一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法

针对智能车辆纵向控制要同时满足期望车速和期望加速度的需求,同时考虑到道路阻力变化对纵向控制的影响,提出一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法对道路阻力进行估计。在此基础之上基于条件积分方法设计耦合的车速和加速度控制律,通过积分自动调节和切换策略,保证了车速控制和加速度控制的平滑切换。并且通过建立李雅普诺夫函数,证明了车速跟踪误差的全局渐进稳定。最终通过实车试验验证了控制方法的有效性。     

一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法

针对智能车辆纵向控制要同时满足期望车速和期望加速度的需求,同时考虑到道路阻力变化对纵向控制的影响,提出一种考虑加速度需求的车速自适应控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法对道路阻力进行估计。在此基础之上基于条件积分方法设计耦合的车速和加速度控制律,通过积分自动调节和切换策略,保证了车速控制和加速度控制的平滑切换。并且通过建立李雅普诺夫函数,证明了车速跟踪误差的全局渐进稳定。最终通过实车试验验证了控制方法的有效性。     

基于模糊免疫PID的驾驶机器人车辆路径及速度跟踪控制

为了实现装备驾驶机器人车辆的路径及速度跟踪控制,提出了1种基于模糊免疫比例积分微分(PID)的控制方法。通过比较车辆实际行驶路径与期望路径的侧向偏差,模糊免疫比例路径跟踪控制器控制转向机械手操纵方向盘。通过计算期望车速与实际车速的偏差,模糊免疫PID速度跟踪控制器控制制动/油门机械腿分别操纵制动/油门踏板。通过引入车速反馈不断更新汽车的侧向加速度增益,实现了车辆转向控制与纵向车速控制的解耦。Carsim/Simulink软件的联合仿真结果显示,车辆路径跟踪和车速跟踪的最大误差分别为0.28 m和1 km/h。     

道路减速带对车辆平顺性和安全性的影响

在分析道路减速带控制车速原理的基础上,采用实车道路试验的方法,研究了道路减速带结构尺寸对车辆平顺性和安全性的影响,得到了车辆通过不同结构尺寸道路减速带时,车身加速度和车轴加速度随车速的变化关系.结果表明:道路减速带的宽度与控制车速成正比,高度与控制车速成反比;对于车速小于40 km/h的道路,道路减速带宽度为400～500mm(高度为40～50 mm)即可取得良好的控制车速效果;对于车速小于60 km/h的道路,道路减速带的宽度为500～600mm(高度为30～40 mm)时才能取得良好的控制车速效果.     

分布式驱动电动汽车纵向车速非线性自适应估计

基于分布式驱动电动汽车,提出了一种纵向车速非线性自适应估计算法.该算法使用车辆加速度传感器信息和各车轮滑移率反馈值对车辆纵向车速进行估计.从理论上证明了纵向速度估计误差收敛.根据各车轮滑移率的大小确定各轮速估计误差在估计算法中的反馈修正比例.使用带遗忘因子的递推最小二乘算法在坡道路面对路面坡度进行了在线实时估计,进而使用坡度估计值修正纵向加速度传感器信息,实现了坡度自适应纵向车速估计.该方法具有计算量小、估计精度高的优点.通过多工况的实车试验验证了算法的有效性.     

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。     

分层架构下智能电动汽车纵向运动自适应模糊滑模控制

针对智能电动汽车(intelligent electric vehicles,IEV)的纵向控制在不确定性干扰下存在非线性、强时变特征,提出一种分层控制架构下的智能电动汽车纵向跟车运动自适应模糊滑模控制方法.根据经典理论力学建立表征智能电动汽车纵向行为机理的动力学系统模型,并进一步构建智能电动汽车纵向跟车运动分层控制构架.上层控制根据本车与前车的行驶状态信息得出期望加速度滑模控制律,进而利用自适应模糊系统替代滑模切换项以改善控制性能;下层控制通过设计驱动/制动切换策略以提高行驶舒适性,然后基于逆动力学模型实时求解期望控制力矩以跟踪期望加速度.为验证所提方法的有效性,在不同行驶工况下进行的仿真试验结果表明,该方法能实现本车平稳准确地跟随前车行驶,且对前车加速度的干扰具有鲁棒性.     

加速度连续型自适应巡航控制模式切换策略

提出了一种用于自适应巡航控制(ACC)系统的控制模式切换策略。现有ACC控制模式的划分及其切换策略有可能使车辆加速度变化过于剧烈,且未考虑驾驶员超车等需求,不利于驾驶舒适性。该文在现有ACC控制模式的基础上增设接近前车和超车2种控制模式,提出基于零期望加速度曲线的切换策略,并利用加权平均算法对控制量进行连续性处理。实车试验表明:所设计的ACC控制模式切换策略与实际驾驶工况相符,能够实现切换过程中加速度的连续平稳变化,并满足驾驶员控制优先权的要求。     

汽车自适应巡航控制主动制动实现方法

探讨主动制动控制系统在汽车自适应巡航控制中的作用.对主动制动采用基于加速度的控制方案,给出了主动制动系统的硬件组成.为了实现期望加速度跟随控制,在理论和试验的基础上建立了用于求解期望制动压力的车辆制动逆动力学模型.利用改进的PID算法开发了制动压力控制器.实车试验证明,制动压力和加速度控制效果都达到了自适应巡航系统对主动制动控制的要求.     

汽车自动驾驶的方向与车速控制算法设计

【】用于港口集装箱转运和路面疲劳试验加载等场合的半挂汽车列车运输具有线路固定和场地封闭等特点,采用自动驾驶将提高行车安全、减少人力成本。本文以半挂汽车列车为控制对象,设计了汽车自动驾驶的方向和车速控制算法。采用基于侧向位置偏差和航向偏差联合控制参数的方向控制策略。为增强方向控制算法对不同车速的适应性,引入基于稳态转向增益的方向控制增益调度。车速控制采用预瞄位置期望车速与当前实际车速的偏差反馈PID控制,以油门开度与制动踏板行程为非相容组合控制输入,依据期望纵向加速度确定不同控制输入方式的切换及控制输入大小。采用Matlab/Simulink和TruckSim协同仿真手段评价自动驾驶控制效果,仿真结果表明在设定不同路径和目标车速下,提出的算法均能以较小侧向位置偏差、航向偏差和车速误差实现路径和车速跟踪。