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...     

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。     

基于模糊滑模直接横摆力矩的车辆横摆稳定性控制

为了避免车辆发生横向失稳的风险,根据四轮独立驱动电动汽车四轮驱动/制动力矩独立可控的特点,提出了一种具有上层控制器和下层控制器两层结构的模糊滑模直接横摆力矩控制策略。上层控制器采用模糊滑模控制器计算车辆总的需求横摆力矩,并对4个车轮纵向力进行分配。下层控制器将轮胎纵向力转化为对轮胎滑动率的控制,并通过控制4个车轮的力矩使轮胎纵向力得到实现。仿真结果表明,该模糊滑模直接横摆力矩控制策略在不同的附着路面条件下都能保证车辆的横向稳定性,并能削弱传统滑模控制器造成的系统抖振。     

AFS/DYC协调控制的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为进一步提高分布式驱动电动汽车行驶过程中的稳定性,提出主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)协调控制策略.为提高车辆稳态行驶时转向能力,设计基于滑模控制(SMC)的前轮主动转向控制器实时修正前轮转角;以维持车辆工作在稳态工作区为控制目标,设计基于模型预测控制(MPC)的车辆稳定性控制器,通过设定的分配规则按轴荷比等比例分配各轮驱/制动力矩.利用相平面法作为判定依据自适应分配各控制器权重,实现控制器之间的切换.在连续转向工况下,对控制算法进行仿真验证.结果表明:在相同转角输入下,相较于无控车辆,受控状态下车辆的横摆稳定性能提高了16%,行驶状态得到了改善.     

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

基于最优前轮侧偏力的智能汽车LQR横向控制

为提高智能汽车在大曲率高速工况下的车辆横向稳定性和跟踪精度,该文提出了一种基于最优前轮侧偏力的智能汽车线性二次型调节器(LQR)路径跟踪横向控制方法。通过构建基于"前馈+反馈"的LQR控制器对期望前轮侧偏力进行实时在线求解并使跟踪误差收敛,最终通过刷子轮胎模型将控制量转化为期望前轮转角。该方法有效地保持了车辆模型与轮胎模型原有的非线性特性。基于PreScan搭建了仿真模型,结果表明:与应用线性轮胎模型的LQR控制器相比,所提出的控制方法在降低路径跟踪误差的同时,还能有效提升车辆的横向稳定性。     

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.      

利用气液协调控制的车辆稳定性控制系统设计

针对高速工况下轮胎易饱和并导致车辆失稳的问题,提出基于主动气动控制与液压差动制动控制相协调的车辆稳定性控制方法. 在车辆顶部安装一对主动风翼板并分析其气动特性,通过独立控制两风翼板的攻角以主动控制车辆所受的气动力/力矩. 控制器采用分层控制架构,顶层根据车辆运动状态和道路附着情况计算期望横摆角速度,中层采用模糊控制算法实时计算实现车辆稳定性控制所需的辅助横摆力矩,底层则协调主动气动控制和差动制动控制产生辅助横摆力矩. 在Casim/Simulink 联合仿真平台上对所提方法进行仿真验证,结果表明,该方法能使车辆的动力学响应较好地跟踪期望值,且能降低轮胎工作负荷,达到避免车辆失稳的目的.     

采用横摆力矩优化分配方法的车辆稳定性控制系统

为提高车辆的操纵稳定性,设计了采用横摆力矩优化分配方法的车辆稳定性控制系统。控制系统的上层采用基于最优理论的横摆力矩控制器,该控制器根据校正横摆力矩来计算目标控制车轮的参考滑移率;下层是PID控制器,它跟踪上层控制器的参考滑移率,对目标车轮施加制动力矩从而使车辆稳定。采用八自由度非线性车辆模型在不同工况下进行仿真,结果表明所设计的控制系统能够有效地改善车辆的操纵稳定性。     

模糊逻辑在车辆稳定性控制系统中的应用

探讨了车辆在高速转向的极限运动工况下,利用施加于各车轮不同纵向力产生的辅助横摆力矩来提高车辆动力学稳定性的基本原理.推导了七自由度整车动力学模型,建立了车辆质心侧偏角观测器,并且考虑到车辆参数和运行工况的复杂多变,设计基于模糊控制逻辑的车辆稳定性控制策略,通过控制横摆角速度和质心侧偏角可使车辆对象输出跟踪理想参考模型的输出,用Matlah/Simulink建立车辆仿真模型,对所设计的控制算法进行了数字仿真,最后利用基于dSPACE的硬件在环仿真技术,对设计控制器的性能进行了实验验证.结果表明:所设计的模糊控制器能够显著改善车辆的操纵稳定性,特别是在低附着系数路面工况下.