一种汽车巡航控制的分层控制算法

为减轻驾驶员操作负荷,提高车辆行驶的安全性和舒适性,提出了一种自适应巡航分层控制算法,并通过调节电子节气门实现了在实车上的应用.在上层控制中,设计了一种基于驾驶员稳态跟车特性的线性跟车算法和可供选择的安全车距模型;在下层控制中研究了基于逆查询表的速度闭环控制策略.通过道路实验知识构建了节气门开度查询表,并结合增量式PID控制的精细调节,实现了良好的车速跟随效果.在此基础上,通过定速巡航实验和稳态跟车实验对所设计的控制算法进行了实车验证.实验结果表明,在正常行驶工况下,自适应巡航控制器能有效降低驾驶强度,对驾驶员具有良好的适应性和舒适性.     

基于加速度反馈的振动输出力跟随控制

为实现振动输出力的高精度跟随控制,对基于加速度反馈的输出力跟随控制算法进行了研究.设计了交流伺服电机驱动的振动实验装置,并建立了系统动力学模型;在Matlab/Simulink平台上,运用实数编码的自适应遗传算法对控制器参数优化整定,并进行正弦输出力跟随控制仿真研究;构建了以TwinCAT实时控制软件为基础的振动输出力控制系统,对振幅为50N,频率分别为13.33、16.67和22.22Hz的正弦输出力信号进行跟随实验.实验结果证明了振动输出力跟随控制实验装置的可行性和控制算法的有效性.     

基于Leader-follower的自主车辆跟随控制器设计

为解决自主车辆的跟随控制中误差系统的稳定性问题, 基于Leader鄄follower 法设计了车辆跟随控制器。对自主车辆进行运动学建模, 采用Leader鄄follower 模型描述车辆跟随结构, 用L鄄渍控制方法建立车辆跟随误差系统, 设计跟随车辆的速度控制器, 以实现跟随车辆对领航车辆的稳定跟随。通过Matlab 仿真实验结果证明,该控制器使误差最终收敛到0, 能达到跟随控制的目的。     

基于向量Lyapunov函数方法的顾前顾后型车辆跟随控制

采用固定车辆间距跟随策略,研究考虑前后车辆信息的"顾前、顾后"型自动化公路系统车辆纵向跟随控制.假定被控车辆能获得前后相邻车辆及车队领头车辆的状态信息,基于非线性车辆纵向动力学模型,设计了车辆跟随系统的纵向滑模控制规律;应用向量Lyapunov函数方法和比较原理,对一类无限维非线性关联系统的稳定性进行研究,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,以孤立子系统的稳定性条件为基础,得到该类非线性关联系统指数稳定性充分判据;基于该稳定性判据,对"顾前、顾后"型车辆跟随系统的稳定性进行分析,得到系统控制参数的收敛区域.研究结果表明:设计的车辆纵向跟随控制规律能使车辆速度误差和间距误差具有较快的收敛速度.     

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器.考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器.采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响.结果 表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性.     

基于超声波的零转弯半径自主跟随机器人定位控制研究

零转弯半径的自主跟随机器具有无正方向、自主跟随、运动灵活等特点。利用无线通信和超声波模块对机器人平台进行定位,通过PID控制确定机器人移动的距离、速度以及机器人转向。为了能达到自主跟随定位的目的,设计了一款手持设备。机器人在接收到手持设备的超声波信号后,通过数据的协同处理,可得到手持设备相对于机器人的位置信息。机器人检测到本体相对手持设备的位置信息后,通过控制算法使机器人向手持设备靠近,从而达到机器人跟随手持设备运行的目的。     

汽车巡航智能跟随控制与仿真

为提高汽车行驶的主动安全性及缓解司机驾驭汽车的疲劳感,提出了汽车巡航智能跟随控制方法.应用模糊控制理论,以前车和巡航车间理论安全距离与实际相对距离偏差及两车速度偏差作为控制变量,设计智能巡航模糊逻辑控制器,将油门开度或制动踏板行程作为控制器输出变量,实现汽车巡航的智能跟随控制.利用Matlab/Simulink针对智能跟随控制功能实施了仿真验证,结果表明:设计的智能巡航模糊控制器能够有效地跟随前方车辆行驶并始终保持两车间的安全距离,说明该控制器具备较强的鲁棒性.     

纵向控制的巡航控制算法实验研究

汽车纵向控制算法包括设定速度算法、车速控制算法和间距控制算法.该控制方法考虑了车辆队列的稳定性.控制算法中汽车预计加速度的计算是基于汽车可行驶间距计算的而不是基于车辆间通讯计算的.本文通过尾随前车工况最终证明通过此车辆纵向控制算法可以实现确保车辆队列稳定的车辆间距控制.     

汽车纵向控制的停走巡航控制算法实验研究

本文讲述了车辆队列中汽车间距的纵向控制算法和试验结果。汽车纵向控制算法包括设定速度算法、车速控制算法和间距控制算法。该控制方法考虑了车辆队列的稳定性。控制算法中汽车预计加速度的计算是基于汽车可行驶间距计算的而不是基于车辆间通讯计算的。最终证明通过此车辆纵向控制算法可以实现确保车辆队列稳定的车辆间距控制。     

新的基于反馈线性化的车辆编队控制

以编队中各车辆的运动学模型为基础,在跟随领航者体系下建立新的车辆编队系统动态模型.设计带有不定离轴点的输入输出反馈线性化跟踪控制器,将跟随车辆与领航车辆的跟踪问题转化为特定误差系统的控制问题.利用图论将所设计的跟踪控制器扩展到车辆编队控制中,并对车辆编队控制效果进行仿真验证.     

履带式装甲车辆纵向速度控制

履带式装甲车辆的动力学系统具有强烈非线性、不确定性的特点,为解决直线行驶工况下的速度控制问题,结合驾驶员驾驶操纵经验,提出一种自适应性强的变论域分相模糊比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制方法,实现了对期望车速的有效跟随。首先建立包含发动机、传动系及制动系的装甲车辆纵向动力学模型,然后利用模糊算法在线整定PID控制器参数,并采用变论域分相设计进一步提高控制器的自适应能力。仿真实验结果表明,提出的控制方法与传统PID及模糊PID相比,车速跟随控制精度与快速收敛性都有了提高,尤其能够有效解决驱动/制动切换时整车运动状态改变导致的控制效果大幅度下降问题。     

跟踪误差的增量式模型预测控制

针对一类工业生产过程中实时跟踪问题,本文提出一种增量式模型预测控制算法,其基本思想是在预测模型中根据跟踪误差采用速度响应来建立预测模型,并在预测模型中采用控制量的增量软约束和在线滚动优化方法使其二次性能指标达到最优。理论分析和Matlab仿真实验结果表明,该控制算法能获得良好的跟踪性能、平稳的被控对象动态响应以及更强的闭环系统鲁棒性。     

插电式混合动力汽车的燃油经济性优化分析

针对速度变化对插电式混合动力汽车(PHEV)经济性的影响,提出一种顺序速度平滑控制策略.通过对给定交通约束条件下的速度曲线进行顺序平滑处理,优化充电策略,提高插电式混合动力汽车的燃油经济性.根据前车速度的预测值,在车辆与前车的可接受跟踪距离范围内,通过最小化加速度来平滑车速;采用最优的充电耗散策略,根据整个行程的信息,将电池充电延长到行程结束.通过对3种典型工况测试周期的组合,研究商用PHEV的连续优化对两种不同行驶模式的影响.仿真结果表明:所提出的顺序优化方法由于与车辆结构无关,实用性较高;由于在速度优化中使用线性车辆模型求解最优控制问题,因此计算过程的实时性较好;速度平滑控制方法使燃油消耗量减少7%~14%.     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。     

四轮独立转向无人车辆斜向行驶轨迹跟踪控制方法

针对四轮独立转向电动汽车转向系统成本高、但功能开发程度低的问题,提出一种车辆斜向行驶控制策略,优化四轮独立转向电动汽车换道过程中的行驶稳定性. 基于四轮独立转向电动汽车横向、纵向二自由度车辆模型,提出一种横纵向耦合轨迹跟踪控制方法,该方法基于线性时变模型采用模型预测控制（MPC）算法,对横向偏差、航向角偏差及纵向速度偏差进行闭环控制. 设计车辆稳定性控制器,包括横摆力矩控制器和转矩分配控制器,同时提高车辆轨迹跟踪精度和行驶稳定性. 最后搭建Simulink/Carsim/Prescan联合仿真平台,对四轮独立转向电动汽车双移线工况进行模拟换道仿真,仿真结果证明了斜向变道的可行性和横纵向耦合轨迹跟踪控制方法的有效性.      

插电式混合动力汽车纯电动行进间启动发动机的平顺性控制

针对单电机插电式混合动力汽车在纯电动行进间电动机启动发动机时由于系统输出转矩变化进而引起整车冲击的问题,分析得到发动机点火时刻的不同及离合器接合状态的不同是造成转矩波动的原因。在此基础上,提出了基于离合器主、从动盘转速差和电机角加速度为输入量的离合器压力模糊控制的混合动力汽车模式切换动态协调控制策略,并对比了发动机目标转速点火和怠速转速点火的控制效果。最后通过台架试验以及实车道路试验对提出的控制策略进行了验证。结果表明,基于目标转速点火的协调控制策略能减小整车的冲击度。     

一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法

针对传统Mean Shift算法跟踪窗口固定不变,无法对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪的问题,文中根据车辆跟踪的特点,提出一种基于Mean Shift和C-V模型的车辆跟踪算法.首先利用传统Mean Shift得到初始跟踪窗口,然后根据C-V方法所提取的车辆形状信息对跟踪窗口的中心和大小做进一步修正,在跟踪过程中综合利用了目标颜色、形状等信息,同时对传统C-V方法进行改进,采用一种新的初始化水平集函数表达方法.实验结果表明,文中算法在满足实时性要求的同时,大大提高了车辆跟踪精度.     

采用变时域模型预测的车辆路径跟踪控制方法

为了解决自动驾驶车辆变速行驶时模型预测路径跟踪控制器的可靠性问题,提出一种变预测时域自适应路径跟踪控制方法.首先,推导简化后适用于仿真验证的车辆三自由度动力学模型,引入松弛因子以避免求解过程中出现非可行解,并将跟踪控制转化为二次规划求解问题;然后,确定模型预测控制器的重要设计参数,分析车速和预测时域的变化关系,拟合预测时域与车速的函数曲线,设计一种变时域自适应路径跟踪控制器;最后,搭建Carsim/Matlab/Simulink联合仿真平台进行验证.结果表明:变时域自适应路径跟踪控制器能够随着车速变化实时更新预测时域,可保证车辆具有较好的跟踪精度和稳定性.     

基于改进灰狼优化的开关磁阻风力发电最大功率点跟踪控制策略

以中小型开关磁阻风力发电机为研究对象,针对发电过程中,在不同风速条件下最大功率点跟踪控制快速性和准确性的需求,提出一种基于自适应加权灰狼优化PID算法的最大功率点跟踪控制策略。当外界风速发生变化时,根据实时风速计算出风力机最佳转速,其与实际转速的差值作为加权自适应灰狼优化PID控制算法的输入,作为转速闭环的PID控制参数,从而输出电压脉宽调制的最优占空比,实现变风速下的最大功率点跟踪控制。仿真结果表明,与传统PID控制相比,自适应加权灰狼优化PID算法能够在风速变化情况下,更加快速准确地实现最大功率点跟踪控制。