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。     

履带式装甲车辆纵向速度控制

履带式装甲车辆的动力学系统具有强烈非线性、不确定性的特点,为解决直线行驶工况下的速度控制问题,结合驾驶员驾驶操纵经验,提出一种自适应性强的变论域分相模糊比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制方法,实现了对期望车速的有效跟随。首先建立包含发动机、传动系及制动系的装甲车辆纵向动力学模型,然后利用模糊算法在线整定PID控制器参数,并采用变论域分相设计进一步提高控制器的自适应能力。仿真实验结果表明,提出的控制方法与传统PID及模糊PID相比,车速跟随控制精度与快速收敛性都有了提高,尤其能够有效解决驱动/制动切换时整车运动状态改变导致的控制效果大幅度下降问题。     

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 Simu...     

极限工况下自动驾驶车辆转向控制器的设计

为提高极限工况下自动驾驶车辆的路径跟踪精度并维持车辆行驶稳定性,设计了一种基于线性模型预测控制的路径跟踪转向控制器.该控制器以速度矢量方向角偏差作为控制参考量,在计算过程中以理想质心侧偏角代替实际质心侧偏角,以提高跟踪精度;采用前轮侧向力为控制输入量,并应用仿射近似方法对后轮侧向力进行线性化处理,以减小计算负担.CarSim与Matlab/Simulink的联合仿真结果表明,该控制器能够在轮胎处于附着极限的情况下维持车辆稳定行驶,且跟踪精度较传统控制器有明显的提高.     

基于复合滑移轮胎模型的车辆横纵协同优化控制

极限工况下,车辆纵向侧向运动存在严重的耦合,传统的纵向或侧向主动安全控制技术难以保证车辆的操纵性能。基于复合滑移LuGre轮胎模型,提出了一种车辆横纵耦合协同优化控制器。建立了车辆侧向动力学模型,它能够反映出轮胎滑移率和侧偏角耦合特性对汽车侧向力的影响。然后,在预测控制框架下,设计车辆横纵耦合协同优化控制器,跟踪期望的横摆角速度和侧向速度,抑制滑移率,保证低附着路面下的车辆操纵稳定性。通过CarSim和MATLAB/Simulink的联合仿真,与基于纯侧偏轮胎模型的控制器控制性能进行对比,结果表明:所提出的控制器能够通过更少的输出扭矩更好地跟踪期望横摆角速度,抑制侧向速度,降低滑移率。     

基于模糊自适应PID控制器的多轴车辆转向控制系统设计及仿真

 通过对多轴转向车辆数学模型进行简化,获得某型号五轴全路面起重机的二自由度操纵动力学模型,并基于零质心侧偏角控制策略推导出各后轮转角与前轮转角及车速的函数关系.在对比例阀和转向执行机构(液压缸)进行简化的基础上,在Matlab/Simulink中建立了转向系统完整的数学模型.为克服传统PID控制器的缺点,基于Matlab模糊逻辑控制模块建立了转向系统模糊自适应PID控制器,对PID控制器各个控制参数进行在线整定,以此获得较高的控制精度.以25km/h速度下稳态回转试验对该控制器进行仿真验证.经过仿真分析后发现,该模糊控制器取得很好的效果,系统响应迅速,跟随性好,完全能满足控制需要.     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

双侧电驱履带车辆模糊自适应滑模转向控制

针对履带车辆在行驶过程中,由于路面条件非线性变化导致的车速和转向角速度跟踪存在时滞和不稳定的问题,基于履带车辆转向运动学和动力学分析,提出了一种基于滑模变结构的转向控制方法,并将履带车辆的控制系统进行解耦,分别控制车速及转向角速度.采用积分滑模控制算法,设计了能够适应路面变化的车速控制器;引入模糊控制柔化控制信号,降低滑模抖振,并结合自适应调节设计了能够适应转向阻力非线性不确定的转向角速度控制器.运用MATLAB/Simulink软件对系统进行转向控制仿真分析,与传统比例-积分-微分(PID)控制相比较,车辆行驶速度与转向角速度跟踪响应速度分别提高了1.9 s和0.5 s,转向角速度跟踪精度提高了4％.仿真结果表明:所提出的算法具备响应速度快、抗扰动能力强的优点,能够实现履带车的稳定转向.     

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。     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

车辆底盘集成控制研究

基于模型预测控制理论,从提高车辆极限工况稳定性角度,研究车辆纵向和侧向运动的水平集成控制及纵向、侧向和垂向的全局集成控制.确定了分层集成控制结构,设计了转向/制动模型预测控制器和主动悬架控制器.采用单轮规则制动分配法,实现了车辆底盘转向/制动的水平集成控制和转向/制动/悬架的全局集成控制,并通过仿真实验对算法进行验证.结果表明：集成控制能有效提高车辆极限工况的稳定性和主动安全性.     

汽车巡航智能跟随控制与仿真

为提高汽车行驶的主动安全性及缓解司机驾驭汽车的疲劳感,提出了汽车巡航智能跟随控制方法.应用模糊控制理论,以前车和巡航车间理论安全距离与实际相对距离偏差及两车速度偏差作为控制变量,设计智能巡航模糊逻辑控制器,将油门开度或制动踏板行程作为控制器输出变量,实现汽车巡航的智能跟随控制.利用Matlab/Simulink针对智能跟随控制功能实施了仿真验证,结果表明:设计的智能巡航模糊控制器能够有效地跟随前方车辆行驶并始终保持两车间的安全距离,说明该控制器具备较强的鲁棒性.     

变预瞄距离的智能车路径跟踪控制

在智能车路径跟踪控制研究中,针对预瞄距离对路径跟踪精度影响较大的问题,提出了一种根据车速大小调整预瞄距离的智能车模糊控制方法。建立了车辆运动学模型和预瞄模型,给出了预瞄距离的确定方案,结合模糊理论设计出一种变预瞄距离的路径跟踪模糊控制器,并以双移线为目标路径在不同车速下进行了仿真。仿真结果显示,该车型变预瞄距离跟踪控制器的最大横向偏差不超过0.18 m,与固定预瞄距离的控制器相比,最大横向偏差在18 km/h、54 km/h车速下分别降低35%和31%,跟踪精度得到提升。     

基于主动转向与主动制动的智能车路径跟踪

提出一种基于模型预测控制的分层路径跟踪控制器进行主动转向和差动制动控制.由预测监控状态模块、上层控制器和下层执行器组成.预测监控状态模块利用车辆动力学模型预测车辆未来状态;上层控制器计算期望的前轮转角和轮胎制动力;底层执行器执行前轮转角和制动压力.通过Matlab与Carsim的联合仿真,结果显示,提出的控制器在高速紧急避障中的路径跟踪效果比预瞄驾驶员模型更好.     

四轮轮毂电机电动汽车固定横摆角速度增益控制研究

基于四轮轮毂电机电动汽车,对固定横摆角速度增益控制问题进行了研究。首先在Car Sim中建立线控转向汽车模型,应用Isight软件对固定横摆角速度增益进行优化设计。根据四轮轮毂电机电动汽车四轮驱/制动力矩独立可控的优势,基于模糊PI控制理论设计了附加横摆力矩决策控制器。采用驱/制动力规则分配方法对四轮驱/制动力进行合理分配;并通过Car Sim与Simulink联合仿真,选取中低车速变车速蛇形试验工况和高速双移线工况对控制方法进行了验证。结果表明:控制后汽车能够很好地跟踪期望横摆角速度,减轻驾驶员转向负担,有效地提高了汽车低速转向灵敏性、高速转向操纵稳定性和转向行驶舒适性。     

基于模糊算法的无人驾驶压路机自动碾压控制

针对无人驾驶振动压路机在自动碾压作业时的路径跟踪误差影响整体碾压作业质量的问题,提出了基于模糊算法的路径跟踪控制方法.建立了压路机整体运动学模型和液压动力转向系统模型,设计了基于预瞄的航向跟踪算法和模糊比例-积分-微分(PID)控制器来实现对自动碾压误差的控制.通过无人驾驶压路机路径跟踪控制模型的仿真和现场自动碾压试验对自动碾压控制性能的验证,表明基于预瞄的航向跟踪模糊PID控制较普通PID控制在无人驾驶振动碾压过程中具有更好的控制性能,显示了模糊控制算法的有效性与优越性.     

遗传算法优化的方向与速度综合控制驾驶员模型

针对当前驾驶员模型无法体现驾驶操纵熟练程度的缺点,利用遗传算法的自动寻优能力,总结驾驶员自学习与驾驶经验特点,遵循行驶误差最小与体力负担最小原则,对模糊PID比例因子和量化因子进行离线优化设计,以此模拟驾驶员从生手到熟练驾驶培训过程。构建包括遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制驾驶员模型以及整车行驶动力学模型在内的人车闭环系统仿真模型,在纵向速度单向变化、侧向双移线工况与大曲率试验道路典型工况下进行仿真分析。结果表明：基于遗传算法优化的方向模糊PID与速度模糊综合控制模型可以很好地描述驾驶员在纵向加减速操纵特性以及侧向预期轨迹跟随转向驾驶特性,相比于传统PID与模糊PID控制,具有更好的纵向加减速操纵特性与侧向预期轨迹跟随性能。     

分布式电驱动汽车AFS与电液复合制动集成控制

针对分布式电驱动汽车,以实现车辆主动安全性同时兼顾制动能量回收为目标,提出一种主动前轮转向(AFS)与电液复合制动集成的控制策略.AFS控制器采用滑模变结构控制,滑移率控制器采用滑模极值搜索算法,基于分层结构(上层为期望制动力矩计算模块,中层为考虑执行器带宽的动态控制分配模块,下层为电机与液压复合执行器),并考虑位置与速率约束.转向制动时,考虑车辆纵向动力学对侧向动力学的影响,引入前轮转角对滑移率控制律进行了修正.在MATLAB/Simulink中建立七自由度整车模型,对控制算法进行了验证.结果表明:分离路面直线制动时,所提出的控制策略可以同时保证制动能量回收和制动方向稳定性;转弯制动时,可以更好地跟踪理想横摆角速度,提高了车辆的侧向稳定性.     

基于油门与制动的轮式移动机器人纵向速度控制

建立了基于油门与制动的轮式移动机器人纵向控制系统，通过油门加速与制动减速的切换实现机器人对期望速度的跟踪，提出了一种模糊人挡制动算法，将查模糊控制表得到的控制量进行实时滤波，并将滤波后的控制量按一定规则分档，使制动踏板呈阶跃式运动，以防止制动过程中制动踏板的频繁往复抖动，实验结果表明，模糊分挡控制算法有效地降低甚至完全消除了制动踏板的抖动，同时，成功地实现了制动减速与油门加速的平稳切换。     

基于模式切换的汽车自适应巡航系统分层控制

汽车自适应巡航系统通过分层控制即上层控制器向下层控制器(节气门或制动执行器)发出指令,实现汽车自动加速、减速或保持车速不变,以保持后车与前车间的期望距离。文章将自适应巡航汽车的控制模式划分为速度控制模式和车距控制模式,考虑到2种模式之间的博弈,根据车距与相对速度之间的关系建立2种模式之间的切换策略,以实现速度控制模式和车距控制模式间的平稳切换;再利用PI(proportional integral)控制和模糊控制对期望加速度进行控制,完成上层控制器的建立;根据刹车油门切换逻辑区分期望加速度和期望减速度,建立下层控制;最后利用CarSim和Matlab/Simulink软件对自适应巡航汽车的行驶工况进行联合仿真,仿真结果表明该控制策略能使后车较为稳定地跟踪前车。