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.      

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.      

具有参数不确定的移动机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有参数不确定性的非完整移动机器人轨迹跟踪问题.综合考虑了移动机器人的运动学和动力学方程,首先采用输入-输出反馈线性化方法得到具有不确定性的线性化模型,系统中的不确定性满足匹配条件;然后基于积分滑模控制的思想设计了鲁棒轨迹跟踪控制器,保证了系统在整个响应过程中的鲁棒性,并且分析了参数不确定对控制器的影响,给出了一个闭环系统稳定的充分条件;最后对系统具有较大的参数摄动进行了仿真试验,结果表明所设计的控制器能够保证移动机器人有效性地跟踪期望轨迹.     

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。     

基于PI电流环电动助力转向系统的鲁棒H_∞控制

首先在电流闭环PI控制的基础上,建立电动助力转向系统传递函数的仿真模型,应用混合灵敏度方法设计了电动助力转向系统的鲁棒H∞控制器.通过仿真分析,结果表明,基于PI电流环的混合灵敏度鲁棒H∞控制器能在较宽频带范围内增强地面低频信号、削弱地面高频信号和抑制转矩传感器噪声,同时考虑到了转矩传感器实际测量噪声均远小于仿真所采用值.所设计基于PI电流环的混合灵敏度鲁棒H∞控制器具有较强鲁棒性能,助力跟踪能力和抗干扰能力,改善转向回正特性,提供驾驶员较为满意的路感,提高车辆的转向操纵性能.     

车辆自主快速变道的轨迹规划与跟踪控制

指出城市路况下的车辆快速变道行为需要较大的方向盘转角,导致轮胎工作在非线性区域.建立前轮转向单轨车辆的7维动力学模型,基于Modified Nicolas-Comstock(MNC)轮胎模型和无滑移假设,研究自主车辆快速变道行为下的轨迹规划与跟踪控制方法.提出一种隶属度函数在线自整定的模糊控制器,能自适应地跟踪规划的可行轨迹.基于MATLAB-ADAMS进行实例仿真与对比,结果表明所提出方法能有效地用于大角度转向场合.     

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.     

深孔管壁喷涂机械手的鲁棒跟踪控制方法

针对适用于长且变截面的4自由度管道喷漆机械手，为了保证它的跟踪精度，设计了一种鲁棒轨迹跟踪控制器，保证了跟踪误差的一致终值有界。最后，通过模拟仿真对所提出的控制方案与比例积分微分(PID)控制方案进行了比较，结果表明鲁棒轨迹跟踪控制具有更高的跟踪精度和稳定性。     

轮毂驱动电动汽车差动助力转向控制设计

基于差动助力转向的基本原理及助力特性分析结论,提出一种基于参考转向盘力矩的转向盘力矩直接控制策略,结合抗积分饱和变参数PI(比例-积分)控制算法,开发分布式驱动电动汽车差动助力转向控制器,并进行转向系统参数灵敏度分析和控制系统稳定性分析;设计机械转向系统故障容错策略.Carsim与Simulink联合仿真结果表明:常规工况下,所开发的控制器在保证车辆的操纵稳定性的同时,有效地减小了驾驶员的操纵负担;在机械转向系统故障的换道工况下,所开发的控制器实现了车辆的独立换道,提高了车辆行驶的安全性.     

非完整移动机器人的神经网络滑模自适应轨迹跟踪控制

针对非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种鲁棒项系数自调整的神经网络滑模自适应控制策略。首先由反推法设计运动学控制器;其次,基于滑模控制设计动力学控制器,利用径向基神经网络(RBF)自适应逼近系统非线性不确定性上界,实现鲁棒项系数自调整,克服了传统滑模控制鲁棒项设计需要已知系统不确定性上界的缺陷,实现了速度跟踪。李亚普诺夫稳定性定理保证了闭环系统的稳定性及跟踪误差的渐近收敛。仿真结果进一步验证了所提方案的可行性。     

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。     

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.     

基于视觉和后推方法的智能车轨迹跟踪控制

通过基于视觉的车道标志线识别系统建立智能车的期望跟踪轨迹,并将智能车运动学模型转换为链式系统模型,同时利用Backstepping方法设计控制律,克服了动态反馈线性化的方法设计的控制器维数较高以及滑模变结构控制器会呈现高频的抖振的缺点。通过仿真试验表明该方法得到了较好的轨迹跟踪控制效果和良好的全局稳定性。     

网联混合车流车辆换道博弈行为及模型

车联网环境中,交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况.针对智能网联交通环境下的新型混合车流,建立了车辆的换道行为决策模型.对于混合车辆交通流引入最小安全区域模型,自主车辆交通流基于博弈论的思想进行建模.自主车辆之间的换道被看作为1种非合作博弈行为,车辆以自身行驶状态为博弈收益,寻求行驶条件更优的车道.运用SUMO软件对提出的换道模型进行仿真验证分析.仿真结果表明,博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有较高的车道利用率和安全稳定性.     

基于贝塞尔曲线的智能商用车换道避障轨迹规划

智能车辆的安全避障是实现自动驾驶技术的基础,针对智能商用车高速行驶中的避障问题,建立相应的避障策略,结合高速公路实际工况,对智能商用车的换道避障轨迹进行规划,分为路径规划与速度规划两方面。基于车辆的横向稳定性,结合鱼钩实验得到商用车高速转向时路径曲率的最大值,提出基于贝塞尔曲线的轨迹规划算法,对曲率进行约束,利用遗传算法选取最优避障路径。并基于车辆安全距离模型确定避障车速,规划出一条满足动力学约束以及瞬态侧翻阈值约束的避障轨迹,利用Trcksim软件对避障轨迹的可行性进行验证,结果表明智能商用车能够安全、高效的进行换道避障。     

An Intelligent Adaptive Fuzzy PID Controller Based on Multimodel Control Approach

A novel intelligent adaptive fuzzy PHD controller based on multimodel control approach is presented in this paper.It can improve the system performance of the dynamic time- varying system at various operating conditions.The fuzzy PHD controller is implemented by combining a fuzzy PI with a fuzzy PD controller in a parallel structure. The parameters of the fuzzy PHD controller are linked, via analytical derivation, to the gains of the linear PID controller. The sum of error square is used as performance criterion to locate the model that best reresents the process among the multiple models, The desired control output to drive the process along the desired path is generated only by modifying the output scale factots GU_I and GU_D of the fuzzy PID controller, Among the prescribed models, the control signal of the nearestmmodel to the system is applied. The system can be driven to its original trajectory because of the robustness of the fuzzy PID controller, Computer simulation results show that the adaptiv     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。