具有不确定参数的车道保持终端滑模控制

为研究具有参数不确定性的自动化公路系统车道保持控制,假定车辆质量、转动惯量、轮胎侧偏刚度等不确定参数有界,基于位置预瞄策略和车辆侧向动力学模型,建立预瞄点处的车辆横向位置误差和横摆角误差动态方程;采用终端滑模控制方法,设计车道保持变结构控制规律;基于李雅普诺夫稳定性理论,对控制系统的稳定性进行分析.仿真结果显示,该文设计的控制规律可使车辆侧向位置误差与横摆角误差具有较快的收敛率.     

基于视觉的智能车辆模糊滑模横向控制

以采用视觉导航的智能车DLUIV-1为对象,对智能车辆的横向控制方法开展研究.首先,建立基于视觉预瞄距离的车辆横向控制系统模型,利用包含速度等因素在内的预瞄运动学模型确定车辆的横向偏差和方位偏差.其次,针对横向控制的特点,提出了模糊和滑模相结合的智能车辆横向控制策略,综合考虑车辆当前的横向偏差和方位偏差,将二者融合后的综合偏差作为滑模切换函数的参数来设计滑模面,将滑模切换函数作为控制目标,利用模糊控制规则调整控制变量的大小来确保存在和到达条件成立,保证方向盘转动的稳定性.仿真结果表明该横向控制器能够保证智能车辆准确而且稳定地跟踪参考路径,且对模型参数的变化具有较强的鲁棒性.     

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。     

融合改善型可行性检验模型的换道跟踪方法

现有的最小安全距离换道可行性检验模型通常默认周围车辆处于车道保持状态,且只考虑本车道和目标车道车辆对本车换道的影响,未讨论周围车辆处于车道变换状态或者相间车道车辆变道的影响。为建立更加安全、全面的换道可行性检验模型,实现安全自主换道,分析了车道变换的逻辑架构,重点研究了一种全面考虑周围（包括相邻车道和相间车道）车辆处于车道变换和车道保持状态的改善型换道可行性检验模型,保障车辆换道过程中不与周围车辆发生碰撞。使用基于模型预测控制（MPC）方法实现换道轨迹跟踪控制,设计仿真对比试验,通过PreScan和Simulink联合仿真对所研究的模型和方法进行验证。仿真结果表明提出的改善型换道可行性检验模型比对比模型更加安全高效,MPC控制方法的横向轨迹跟踪误差在1 cm以内,具有很高的跟踪精度。     

自适应模型预测控制的车道保持控制策略

建立车辆侧向动力学模块、车辆传感模块、道路曲率预瞄模块.在传统模型预测控制(MPC)算法的基础上,利用辛普森法则,结合车道保持优化性能指标和系统约束,设计基于自适应模型预测控制的车道保持控制策略.在Simulink环境下,将其与基于传统模型预测控制器进行比较分析.仿真结果表明:相较于模型预测控制,自适应MPC能够在各控制周期实现车辆模型更新,在强非线性工况下具备较好的鲁棒性,进而能够保证行车安全的前提下,获取较好的乘坐舒适性.     

基于纵向滑移率均衡的车道偏离辅助控制研究

提出了一种无压力闭环的差动制动实现车道偏离辅助的控制方法.根据车辆和驾驶员参考模型确定纠正车道偏离所需的目标横摆角速度.采用滑模算法设计横摆角速度跟踪控制器,确定附加横摆力矩.基于纵向滑移率均衡设计车轮制动压力调节策略,限制车轮最大滑移率,以提高车辆横向稳定性.设计模糊控制器对压力建立过程进行伺服控制.在Carsim/Labview-RT联合仿真平台上对提出的方法进行硬件在环仿真试验,试验结果表明,所提出方法能有效避免车辆偏离车道,鲁棒性强,且车辆横向稳定性好.     

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.     

分布式电动车辆横向稳定性模糊滑模控制

针对分布式电动汽车在高速转弯和变道时,由于其高度的非线性特性和参数的不确定性而出现失稳问题,提出了分布式电动车辆横向稳定性模糊滑模控制的方法.首先建立二自由度车辆动力学模型,得到理想横摆角速度和质心侧偏角;其次设计模糊滑模控制器跟踪理想横摆角速度及质心侧偏角,并依据车辆行驶过程中的反馈信息,利用模糊逻辑对滑模控制器中滑模切换函数的系数不断进行调整优化,采用直接横摆力矩控制方法得出期望的附加横摆力矩;最后使用平均分配原则实现附加横摆力矩的控制分配.基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真的结果表明,所提出的模糊滑模控制方法能够有效地控制车辆姿态并提高其横向稳定性.     

基于转向响应特性的智能车辆轨迹跟踪双闭环控制

智能车辆轨迹跟踪的准确性与鲁棒性是车辆运动控制性能的重要表征,基于路径预瞄信息的跟踪控制研究使车辆性能显著提升. 然而,车辆转向系统响应不足给车辆实时准确的基于预瞄信息跟踪参考轨迹带来挑战. 针对此问题,实时引入转向系统状态建立双闭环轨迹跟踪控制结构,保证智能车辆轨迹跟踪控制算法对转向系统响应不足的鲁棒性. 具体结构外环基于预瞄信息使用模型预测控制求解最优转向角,内环基于转向状态误差使用PID方法设计反馈控制律以补偿转向响应不足. 双闭环结构耦合控制输入保证了车辆鲁棒最优跟踪控制. 最后通过Carsim与Simulink联合仿真,验证了该双闭环控制结构的有效性.      

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.      

基于MPC的车道保持系统转向控制策略

针对汽车的自动车道保持系统,研究了基于模型预测控制(MPC)的转向控制策略.对车辆的侧向动力学和轮胎的侧偏特性进行分析,研究了以位移偏差、横摆角偏差和两者微分项为状态变量、前轮转向角为控制输入的侧向动力学模型;在该模型的基础上,建立了车道自动保持控制的优化性能指标和系统约束,引入了平滑的期望参考轨迹,设计了基于MPC的转向控制策略.仿真试验证明,在不同车速下,该控制策略均能迅速消除侧向位移偏差和横摆角偏差,保证车辆沿着车道中心线行驶,并有效平滑系统的动态响应,具有较好的适应性和鲁棒性.     

基于主动转矩分配的电动车车道保持辅助控制方法

 针对高速工况下四轮独立驱/制动电动车的车道偏离问题,提出一种基于主动转矩分配的车道保持辅助控制方法。该方法的辅助控制系统分为3层,顶层控制器根据人-车-路信息实时进行辅助控制决策,并计算车道保持所需的横摆响应;中层控制器基于滑模控制算法,计算横摆响应跟踪所需的附加横摆力矩;底层控制器通过主动转矩分配产生附加横摆力矩,干预车辆行驶轨迹,以达到车道保持的目的。采用CarSim/Simulink联合仿真进行高速单移线实验验证,结果表明,提出的基于主动转矩分配的四轮独立驱/制动电动车车道保持辅助控制方法,具有良好的车辆动力学稳定性,在高附路面和低附路面上均能够有效地干预车辆行驶轨迹,防止车辆偏离车道。     

基于主动转向的车辆路径跟随广义预测控制

为了增强车辆在外界干扰存下的路径跟随性能,提出了一种基于广义预测控制(GPC)的主动转向控制器来保证车辆对于路径的跟踪能力.采用受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA)作为预测模型,通过带遗忘因子的最小二乘法辨识方法获得CARIMA模型参数,避免了由于车辆非线性造成的参数化建模不准确、繁琐问题.使用车辆路径侧向跟踪误差作为控制器输入,方向盘附加转角作为输出,与驾驶员方向盘转角进行综合,获得车辆方向盘最终转角.在Simulink-CarSim联合仿真环境下,验证了所设计控制器在双移线工况有强侧向风干扰时车辆对路径的跟随性能.     

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...     

基于时间和空间融合的车道偏离预警模型

针对车辆偏离时间和车辆横向位置决策模型精确度不足的问题,基于车辆动力学原理,建立车辆运行模型,分析车辆从当前位置到接触车道边缘为止所需要的最小时间和车辆中心距离车道中心线的距离,建立基于时间和空间融合的车道偏离预警模型;运用Carsim软件对所建模型进行仿真验证,并将所建模型与TLC、DLC两种典型的预警模型的预警结果进行对比,结果表明,本文提出的预警模型可有效针对车道偏离进行预警,误差率在4%之内,精度较高。     

基于差分GPS的局部区域无人车路径跟踪算法

为确保无人车在弯曲度变化较大的路径上运行的平稳性及速度变化的连续性,基于差分GPS定位导航系统,综合考虑前视距离、速度和弯曲度之间的关系,提出了一种改进的Pure Pursuit算法。首先,通过差分GPS对局部区域内的路径信息进行采集,基于NMEA协议对GPS接收机输出数据进行坐标转换;其次,结合车辆运动学自行车模型与Pure Pursuit改进算法进行路径跟踪。试验结果表明,无人车以30 km/h的最高车速与5 km/h的最低车速跟踪既定路径时,最大横向跟踪偏差相比既有算法降低55. 4%,平均横向跟踪误差相比既有算法降低23. 98%,达到了较好的跟踪效果。     

极限工况下车道保持系统的行驶稳定性研究

车道保持控制系统可以辅助驾驶员对车辆的操纵,避免其发生偏离车道、碰撞障碍物等危险情况,通常认为该系统工作在轮胎的线性区段.然而,车道保持中的关键控制变量(方向偏差和侧向偏差)与车辆稳定性关系密切,能够在极限工况下起到稳定车辆的作用.为此,设计了基于人工势场法的车道保持控制算法,在线性车辆模型的基础上将线性轮胎模型扩展为非线性轮胎模型.仿真结果表明,当车辆受到突然的转向干扰时,车道保持控制算法在极限工况下依然能使车辆有效跟踪目标路径,并且保持车辆的稳定性.