基于避撞轨迹跟踪的车辆稳定性控制仿真研究

以四轮独立制动且前轮转向的车辆作为研究对象,运用模型预测轨迹跟踪控制方法跟踪五次多项式避撞轨迹,同时运用线性二次型调节器(LQR)方法确定期望附加横摆力矩,进而运用轮胎力优化分配方法对制动力进行分配,最终实现避撞轨迹跟踪过程的汽车稳定性控制。仿真结果表明,在较低附着系数路面,增加汽车横摆力矩控制有效提升了车辆在避撞轨迹跟踪过程中的稳定性,并缩短轨迹跟踪调整时间,使车辆能够更快地到达期望轨迹。     

电动汽车横摆力矩拉盖尔函数模型预测控制

针对后轮轮毂电机驱动电动汽车横向稳定性的控制问题,建立了分层控制结构。上层控制器基于拉盖尔函数模型预测控制理论,跟踪理想横摆角速度,同时考虑附加横摆力矩约束,得出附加横摆力矩需求;下层控制器以后轮轮胎利用率为目标函数,考虑轮胎附着约束和执行器约束,通过求解二次规划问题将附加横摆力矩分配到两个后轮。选取前轮转角阶跃输入和双移线2种工况,利用Carsim与Matlab/Simulink进行了联合仿真,仿真结果表明:在高附着路面条件下,所设计的控制方法减小了汽车瞬态响应的反应时间和超调量,提升了汽车瞬态响应的品质;在低附着路面条件下,所设计的控制方法使汽车能跟踪理想横摆角速度,避免汽车转向失稳。     

考虑道路曲率的多约束高速无人驾驶汽车横向跟踪控制方法

为了提高模型预测控制(model predictive control, MPC)方法在高速无人驾驶汽车横向跟踪中的有效稳定控制,建立考虑横摆、侧滑和曲率等因素的高速车辆动力学模型,提出基于三次贝塞尔曲线的连续自适应分段拟合法以获取道路曲率,然后设计考虑车辆滑移稳定性约束、道路环境约束和轮胎纵横向耦合力约束,以车辆高速跟踪过程中的航向偏差、横向偏差以及滑移率等二次型最优为目标进行求解的MPC控制器。仿真案例基于MPC方法,搭建CarSim/SimuLink联合仿真模型,研究高附着路面恒定高速和低附着路面变速2种仿真工况。研究结果表明：车辆在恒定高速工况下以不同的车速在不同曲率的道路行驶时横向跟踪误差在0.6 m以内,优化的前轮转向角最大值为0.1 rad,横摆角速度-横向速度相平面也在包络线之内,车辆在大曲率路径跟踪时,平均横向跟踪误差0.221 9 m,平均横摆角速度为0.180 8 rad/s,较不考虑道路曲率/滑移稳定性约束的跟踪效果显著提升;低附着路面小曲率/大曲率路径变速工况下,车辆考虑轮胎耦合力的前轮转向角约束较未考虑时的横向跟踪误差显著减小(其中低附着路面小曲率路径工况的...     

转向紧急避撞轨迹规划与模型预测跟踪控制

为了实现安全地转向紧急避撞,提出了一种限制侧向加速度的多项式轨迹规划方法。在确定规划起始和结束时间运动状态参数时,导出规划轨迹时间段内侧向加速度的表达式。为了提高转向避撞的车辆稳定性,设置一个侧向加速度峰值的限值,根据该限值下的加速度峰值方程式确定各种车速下的轨迹纵向末位置。其次,为在转向避撞时准确跟踪规划轨迹,采用多约束模型预测控制(MMPC)进行避撞轨迹跟踪。基于3自由度车辆动力学方程建立预测模型,同时考虑轮胎侧偏角、前轮转角及其增量作为稳定性约束。最后,进行3种车速下的Carsim/Simulink软件联合仿真,并与单约束模型预测控制(SMPC)进行对比。研究结果表明:MMPC最大横向跟踪误差不超过0.23 m,前轮转角无突变。车辆侧向加速度及轮胎侧偏角均在约束范围内,较好地实现了转向紧急避撞。与MMPC相比较,SMPC在80 km/h时轮胎侧偏角超过线性范围,车辆发生了侧滑。     

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.      

智能车辆路径跟踪与稳定性的模型预测控制

为了改善车辆在路径跟踪时因车速较快或路面较差而发生侧滑的情况,提出一种智能车辆转向与制动联合控制器;在模型预测控制理论的基础上,通过监测轨迹偏差、横摆角偏差以及横摆角速度偏差3个控制参考量,在每个控制时域得到最优的前轮转角和附加横摆力偶矩,并以单轮制动逻辑分配给4个车轮制动力矩;利用CarSim和MATLAB Simulink软件,对车辆以不同车速在不同路面上跟踪轨迹的工况进行联合仿真。结果表明:控制器可以使车辆中低速行驶在冰雪路面和干燥沥青路面上精确、稳定地跟踪期望路径,具有良好的鲁棒性;高速行驶时车辆的横向稳定性仍然良好,但是在冰雪路面上会损失一定的跟踪精度。     

4WID车辆主动安全控制策略研究

针对4WID车辆主动安全控制,设计开发了一种基于主动前轮转向(active front steering,AFS)、直接横摆力矩控制(direct yaw-moment control,DYC)与驱动防滑(acceleration slip regulation,ASR)集成的控制系统.控制系统采用分层控制结构,其中决策层基于滑模变结构控制理论与车辆相平面稳定判据,设计了横摆角速度与质心侧偏角协调控制器,计算保持车辆稳定性所需的附加横摆力矩.此外,基于滑移率门限值,设计了模糊PI控制器,分配AFS模块与DYC模块输入的附加横摆力矩,获得最终附加横摆力矩与附加前轮转角.执行层通过对驱动/制动力矩与前轮转角的控制,实现速度保持,滑移率控制与车辆稳定性控制功能.仿真结果表明,在高速、低附着系数路面的极限工况下,集成控制策略可实现车辆操纵稳定性控制且综合性能优于单独控制.     

车辆转向过程稳定性分析与控制

为提升车辆稳定性控制系统(VDC)的性能,综合考虑前轮转角、车速和路面附着,提出一个车辆转向过程中的稳定性指标。基于该稳定性指标,得到综合考虑车辆动力性、操控性和稳定性的车速上限。制定了一种车速控制和主动横摆力矩联合控制的控制策略,同时控制发动机扭矩和主动横摆力矩。实车实验证明了该控制策略在高速、大转向角时的有效性。     

无模型坐标补偿积分滑模约束的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制

为了解决四轮自动驾驶汽车轨迹跟踪的复杂控制问题，提出一种新的全格式无模型自适应坐标补偿积分滑模约束控制方案。控制方案只需要自动驾驶车辆轨迹跟踪的I/O数据，不涉及车辆模型信息，即前轮转角输入数据和车辆横摆角输出数据。因此，该方案对于不同车型均能实现轨迹跟踪控制。在轨迹跟踪过程中只针对车辆横摆角进行控制易造成跟踪轨迹偏差，本文在全格式无模型自适应控制的基础上加入坐标补偿算法；为了提高系统在运行过程中的鲁棒性，加入积分滑模控制；为了应对在滑模控制过程中系统运行在饱和区域，设计了动态补偿，使轨迹跟踪系统运行在滑模控制的线性区域。最后，对无模型自适应积分滑模约束控制方案、原型无模型自适应控制算法和PID算法进行仿真比较。仿真结果表明，所提算法比传统控制方法具有更好的控制性能，跟踪波动误差在0.09%以内，稳定时间在0.5 s以内，跟踪曲线平滑。     

汽车紧急避撞系统控制算法

针对汽车主动避撞问题,提出了一种紧急避撞系统的控制算法,建立了紧急避撞安全距离模型,设计了模糊比例-积分-微分(PID)控制器。对典型的高速变道避撞工况进行了仿真,仿真结果表明:本文设计的汽车紧急变道避撞控制系统,能够控制车辆在高速情况下按照所设计的预定变道轨迹行驶,横摆角速度为-7.41~7.42(°)/s,具有良好的稳定性。仿真实验验证了模糊PID控制性能优于单纯的PID控制。     

汽车主动前轮转向与直接横摆力矩协调控制

为充分利用路面的纵横向附着力,改善车辆的操纵稳定性,提出基于自抗扰解耦技术的主动前轮转向(AFS)与直接横摆力矩(DYC)集成控制方法。基于仿真实验确定发生侧滑时的车辆前轮转向临界角,并用来划分AFS与DYC各自的工作区域。对AFS与DYC的控制进行加权,使AFS控制的退出与DYC控制的介入渐变进行。基于线性二自由度车辆模型设计了AFS与DYC的自抗扰(ADR)集成控制器。在CarSim中建立车辆模型,由Simulink的控制模型进行控制,进行了高低附着路面的双移线实验。AFS与DYC集成控制相对于AFS、DYC分别单独作用,在高附着路面,其横摆角速度最大值分别下降20%和11.8%,质心侧偏角最大值分别下降28.1%和17.9%,侧向加速度最大值分别下降26.1%和20.7%;在低附着路面,其横摆角速度最大值分别下降14.5%和13.3%,质心侧偏角最大值分别下降6.7%和1.4%,侧向加速度最大值分别下降9.7%和3.5%。实验结果表明,该文协调控制策略及集成控制方法能够提高车辆在高低附着路面行驶的稳定性。     

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...     

基于模型预测控制的电动轮车辆横摆控制

为提高电动轮驱动车辆对不同路面的适应能力,基于模型预测控制提出一种将驱动电机的饱和输出力矩作为控制输入约束、将质心侧偏角作为输出约束的汽车横摆控制方法。建立2自由度的车辆状态空间模型作为预测模型,在线计算出跟踪理想横摆角速度所需的附加横摆力矩,通过调节相应驱动轮的驱动力来完成高效、简易的直接横摆力矩分配。将本文算法应用于四轮驱动的8自由度整车模型进行控制仿真,结果表明,该方法能够保证车辆在良好路面及湿滑路面上紧急转向和换道的操作稳定性,并能改善车辆循迹能力。     

横摆角速度反馈对车辆操纵稳定性的影响

为了改善装有电子助力转向系统（EPS）的车辆操纵稳定性，分析研究了EPS中引入横摆角速度负反馈对车辆操纵稳定性的影响，建立了包含EPS的人-车系统数学模型，并利用SIMU—LINK工具箱进行了仿真分析。结果表明：该模型在EPS中引入横摆角速度负反馈，可以显著改善前轮角阶跃输入下车辆的横摆角速度的瞬态响应；EPS助力矩响应曲线上升平稳缓慢，有利于汽车在低附着系数路面高速转向行驶的操纵，从而提高了汽车的行驶安全性。     

基于比例控制的4WS汽车操纵稳定性仿真研究

建立了基于比例控制的4轮转向(4WS)汽车的动力学模型,在Matlab环境下针对不同车速时的驾驶员模型跟随车辆轨迹、汽车横摆角速度、侧向加速度以及前轮转角的瞬态响应进行了闭环仿真分析,并与无控制的前轮转向(FWS)汽车的动力学模型结果进行了比较. 结果表明:在相同的驾驶员模型下,主动四轮转向汽车的操纵稳定性优于前轮转向汽车,采用闭合曲线跑道比采用蛇型道路进行仿真更客观地反映控制效果和车辆特性.      

基于主动前轮转向控制的汽车侧风稳定性研究

文章针对高速汽车在侧风环境下的气动稳定性问题,建立汽车空气动力学与汽车多体动力学的动态双向耦合分析模型;考虑线性二次型调节器(linear quadratic regulator, LQR)的主动前轮转向控制对高速车辆侧风稳定性的影响,并采用定方向盘转角验证主动前轮转向模型的鲁棒性;对比分析某轿车在有、无主动前轮转向控制下的运动与流场特性。研究结果表明,在侧风作用下,有、无主动前轮转向控制的车辆最大侧向位移分别为0.13 m和1.98 m,最大横摆角分别为0.41°和-2.33°,其中最大侧向位移减小了93%,最大横摆角减小了82%,因此采用主动前轮转向控制可以明显改善汽车的侧风稳定性。     

宋儒的族学思想探析

考虑路面附着条件对车辆横摆响应的影响,设计了路面附着系数修正的主动转向控制策略.为了迅速准确 地获取当前路面附着信息,采用了无迹卡尔曼滤波观测器观测路面附着系数,并用Carsim-Simulink联合仿真验证了此方法的有效性.在传统主动转向控制的基础上将路面附着系数作为输入,设计了滑模控制器.通过Simulink仿真,验证了所设计的滑模控制器在低附着路面、对接路面均能提高车辆的操纵稳定性和理想轨迹跟踪能力.     

基于路面附着系数估计的AFS控制策略研究

考虑路面附着条件对车辆横摆响应的影响,设计了路面附着系数修正的主动转向控制策略.为了迅速准确地获取当前路面附着信息,采用了无迹卡尔曼滤波观测器观测路面附着系数,并用Carsim-Simulink联合仿真验证了此方法的有效性.在传统主动转向控制的基础上将路面附着系数作为输入,设计了滑模控制器.通过Simulink仿真,验证了所设计的滑模控制器在低附着路面、对接路面均能提高车辆的操纵稳定性和理想轨迹跟踪能力.     

紧急避撞工况下的路径规划与跟踪

高速工况下规划侧向换道紧急避撞路径需考虑避撞与稳定性问题,本文提出了一种基于非均匀B样条曲线、满足多约束要求的路径规划方法. 该方法通过两段非均匀B样条曲线构造出具有曲率连续且加速度呈梯形变化、满足起止点斜率和曲率约束的避撞路径模型,再结合环境信息生成由两个参数控制路径形状的避撞路径簇;在此基础上,构建乘员舒适性目标函数,旨在满足避撞要求的情形下,从路径簇中选取舒适性最优的局部路径;在完成避撞路径规划同时,通过目标函数以及车辆多约束得到优化纵向加速度,完成避撞运动规划;最后采用长于处理多约束控制的模型预测控制算法,通过建立线性时变模型预测控制器控制车辆跟踪规划的路径,验证了路径规划方法的可行性.     

基于AFS与DYC的车辆侧风稳定性控制研究

为了研究提高高速车辆侧风稳定性的主动控制方法,建立了考虑侧风作用下的车辆八自由度非线性动力学模型,采用基于分段线性轮胎特性二自由度模型作为参考模型,分别设计了多柔性PID主动前轮转向(AFS)和LQR最优控制直接横摆力矩控制(DYC),对比分析了在两种典型工况下,两种不同主动控制方法对高速车辆侧风稳定性的控制效果.研究结果表明:侧风直线行驶工况下DYC操作性、稳定性、轨迹保持能力方面均优于AFS,纵向动力学性能方面AFS优于DYC;侧风前轮转角正弦输入工况下AFS与DYC在操作性、稳定性、轨迹保持能力方面差别不大,纵向动力学性能方面AFS明显优于DYC.