基于线控技术的四轮转向全滑模控制

针对具有线控技术的四轮转向车辆,设计了一种全滑模控制器用于提高车辆的操纵稳定性.以前、后车轮转角作为控制输入,设计全滑模控制器使实际的质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想的质心侧偏角和横摆角速度,通过在滑模面中加入跟踪误差积分项来消除稳态跟踪误差不为零的现象,并运用Lyapunov定理给出了全滑模控制器的稳定条件.最后通过2种车辆模型下不同工况的仿真分析,对比了传统前轮转向、常规滑模控制的四轮转向和全滑模控制的四轮转向的动力学响应,结果表明所设计的全滑模控制器不仅消除了稳态跟踪误差不为零的现象,而且提升了车辆抵抗外界干扰和系统参数摄动的鲁棒性.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

考虑行驶稳定性的四轮转向车辆路径跟踪控制研究

为了改善高速和低附着路面上无人驾驶车辆的行驶稳定性和保障行车安全,以四轮转向车辆为研究对象提出了一种考虑行驶稳定性的路径跟踪控制方法。首先基于模型预测控制算法设计了四轮转向路径跟踪控制器,然后根据质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面稳定域和零质心侧偏角控制目标设计了车辆状态参数包络约束,在路径跟踪算法中加入轮胎侧偏角约束和车辆状态参数包络约束,保证车辆行驶时的稳定性。CarSim和Simulink联合仿真结果表明,采用基于包络线稳定性控制策略的车辆在高速行驶时或在低附着路面上行驶时能保持良好的路径跟踪能力并具有较好的行驶稳定性。     

考虑非线性特征的4WS车辆滑模鲁棒稳定性控制

为了系统地分析非线性四轮转向车辆的动力学行为,并同时考虑实际车辆运行工况的复杂性,建立了具有非线性特征的四轮转向车辆动力学模型.选择质心侧偏角和横摆角速度作为控制变量,基于滑模控制理论和最优反馈控制理论,分别设计控制器抑制外部扰动;在J-turn的操纵模式下,比较2种控制算法的优越性,基于Matlab/Simulink环境下实现仿真结果的对比.结果表明,滑模控制下四轮转向车辆具有更优的操纵性能,将质心侧偏角控制在稳定范围内,并能较好地跟踪车辆的期望横摆角速度,可较理想地提高高速环境下四轮转向的抗干扰能力.     

极限工况下自动驾驶车辆转向控制器的设计

为提高极限工况下自动驾驶车辆的路径跟踪精度并维持车辆行驶稳定性,设计了一种基于线性模型预测控制的路径跟踪转向控制器.该控制器以速度矢量方向角偏差作为控制参考量,在计算过程中以理想质心侧偏角代替实际质心侧偏角,以提高跟踪精度;采用前轮侧向力为控制输入量,并应用仿射近似方法对后轮侧向力进行线性化处理,以减小计算负担.CarSim与Matlab/Simulink的联合仿真结果表明,该控制器能够在轮胎处于附着极限的情况下维持车辆稳定行驶,且跟踪精度较传统控制器有明显的提高.     

基于超螺旋滑模及前馈补偿的智能车侧向运动控制

智能车路径跟踪控制受到车辆参数摄动、场景多变等干扰,影响路径跟踪精确性,甚至引起控制系统不稳定.本文设计了考虑不确定性的二阶超螺旋滑模鲁棒控制算法,证明了控制系统的收敛性,并针对干扰问题设计了前馈补偿控制器以进一步提升控制系统的精确性.通过Carsim-Simulink联合仿真环境下的双移线、正弦路径跟踪控制,以及参数摄动情况下的路径跟踪控制,与传统一阶滑模控制对比,验证了所设计的超螺旋滑模控制器路径跟踪的精确性及鲁棒性.结果表明,面对智能车辆参数不确定、驾驶场景多变等情况,采用超螺旋滑模算法比传统滑模算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度,超螺旋算法能有效地减弱传统滑模算法产生的方向盘抖振问题.最后,利用实车平台对进行了低速大曲率场景测试,验证所设计的超螺旋滑模算法控制器具有良好的路径跟踪精度.     

基于线控转向的差动转向控制策略研究

针对分布式电驱动整车差动转向问题，文章以线控转向机构作为转向执行机构，研究基于横摆角速度和车辆路径的综合反馈控制策略。采用MATLAB/Simulink和CarSim的联合仿真，设计滑模控制器和线性二次型调节器，重新分配四轮转矩，决策出合理的前轮附加转角，以保证汽车的行驶稳定性，并选取典型工况对控制策略进行仿真验证。仿真结果表明，基于横摆角速度的滑模控制器与基于路径的路径跟踪控制器的综合控制策略，相较于传统基于横摆角速度和质心侧偏角的滑模控制器，车辆实际横摆角速度与理想横摆角速度误差大幅下降；车辆路径与期望路径误差亦得到有效控制。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

车辆横摆稳定性的模糊控制

提出了一个模糊逻辑控制方法来提高车辆的横摆稳定性.差动制动产生适当的横摆力矩使车辆横摆角速度和质心侧偏角跟踪其期望值,同时利用3自由度模型对质心侧偏角进行了估计.采用7自由度非线性车辆模型在不同转向操纵条件下进行了仿真.仿真结果验证了所设计的模糊控制器的有效性.     

不同轴距车辆路径跟踪研究

针对不同轴距车辆路径跟踪鲁棒性,提出了基于滑模自抗扰控制的平行泊车路径跟踪算法.该算法利用线性滑模控制设计自抗扰控制律中的误差反馈环节,改善了自抗扰控制器的结构,能适用于不同轴距车辆.线性自抗扰控制器能够观测和补偿由于不同车辆轴距引起的不确定性和车辆受到的外界干扰.在假定低车速和小侧偏角情况下,控制器的设计考虑非线性运动学模型及运动学约束.仿真结果表明,基于滑模自抗扰控制的路径跟踪控制算法能够将不确定性部分观测出来并且补偿掉,保证了不同轴距车辆很好地跟踪规划的理想泊车轨迹.     

基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型.在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性.考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器.运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性.     

线控主动四轮转向汽车控制策略研究

目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。方法 使用Simulink搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,建立线控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟踪,实现后轮主动转向。结果 仿真实验结果表明：所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。相比无控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角控制在0值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在1.149 deg/s以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在0.065 deg,横摆角速度稳态值误差为0.074 deg/s。结论 线控...     

面向无人驾驶碾压机的容错控制方法研究

无人驾驶碾压机高精度路径跟踪控制依赖于传感器对车体信息的准确测量,但在恶劣的高原大坝环境下,定位传感器极易出现信号突变、信号丢失现象,对系统的安全性与稳定性构成极大威胁。针对无人驾驶碾压机在恶劣工况下传感器的短时定位失效问题,提出了基于自学习模型的信号代偿容错控制方法。根据无人驾驶碾压机运行过程中转向系统漂移特性,构造了带流量损耗参数的线性转向模型,提出了模型参数在线学习算法,用于学习系统的流量损耗特性。以串联抗扰控制器作为车辆控制基础,实现定位短时失效场景下的容错控制。实车验证结果表明：车辆能够在传感器失效后的40 s内继续进行高精度碾压作业,与无代偿和模型无自学习代偿2种情况对比,分别延长了近18.7倍和2.7倍的运行时间,极大地提高了系统的安全性与作业效率。     

基于改进型滑模控制的4WS汽车控制策略研究

针对线控四轮主动转向车辆受侧向干扰和变道行驶时存在的操纵稳定性问题,基于单点预瞄驾驶员模型、三自由度整车动力学模型和改进型滑模四轮转向（4WS）控制算法,建立了4WS整车驾驶系统,并设计了双移线行驶工况对其进行实验测试.在Matlab/Simulink软件中对该整车驾驶系统进行建模仿真,并与相同参数的经典型滑模控制的4WS车辆和无控制前轮转向（FWS）车辆模型仿真结果对比.结果表明:设计的改进型滑模控制器可以有效地实现双移线行驶工况,追踪理想横摆角速度,使质心侧偏角、车身侧倾角和侧倾角速度保持一个相对较小的值,并且对侧向干扰具有很强的鲁棒性.      

对角式舵轮分布的AGV路径纠偏控制研究

针对对角式舵轮分布的自动导航车(automated guided vehicle, AGV)的路径纠偏,提出了一种模糊控制+滑模控制的控制方法。首先,对角式舵轮分布的AGV进行数学描述,对其运动学、动力学分析建模;其次根据运动学模型,以车体位置、角度偏差为输入量,车体转向角度为输出量,设计模糊运动控制器作为外环控制器,然后根据其非线性动力学模型设计滑模控制器作为内环控制器;最后通过MATLAB环境下的Simulink仿真研究,表明所制定的控制策略有效,保证了对角式舵轮分布的AGV的快速且稳定的路径纠偏。     

基于快速终端滑模的汽车底盘集成控制

针对汽车主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的集成控制问题,基于快速终端滑模控制理论设计一种标定参数少和动态响应速度快的鲁棒集成控制器.首先,基于达朗贝尔原理建立包含车身侧向和横摆运动自由度的汽车动力学模型作为底盘集成控制模型.随后,基于快速终端滑模控制理论分别设计主动前轮转向控制律和直接横摆力矩控制律,并且通过汽车质心侧偏角相平面定义的平滑切换因子建立二者的切换规则,实现主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的平滑切换控制,并且将主动前轮转向子系统和直接横摆力矩控制子系统的主要工作区域分别控制在轮胎的线性区域和非线性区域.最后,结合车辆动力学仿真软件对所提出的鲁棒集成控制器的可行性和有效性进行验证,结果表明:所提出的底盘集成控制器可以同时兼顾汽车操纵稳定性和乘坐舒适性.     

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

状态反馈控制及观测器在多桥车辆转向中的应用

建立了多桥车辆的3自由度动力学模型,针对质心侧偏角、车身侧倾角及侧倾角速度难以测量问题,设计了Luenberger观测器,并对Luenberger观测器进行仿真分析,分析结果表明:观测器跟踪性能良好、速度快且误差小。基于Luenberger观测器设计了状态反馈控制器,并对某多桥车辆进行仿真研究,与只前轮转向对比分析,结果表明:采用状态反馈控制器进行转向的多桥车辆各性能指标都显著优于只前轮转向,且具有良好的动态性能和鲁棒性,提高多桥车辆的操纵稳定性及安全性。     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。