), 6137–6142.DOI: 10.1109 / CDC.2010.5717042

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Langåker, H.-A. (2018). Осторожное управление на основе MPC с машинным обучением (магистерская диссертация). NTNU, Тронхейм, Норвегия.

Google Scholar

Латтаруло Р., Хе Д. и Перес Дж. (2018). «Прогнозирующий подход к планированию с использованием линейной модели для маневров обгона при возможных обстоятельствах столкновения», в 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) (Changshu: IEEE), 1340–1345.DOI: 10.1109 / IVS.2018.8500542

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линигер А., Домахиди А. и Морари М. (2015). Автономные гонки на радиоуправляемых машинах в масштабе 1: 43, основанные на оптимизации. Optimal Control Appl. Методы 36, 628–647. DOI: 10.1002 / oca.2123

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маккиннон, К. Д., Шеллиг, А. П. (2019). Учиться быстро, забывать медленно: безопасный упреждающий контроль обучения для систем с неизвестной и изменяющейся динамикой, выполняющих повторяющиеся задачи. Робот IEEE. Автомат. Lett . 4, 2180–2187. DOI: 10.1109 / LRA.2019.2

8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пацейка, Х. Б., и Баккер, Э. (1992). Модель покрышки волшебной формулы. Vehicle Syst. Dyn . 21, 1–18. DOI: 10.1080 / 00423119208969994

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Раджамани Р. (2011). Динамика и управление автомобилем . Миннеаполис, Миннесота: Springer Science & Business Media. DOI: 10.1007 / 978-1-4614-1433-9_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Резвани Арани, Р.(2019). АСУ (магистерская).

Google Scholar

Сонг, Ю., Ли, М., Ло, X., Ян, Г., и Ван, К. (2019). Улучшенные модели симметричной и неотрицательной матричной факторизации для неориентированных, разреженных и крупномасштабных сетей: подход на основе тройной факторизации. IEEE Trans. Инд. Сообщите . 16, 3006–3017. DOI: 10.1109 / TII.2019.28

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан, Л., Дянь, С., Гу, Г., Чжоу, К., Ван, С., Фэн, X. (2010). «Новый метод потенциального поля для избегания препятствий и планирования пути мобильного робота», в , 2010 3-я Международная конференция по информатике и информационным технологиям , Vol. 9 (Чэнду: IEEE), 633–637. DOI: 10.1109 / ICCSIT.2010.5565069

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уильямс, К. К., и Расмуссен, К. Э. (2006). Гауссовские процессы для машинного обучения , Vol. 2. Кембридж, Массачусетс: MIT Press. DOI: 10.7551 / mitpress / 3206.001,0001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ву К., Линь Ю. и Эскандарян А. (2019a). Кооперативный адаптивный круиз-контроль с адаптивным фильтром Калмана при временной потере связи. Доступ IEEE 7, 93558–93568. DOI: 10.1109 / ACCESS.2019.2928004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ву Д., Ло, X., Шан, М., Хе, Ю., Ван, Г., и Чжоу, М. (2019b). Модель с глубоким латентным фактором для многомерных и разреженных матриц в рекомендательных системах. IEEE Trans. Syst. Человек Кибернет. Syst . 51, 4285–4296. DOI: 10.1109 / TSMC.2019.2931393

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Се, З., Цзинь, Л., Ло, X., Ли, С., и Сяо, X. (2020). Управляемая данными схема генерации циклического движения для кинематического управления избыточными манипуляторами. IEEE Trans. Control Syst. Технол . 29, 53–63. DOI: 10.1109 / TCST.2019.2963017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Е, Х., Цзян, Х., Ма, С., Тан, Б., и Вахаб, Л. (2019). Управление автоматическим отслеживанием парковочного пути с помощью линейной модели с мягкими ограничениями. Внутр. J. Adv. Робот. Syst . 16: 1729881419852201. DOI: 10.1177 / 1729881419852201

CrossRef Полный текст | Google Scholar

обгон — Викисловарь

Английский [править]

Этимология [править]

Из среднеанглийского языка вместо , что эквивалентно , вместо + взять .

Произношение [править]

Глагол [править]

обгон ( обгон в единственном числе от третьего лица простое настоящее обгон , причастие настоящего обгон , простое прошедшее обгон , причастие прошедшего времени обгон )

  1. Для обгона более медленно движущегося объекта или объекта (на стороне, ближайшей к встречной полосе движения).

    Скаковая лошадь обогнала лидеров на последнем повороте.

    Машина ехала так медленно, что нас обогнал автобус.

    • 2019 Октябрь, «Финансирование обслуживания 20 т / ч в Восточном Лондоне», в Современные железные дороги , стр. 18:

      На станции запланированы петли платформы, позволяющие скорым поездам обгонять более медленных и Ожидается, что его будут обслуживать не менее четырех поездов в час в направлении Лондона.

    Антоним: обязаться (обгонять медленно движущийся автомобиль по обочине)
  2. (экономика) Стать больше, чем что-либо
  3. Произойти неожиданно; застать врасплох; удивить и преодолеть; унести

    Наши планы обогнали по событиям.

Переводы [править]

для прохождения более медленно движущегося объекта

  • итальянский: superare (it), sorpassare (it)
  • Японский: 追 い 越 す (oikosu)
  • Кхмерский: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете
  • Корейский: 따라 잡다 (ttarajapda)
  • Латиница: adipiscor
  • Маори: таха, хипа, поки, попоки
  • Монгольский: гүйцэх (mn) (güitsekh), нөхөх (mn) (nökhökh), эзэмдэх (mn) (ezemdekh), төрөх (mn) (törökh)
  • норвежский:
    Букмол: kjøre forbi
    Нюнорск: køyre forbi
  • Португальский: ultrapassar (pt)
  • Румынский: întrece (ro), depăși (ro)
  • Русский: обгоня́ть (ru) (obgonjátʹ), обогна́ть (ru) (obognátʹ)
  • Словацкий: predbehnúť, predbiehať
  • Испанский: ребасар (а), собрепасар (а), аделантар (а)
  • Шведский: köra om (sv)
  • Тайский: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете
  • Турецкий: sollamak (tr), geçmek (tr)
  • Вьетнамский: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете
  • Xóõ: kʻqáa

догнать, но не пройти

экономика: стать больше, чем что-либо

случиться неожиданно, застать врасплох; удивить и преодолеть

См. Также [править]

Существительное [править]

обгон ( множественное число обгон )

  1. Акт обгона; маневр обгона.

    До поворота было недостаточно дистанции для обгона , поэтому мне пришлось проделать еще одну милю позади трактора.

Анаграммы [править]

Норвежский нюнорск [править]

Глагол [править]

обгон ( настоящее время овертек , прошедшее время овертек , причастие прошедшего времени овертек , пассивный инфинитив овертек86 обязательный овертап )

  1. Альтернативная форма овертака

Макс Ферстаппен выигрывает Гран-при Франции и увеличивает лидерство после позднего обгона на Льюисе Хэмилтоне

.

Используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера

Менее чем за два круга до финиша Макс Ферстаппен из Red Bull опередил своего соперника за титул чемпиона Mercedes Льюиса Хэмилтона и стал лидером гонки.

Осталось меньше двух кругов, и Макс Ферстаппен из Red Bull опередил своего соперника за титул чемпиона Mercedes Льюиса Хэмилтона и стал лидером гонки

.

Макс Ферстаппен увеличил свое лидерство в чемпионате после того, как одолел Льюиса Хэмилтона в еще одной острой дуэли F1 на Гран-при Франции, великолепно обойдя своего титульного соперника на предпоследнем круге гонки Поля Рикарда.

Днем, который в конечном итоге был продиктован стратегией команды с автомобилями Red Bull и Mercedes, равномерно сопоставленными на трассе, Ферстаппен использовал свои свежие шины после второй остановки, чтобы догнать Хэмилтона с одной остановкой на заключительном этапе и набросился на свою жертву. на 52-м круге из 53.

Ферстаппен обогнал Хэмилтона на главной прямой DRS, поскольку сезон F1 2021 продолжает служить решающим фактором в гонках между его звездными гонщиками.

Это было далеко не однозначное воскресенье для обоих гонщиков — Ферстаппен, стартовавший с поула, потерял лидерство после ошибки в первой шикане, а Хэмилтон после подрезки Red Bull — но в конечном итоге Ферстаппен удерживает лидерство. превосходство над семикратным чемпионом мира на 12 очков.

И Red Bull выиграли три гонки подряд впервые с 2013 года.

Пожалуйста, используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера

Серхио Перес из Red Bull сделал ход Валттери Боттас на заключительном этапе и стал третьим на трассе. Пол Рикар

Серхио Перес из Red Bull обогнал Валттери Боттаса на заключительном этапе и стал третьим на трассе Поль Рикар

: «Нам пришлось много работать для этого, но это очень полезно, — сказал Ферстаппен, который также обогнал Валттери Боттаса на своем пути. чтобы поймать Гамильтона.

В то время как Хэмилтон подчеркивал, что у Red Bull был более быстрый пакет, Mercedes сказал англичанину, что «это на нас» после сомнительных стратегических призывов по сравнению с их основными соперниками.

Боттас был особенно разочарован после того, как часто говорил своей команде, что универсальная стратегия не сработает, только чтобы не сбиться с пути и в конечном итоге проиграть позиции Red Bulls из Ферстаппена и Серхио Переса.

С обоими гонщиками на подиуме, это был почти идеальный день для Red Bull.

Используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера.

Лучшее из зрелищных событий захватывающей гонки во Франции, когда Макс Ферстаппен одерживает третью победу подряд Red Bull, опережая Льюиса Хэмилтона и Серхио Переса.

Лучший результат захватывающей гонки во Франции: Макс Ферстаппен одерживает третью победу подряд Red Bull, опережая Льюиса Хэмилтона и Серхио Переса.

За первой четверкой у McLaren была лучшая гоночная скорость полузащиты, а Ландо Норрис продолжил свой великолепный сезон пятым, опередив Даниэля Риккардо, который наслаждался значительно улучшившимся уик-эндом французского Гран-при.

Пьер Гасли был седьмым, в то время как многократные чемпионы мира Фернандо Алонсо и Себастьян Феттель умело управляли своей стратегией в отношении шин.

После старта 19-м, Лэнс Стролл вошел в топ-10 в еще одно сильное воскресенье для Aston Martin, при этом Ferrari неожиданно полностью вышла из борьбы.

Карлос Сайнс, стартовавший пятым, финишировал 11-м, а Чарльз Леклерк — скромным 16-м после второй остановки.

Результат французской гонки GP

1) Макс Ферстаппен, Red Bull
2) Льюис Хэмилтон, Mercedes
3) Серхио Перес, Red Bull
4) Валттери Боттас, Mercedes
5) Ландо Норрис, McLaren
6) Даниэль Риккардо, McLaren
7) Пьер Гасли, AlphaTauri
8) Фернандо Алонсо, Alpine
9) Себастьян Феттель, Aston Martin
10) Лэнс Стролл, Aston Martin

Ключевые моменты, которые продиктовали гонку

Первый круг: Ферстаппен ошибается во втором повороте, и Хэмилтон выходит вперед

Используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера

Льюис Хэмилтон обогнал Макса Ферстаппена и стал лидером на первом круге во Франции

Льюис Хэмилтон обогнал взял Макса Ферстаппена за лидерство в гонке на первом круге во Франции

Круг 19: Ферстаппен подрезает Хэмилтона, несмотря на отставание на 2 секунды до остановки

Пожалуйста, используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера

Льюис Хэмилтон уступил титульному сопернику Максу Ферстаппен после своего пит-стопа, когда пилот Red Bull завершил свое обязательство двигаться вторым.

Льюис Хэмилтон уступил титульному сопернику Максу Ферстаппену после своего пит-стопа, когда пилот Red Bull завершил свое обязательство двигаться вторым

Круг 33: Ферстаппен снова питается. от лидера, обе машины Mercedes остаются в стороне

Круг 44: Ферстаппен обгоняет Боттаса и начинает охоту на Хэмилтона

Пожалуйста, используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера.

Макс Ферстаппен поднялся на второе место после обгона Валттери Боттаса, дав ему позднюю надежду на победу в гонке во Франции Льюиса Хэмилтона.

Макс Ферстаппен поднялся на второе место после обгона Валттери Боттаса, опоздав надежда догнать Льюиса Хэмилтона для победы в гонке во Франции

Круг 52: Ферстаппен обгоняет Хэмилтона и становится лидером гонки

Воспользуйтесь браузером Chrome для более доступного видеоплеера

Осталось менее двух кругов, Макс Верстапп из Red Bull Common crawl ru Льюис Хэмилтон стал лидером гонки, оставив меньше двух кругов, Макс Ферстаппен из Red Bull обогнал своего соперника, завоевавшего титул чемпиона Mercedes, Льюиса Хэмилтона и лидировал в гонке

Red Bull на ходу: Могли ли Мерк и Хэмилтон сделать больше ?

В то время как Red Bull, несомненно, имел более быструю комплектацию, чем Mercedes на уличных трассах Монако и Баку, у чемпионов мира после Гран-при Франции вполне может возникнуть неприятное чувство, учитывая, что это трасса, на которой они процветали в прошлом и где в воскресенье было мало того, что можно было разделить на две машины.

Особенно после того, как Ферстаппен унаследовал лидерство из-за его ранней ошибки.

Но, несмотря на то, что Хэмилтон вырвал двухсекундное преимущество, Red Bull снова опередил Mercedes благодаря очень мощному аннулированию и обгону Ферстаппена.

Пожалуйста, используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера.

Руководитель команды Mercedes Тото Вольф и руководитель команды Red Bull Кристиан Хорнер оглядываются на невероятную битву между Льюисом Хэмилтоном и Максом Ферстаппеном на французском GP

руководителя команды Mercedes Тото Вольфф и Red Bull Руководитель команды Кристиан Хорнер оглядывается назад на невероятную битву между Льюисом Хэмилтоном и Максом Ферстаппеном на французском GP

Еще одно важное стратегическое решение было не за горами, поскольку Ферстаппен, Хэмилтон и Боттас усердно напрягали свои шины, все три пилота казались жаждет снова зайти на вторую остановку.

Но Red Bull первым нажал на спусковой крючок вместе с лидером гонки Ферстаппеном, в то время как Mercedes предпочел не допустить обоих гонщиков.

Боттас определенно боролся с этими шинами сильнее, чем его товарищ по команде.

«Если бы я сделал две остановки, я был бы на подиуме и боролся за победу», — сказал он после гонки. «Это уж точно.»

Пожалуйста, используйте браузер Chrome для более доступного видеоплеера.

Льюис Хэмилтон считает, что второе место — лучшее, чего он мог достичь во Франции, после того, как заявил, что Макс Ферстаппен из Red Bull был слишком быстр.

Льюис Хэмилтон считает, что второе место — лучшее, что он мог достичь во Франции после того, как заявил, что Макс Ферстаппен из Red Bull был слишком быстр.

Но Хэмилтон фактически соответствовал показателям Ферстаппена до последних нескольких кругов гонки, что было блестящей попыткой в ​​данных обстоятельствах.

«Сегодня я сделал все, что мог», — сказал Гамильтон. «Я действительно не делал никаких ошибок».

Однако его рукопашный бой был подвергнут сомнению бывшим товарищем по команде Нико Росбергом, который заявил на Sky F1, что защита Хэмилтона от Ферстаппена — поскольку он не закрыл дверь в шикану — была «мягкой».

«Эти парни слишком быстры, — настаивал Гамильтон. «В эти выходные они сделали большой шаг».

Одно можно сказать наверняка, Red Bull имеет все возможности для участия в следующих двух гонках через две недели — обе на их домашней трассе Red Bull Ring в Австрии, и обе живут только на Sky Sports F1.

Себастьян рано стал лидером в новой награде Crypto.com за обгон F1

Все новости

Объявление

Формула-1 объявила о присуждении награды Crypto.com за обгон, призванной отпраздновать обгон, а Себастьян Феттель из команды Aston Martin Cognizant Formula One ™ стал средним. -лидер сезона.

Стремительный рост Себастьяна в Азербайджане, поднявшийся с 11-го до знаменитого второго места, а также энергичный трехместный выигрыш в Монако помогли четырехкратному чемпиону мира выйти в лидеры.

Напарник по команде Лэнс Стролл также будет претендовать на награду после его перехода с 19-го по 10-е во Франции, а также аналогичного сражения с Себастьяном в Монако.

Начиная с Гран-при Бельгии в эти выходные, зрители смогут легко следить за битвой за победу в Crypto.com Награда Обгона благодаря новой сделанной на заказ графике трансляции.

Графика также «сигнализирует о возможностях обгона и потенциальных движениях», чтобы еще больше подчеркнуть сложность борьбы с соперником.

Обзор среднего сезона

История на данный момент

От самой ожидаемой команды Формулы-1 и выпуска автомобилей за многие годы до первого подиума Aston Martin на чемпионате мира — это был бурный путь. Мы представляем вам 10 лучших моментов сезона в преддверии возвращения Формулы-1 в Бельгию.

Познакомьтесь с историей Себастьян празднует свое место на подиуме в Баку

Победивший гонщик в конце сезона будет награжден трофеем, а новая награда продолжает растущее сотрудничество Crypto.com с Формулой-1.

Ранее в этом году бренд самой быстрой криптовалюты в мире стал одним из глобальных партнеров Aston Martin Cognizant Formula One ™ Team.

Crypto.com также является титульным спонсором нового формата спринтерских гонок Формулы-1, который дебютировал в Сильверстоуне в начале этого года.

Стив Калифовиц, директор по маркетингу Crypto.com, сказал: «Мы очень гордимся тем, что представляем первую в своем роде награду для Формулы-1.

» Мы стремимся создавать партнерские отношения, которые предоставляют беспроигрышные возможности, и я не могу придумать более идеальной возможности, чем награда Crypto.com Overtake Award.

«Эта награда позволяет проявить наши ценности, отмечая моменты, когда гонщики демонстрируют храбрость, необходимую для продвижения вперед.

« В этом сезоне уже было несколько потрясающих обгонов, и мне не терпится узнать, кто станет чемпионом этого года.»

Наш глобальный партнер

Crypto.com

Факты и цифры

Ваш путеводитель по Спа

ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ ДОСТУП

Зарегистрируйтесь в I / AM

Мы только начинаем подписывать.

No related posts.

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *