基于DFL的地面运动基座轨迹跟踪控制

为解决地面运动基座的轨迹跟踪控制问题, 基于其动力学模型, 利用动态反馈线性化技术实现了系统的完全状态反馈线性化。根据线性系统理论设计轨迹跟踪控制器, 并采取时变控制器增益的方法在满足控制力矩饱和约束的同时取得了良好的跟踪效果。Matlab 仿真结果显示, 采用该方法设计的轨迹跟踪控制器可使系统跟踪期望轨迹, 采取时变控制器增益的方法可使系统在跟踪过程中既满足了控制力矩饱和约束, 取得了良好的跟踪性能。与其他设计方法相比, 该方法能很好地将控制力矩饱和的情况考虑在内, 控制器设计简单且具有良好的稳定性。     

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.     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

基于惯导航向角的智能车几何轨迹跟踪算法

为满足智能车在低速和高速运行时稳定和精确的轨迹跟踪,提出了一种基于几何模型的智能车轨迹跟踪算法。算法首先通过惯性导航系统的航向角参数,计算车辆纵向运动方向和轨迹跟踪点切线方向之间的切向角,再通过横向偏差角进行转向的偏差校正,实现轨迹的实时跟踪。以真实智能车在实际道路环境中对算法进行了20 km/h下的小曲率直道和大曲率路口弯道以及50 km/h下的小曲率直道的轨迹跟踪实验。实验结果表明,在不同的典型路况下,采用该算法的智能车能够实现稳定和精确的轨迹跟踪;与其他轨迹跟踪算法相比,该算法具有较好的性能。     

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.     

多移动机器人避障与协作避碰研究

依据李雅普诺夫稳定性分析法,结合移动机器人的运动控制模型和避碰函数,设计了适合每个机器人的控制器.该控制器考虑了多移动机器人的轨迹跟踪与避障避碰.通过仿真实验进行了验证,实验结果表明该控制方法可有效地应用于多移动机器人的避碰和轨迹跟踪.     

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.     

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。     

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

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.     

紧急避让路径跟踪自抗扰控制

自动紧急避让作为一种辅助驾驶系统,能够提高汽车行驶的安全性.为了提高不同质量参数、不同轴距车辆路径跟踪性能,以二自由度车辆模型为基础,设计二阶自抗扰控制器.车辆模型参数变化可以通过三阶扩张状态观测器进行观测和补偿.针对避让过程存在侧向加速度过大或产生阶跃、曲率不连续问题,引入三次B样条曲线对避让路径进行再规划.采用软件Carsim与Simulink联合仿真方法进行控制器性能验证.仿真结果表明,基于自抗扰方法设计的紧急避让路径跟踪控制器能够保证不同车型车辆很好地跟踪规划的轨迹,保证车辆稳定性.     

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.      

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.     

基于鲁棒比例-积分-微分控制的智能汽车自主换道轨迹跟踪控制

为了解决智能汽车自主换道轨迹跟踪所使用的比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器参数难以整定的问题,提出应用于自主换道轨迹跟踪控制的鲁棒PID控制器设计方法。首先,构建车辆-道路系统动力学模型,将转向执行机构看作一阶惯性环节,搭建包括转向执行机构动力学模型在内的系统动力学模型;然后,基于分段多项式表达求解自主换道轨迹模型,并基于时间与误差绝对值乘积积分构建鲁棒PID控制器,确定控制参数,形成闭环系统的传递函数;最后,进行仿真及实车试验,结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性,能在保证换道工况下智能车辆较好的轨迹跟踪能力的同时,有效地提高乘员舒适性。     

海底采矿车路径跟踪的变论域模糊控制

采用ADAMS/ATV软件建立海底采矿车机械系统模型,利用MATLAB/Simulink平台建立以速度内环和方位外环的行走控制系统模型及机械系统与行走控制系统协同仿真模型;针对海底环境的复杂性和未知性,采用变论域理论设计纠正方向和位置偏差的自适用模糊控制器以及PID控制理论设计速度控制器,开展海底采矿车在越单边障碍时过程中按预定路径行走仿真研究.仿真结果表明:基于变论域模糊控制理论所设计的海底采矿车路径跟踪控制模型的鲁棒性良好,其方位偏差纠正及速度跟踪的响应速度快、稳态性好、控制效果好,实现了海底采矿车按预定路径行走,为海底采矿车在采矿过程中自动行走控制提供了有效的控制方法.     

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.      

车辆起-停巡航控制系统的加速度跟踪控制

针对低速行驶工况下的车辆StopandGo(起停)巡航控制系统,在研究其加速度动态响应非线性特性的基础上,设计了一种基于滑模变结构控制(SMC)的模型匹配控制器,该控制器综合了SMC的鲁棒性及模型匹配控制(MMC)快速响应的优点。通过仿真计算,结果表明该控制器不但能有效提高车辆在低速工况下加速度的快速跟踪性,而且还改善了系统对外界干扰的鲁棒性能。