基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

基于自适应MPC的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶汽车轨迹跟踪精度和稳定性,设计一种基于模型预测控制(MPC)的自适应轨迹跟踪控制器.利用遗忘因子递推二乘算法在线估计轮胎侧偏刚度,实时更新控制器预测模型;设计控制参数选择器,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行在线优化,实现预测时域能根据横向和纵向车速自适应的选择.通过Simulink/Carsim进行联合仿真分析,结果表明所设计的控制器提高了轨迹跟踪的精度和稳定性,尤其是高速阶段的行驶稳定性.     

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.     

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。     

基于线性自抗扰的AGV轨迹跟踪控制器设计及参数优化

针对自动导引车（AGV）的轨迹跟踪问题，通过将多入多出的非线性运动学系统解耦为多个单入单出的线性系统，在此基础上设计了基于线性自抗扰控制（LADRC）的轨迹跟踪控制器；引入混沌搜索对量子粒子群算法（QPSO）进行改进以解决其易于陷入局部最优的问题，然后利用混沌量子粒子群算法（CQPSO）对LADRC控制器的参数进行整定；最后分别就参考轨迹为直线和参考轨迹突变情况下的轨迹跟踪情况进行了仿真实验，实验结果证明了本文设计的轨迹跟踪控制器的有效性。     

欠驱动水面船舶的轨迹跟踪模型预测控制器

针对在风、浪、流时变干扰下欠驱动水面船舶的轨迹跟踪控制问题,设计了一种基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器.考虑到欠驱动船舶在没有横向驱动力情况下控制船舶纵向、横向和艏摇角3个自由度的运动,建立了仅有2个控制输入量且存在风、浪、流干扰下的非线性状态空间模型,在对模型近似线性化后应用线性模型预测控制方法设计出了一种考虑控制量极限约束、控制增量约束以及输出量约束的轨迹跟踪控制器.最后,在仿真环境下测试了系统对圆形轨迹的跟踪性能,并对约束进行了误差分析.结果表明,所设计的控制器能较好地满足跟踪性能,并能抵抗一定程度的环境干扰.     

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.     

基于自适应模型预测控制的拖拉机路径跟踪研究

自主化作业的拖拉机由于作业速度和跟踪路径曲率的不断变化,基于固定参数模型预测控制的路径跟踪器不能达到理想效果.为提高控制器的自适应性,提出基于改进粒子群优化的自适应模型预测控制算法.该算法将作业场景与粒子群算法相结合,对模型预测控制中的预测时域进行自适应调整,当作业场景发生改变时,则用粒子群优化算法选取理想预测时域参数.为提高粒子群优化算法的寻优效果,采用分段函数的方式对惯性权重进行改进.以东方红-X1304拖拉机为研究对象,对作业速度为1、2m/s和变速,跟踪路径为直线和曲线等情况进行仿真实验,并对比分析基于固定预测时域和自适应预测时域的控制器.结果表明,相对于基于三个固定时域的控制器,基于自适应预测时域控制器的跟踪精度和收敛速度分别提高了2％～44％和2％～71％.     

FROG-LEG型机械手的模型预测控制研究

研究了FROG-LEG型机械手的轨迹跟踪控制问题,提出将基于动力学的预测控制应用于机械手的位置控制,并利用当前时刻控制误差补偿下一周期的控制量。在分析FROG-LEG型机械手结构的基础上,首先建立了机械手的等效串联结构运动学模型,然后建立了水平和垂直方向解耦的动力学模型,在此基础上对并联机械手进行了基于预测控制的轨迹跟踪研究。仿真实验表明:该预测控制方案可以使得机械手有效地跟踪路径规划器给出的轨迹;关键关节的控制效果可以通过加大其权重得到提高;模型校正可以大大降低控制误差。     

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.      

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

采用余弦相似度和变预测时域的汽车轨迹追踪控制

为提高自动驾驶汽车在不同车速下轨迹追踪精度、行驶稳定性和控制器的自适应能力,提出一种基于余弦相似度和变预测时域的轨迹追踪控制器。基于传统MPC的轨迹追踪控制器,提出以矩阵的余弦相似度来度量预设状态和实际状态两个矩阵的差异程度,确定预测模型的优化节点,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行优化。通过计算机仿真对比试验,结果表明与传统MPC的轨迹追踪控制器相比,所提出的MPC控制器在不同车速下的轨迹追踪精度和车辆稳定性均有明显的提升。     

自动驾驶车辆的变步长路径跟踪控制

为提高自动驾驶车辆路径跟踪控制的稳定性并保证实时性,设计变步长模型预测控制器.通过变步长对预测时域进行分级,引入道路曲率及侧偏角约束,采用CVXGEN进行优化求解.通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真,对文中方法进行验证.结果表明:变步长模型预测控制器既能保证较好的跟踪效果,又能确保车辆行驶的稳定性.     

越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪

提出一种越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪控制方法.针对越野地形建立了考虑路面倾角的智能车辆动力学模型,并推导了基于零力矩点的车辆侧倾安全约束.然后考虑上述车辆动力学模型及安全约束条件,设计了基于模型预测的智能车辆轨迹跟踪控制器.仿真试验表明该方法可以有效地适应复杂的越野地形,并能够在实现无碰撞轨迹的同时防止车辆发生侧翻危险.      

自主车辆线性时变模型预测路径跟踪控制

为提高自主车辆路径跟踪控制的实时性和鲁棒性,研究一种线性时变模型预测路径跟踪控制方法.建立用于控制器仿真验证的纵向侧向二维车辆非线性动力学模型;从二轮三自由度模型出发,推导出线性时变路径跟踪预测模型;引入向量松弛因子解决优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题,基于模型预测控制理论将路径跟踪控制算法转化为带软约束的在线二次规划问题;最后通过Matlab/Simulink实现车辆动力学建模和控制器设计,双移线工况仿真结果表明,所设计的控制器能够适应不同车速、不同设计参数的鲁棒性要求.     

考虑人机作用力的康复训练机器人各运动轴最优轨迹跟踪预测控制

针对人机作用力影响康复训练机器人的跟踪性能问题,提出了一种新颖的观测器设计方法,目的是利用系统的位置输出估计人机作用力.同时,为了抑制人机作用力并避免运动中产生较大的跟踪误差而影响康复者安全,设计了非线性控制器,并得到了机器人各运动轴系统模型.进一步,结合预测控制同时约束了系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差,并实现了各运动轴的最优轨迹跟踪.通过仿真结果对比分析和实验研究,表明文中提出人机作用力观测和控制器设计方法的有效性和优越性.      

车辆变速轨迹跟踪横纵耦合控制方法

针对变化速度下车辆轨迹跟踪精度以及实时性差的问题,提出一种基于模型预测控制的横纵耦合控制方法。在三自由度车辆动力学模型中,将车轮驱动力与前轮转角作为控制量,以单控制器形式实现车辆横纵向运动的综合控制,并且在考虑耦合特性的基础上,设计目标函数与可变权重系数,求解最优横纵向控制量。并且基于五次多项式理论,设计一种变速双移线轨迹以验证控制器综合轨迹跟踪能力。实验结果表明,该控制器能有效跟踪变化车速并且保持高轨迹跟踪精度与良好的实时性。     

车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制

为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶PID控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,本文所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。