智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

基于横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

随着自动驾驶的发展,无人自动驾驶车辆的控制已经成为热点.而无人自动驾驶车辆的安全性和稳定性是重中之重.针对智能驾驶汽车在一定换道距离下保持稳定的减速换道鲁棒性差的问题,提出了 一种基于MPC模型预测控制器和比例积分PI控制器相结合双控制器的变道稳定性轨迹确定与跟踪控制方法.为了确定汽车行驶路线,横向与纵向位移分别由5次...     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据,采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。     

FSAC赛车轨迹跟踪协同控制策略研究

针对中国大学生方程式赛车（FSAC）在比赛中横向-纵向协同控制的轨迹跟踪精度和稳定性问题,根据现代控制理论和经典控制理论提出一种以纵向速度为结合点的线性二次控制器（LQR）和比例-积分-微分算法（PID）的横纵向协同控制策略,并根据赛车相对参考轨迹的位置设计了一种协同控制器。建立二自由度车辆动力学模型,基于该模型设计了横向LQR位置跟踪控制器和纵向PID速度跟踪控制器。所设计的控制策略在CarSim和Simulink搭建的循迹工况联合仿真场景下进行仿真验证,仿真结果为纵向位置偏差小于0.07 m,横向位置偏差小于0.03 m。对控制算法进行实车验证,结果表明,该策略有效提高了赛车的轨迹跟踪精度和行驶稳定性。     

车辆换道轨迹滑模跟踪控制研究

考虑车辆动力学性能前提下,针对运动学描述的四轮车辆换道轨迹跟踪问题,利用滑模变结构控制方法以及改进的指数趋近律设计了轨迹跟踪控制律,并分析了其李亚普诺夫稳定性.该控制律不但能有效的减弱抖振,而且能够保证系统在有限时间内平滑的到达平衡状态.在该控制律的基础上,利用摄像机标定方法获取实际车辆换道轨迹,然后对考虑实际换道过程的期望换道轨迹进行跟踪控制.仿真实验验证了换道轨迹跟踪控制方法的有效性及实用性.      

基于模糊自适应PID的智能车辆路径跟踪控制

选取车辆当前位姿和参考位姿来构造车辆的动态位姿误差,建立车辆路径跟踪闭环控制系统的Simulink仿真模型,并设计了模糊自适应PID控制器,利用模糊推理的方法,对PID控制器的参数进行自动调整。利用常规PID和模糊自适应PID控制算法分别进行仿真实验。仿真结果表明,模糊自适应PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力。     

基于最优滑移率的车辆轨迹跟踪控制研究

为了实现智能车辆最优的轨迹跟踪控制,最大程度的利用滑移率和地面附着系数实现智能车辆的动力学控制,文章提出了考虑滑移率的轨迹跟踪控制方法。根据车辆行驶特性,建立动力学方程,计算运动过程中的轮速和横摆角,并结合滑移率对车辆动力学的影响,基于最优滑移率设计了控制系统,以制动工况为例,实现制动车速工况下的最优控制。基于车辆二自由度模型,运用Matlab建立二维空间整车运动轨迹模型,得到车辆运动仿真轨迹。仿真结果验证了数学模型的准确性和正确性。考虑滑移率和车辆动力学的轨迹跟踪控制更具真实准确,文中数学模型及设计的控制系统对车辆跟踪控制有参考价值。     

基于自适应模糊控制的AGV轨迹跟踪系统

针对传统控制方式难以准确完成AGV轨迹跟踪任务这一问题,提出一种基于自适应模糊控制的轨迹跟踪方法.首先建立AGV的运动学模型,并基于李雅普诺夫第二法设计控制律.其次,以期望轨迹与实际轨迹的位姿偏差作为输入,以控制律中的比例因子作为输出,设计自适应模糊控制器.最后,使用Matlab/Simulink对设计的控制系统进行仿...     

基于跟踪误差模型的智能车辆轨迹跟踪方法

为提高智能车辆轨迹跟踪精度,以车辆动力学模型为基础,提出一种基于线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。该方法将车辆非线性动力学跟踪误差模型进行线性化和离散化处理,作为控制器的预测模型;建立系统控制增量的目标函数,设计状态量、控制量和控制增量约束条件,利用带约束的二次规划问题求解目标函数;将求得的最优序列的第一项控制量作用于系统。实验结果表明,在双移线工况下,当车速小于15 m/s时,横向最大误差小于0.52 m,航向最大误差小于0.067 rad。     

基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略设计

针对汽车高速紧急换道避障轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略。首先,采用汽车运动学与动力学模型相结合的方式将汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题转换成汽车高速紧急换道避障最优控制问题,再通过Radau伪谱法将其转化为非线性规划问题,从而直接得到汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题的最优解,即:目标轮胎纵向滑移率和目标前轮转向角速度。随后,采用离散滑模变结构控制理论设计了对参数摄动和外界干扰具有强鲁棒性的车轮滑移率自适应滑模跟踪控制律,实现目标轮胎纵向滑移率的跟踪控制。最后,基于高精度的车辆动力学软件构建模型在环仿真系统,验证所提控制策略的可行性和有效性。     

基于动力学模型预测控制的铰接车辆多点预瞄路径跟踪方法

现有的铰接车辆路径跟踪控制方法在模型线性化和预瞄误差过程均产生较大误差,导致跟踪精度降低。针对铰接车辆路径跟踪控制,构建了铰接车辆动力学模型,采用基于状态轨迹的线性化方法补偿动力学误差,提出了考虑路径多点预瞄误差的控制目标,设计了基于动力学模型的模型预测控制器,用以优化铰接点处转向力矩。为验证该方法的有效性,采用Matlab/Simulink和Adams软件构建了联合仿真平台,对控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,本文中设计的控制器可有效提升铰接车辆路径跟踪精度。     

基于反步法的差动转向无人车辆轨迹跟踪

为满足车辆高速大侧向加速度工况下的跟踪要求,本文中对差动转向无人车辆的系统动力学特性和相关稳定性问题进行研究,分析了车辆航向角跟踪误差和路径跟踪的动力学稳定性。基于反步法和饱和控制设计的动力学控制器在稳定车辆内动态的同时跟踪给定的航向角信号。仿真结果证明了所提出控制方案的可靠性,在航向角1阶导数为零或常数的条件下,系统具有良好的跟踪性能。同时,控制器之间的互联稳定性使系统对于一般工况下的目标轨迹都具有良好的跟踪性能。     

人机协作系统中车辆轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

自动驾驶系统需具备响应驾驶人意图且有效执行驾驶人意图的能力，以解决人机协作系统中存在的人机冲突、人机优势融合等问题。提出决策层“以人为主”、执行层“以机为首”的人机协作关系，构建包含驾驶人意图识别模块、基于意图识别的轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块的人机协作一体化控制系统框架，并重点对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展研究。首先，结合双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）与注意力机制模型建立换道轨迹规划模型；在改进人工势场算法中引入模型预测控制并建立避险轨迹规划模型。其次，通过开展驾驶模拟器试验建立换道与避险驾驶行为数据集，为拟人化模型训练和模型参数确定提供支撑。然后，综合考虑车辆状态变量、控制输入与输出以及道路结构参数等约束条件，构建基于最优转向前轮输入的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器，实现对规划轨迹的精准跟踪。最后，基于驾驶模拟器搭建人机协作系统硬件在环测试平台，对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展硬件在环测试与验证。结果表明：换道与避险规划轨迹光滑且平稳，轨迹跟踪控制过程中，车辆航向角与前轮转角变化平稳；所构建的轨迹规划与轨迹跟踪控制模块在确保安全性前提下可实现不同场景中的车辆运动控制需求。     

基于模型预测控制的自动驾驶车辆横纵向协调控制

针对自动驾驶车辆系统中的车辆控制问题,采用一种基于模型预测控制的横纵向协调控制方法,实现车辆的轨迹跟踪控制。所设计的控制器将车辆横向控制问题、纵向控制问题综合考虑,使用模型预测控制方法将轨迹跟踪控制问题转化为优化问题,以位置和速度误差为优化目标,同时考虑控制的平滑性,最终求解出最优的控制输入。仿真结果表明:所设计的控制器能达到较好的控制效果。     

智能汽车轨迹跟踪与横摆稳定性协同控制

为了提高四轮独立驱动智能电动汽车在变曲率弯道下的轨迹跟踪精度和横摆稳定性,提出了一种模型预测控制与直接横摆力矩控制协同的综合控制方法。建立了横纵向耦合的车辆动力学模型,采用2阶龙格库塔离散法保证了离散模型的精度,并基于简化的2自由度动力学模型推导了车辆横摆稳定性约束,设计了非线性模型预测控制器;利用直接横摆力矩控制能够改变车辆横摆角速度和航向角的特点,考虑模型预测控制器的预测状态、控制量以及跟踪误差,设计了协同控制规则。仿真结果表明,协同控制方法解决了考虑横摆稳定性约束的模型预测控制器中存在的稳定性约束与控制精度相矛盾的问题,并补偿了模型预测控制器没有可行解时对横摆稳定性的约束,同时提高了智能汽车的轨迹跟踪精度和横摆稳定性。     

线控转向系统故障检测及容错控制协同设计

为解决线控转向系统故障可能导致车辆失控的问题,提出一种故障检测及容错控制协同设计方法。首先,建立了包含线控转向系统加性故障的车辆动力学模型;其次,联合车辆动力学模型及故障检测/容错控制器,建立跟踪误差闭环控制系统;然后,求解满足闭环系统H∞性能的线性矩阵不等式,得到故障检测/容错控制器参数;最后,基于dSPACE Full-Size HIL进行硬件在环仿真测试。结果表明,该方法可快速检测出转向系统故障,同时实现了车辆的容错控制。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

纯电动汽车制动避撞系统的建模与分析EI北大核心CSCD

针对纯电动汽车制动避撞系统,提出了基于反馈线性化的跟车距离、速度跟踪误差的滑模控制方法;考虑了模型非线性、系统参数不确定性和外部干扰的因素,建立车辆纵向动力学模型;采用指数趋近律的控制方法,设计了一种双输入双输出的汽车避撞系统控制器;并进行了跟车场景下制动避撞控制器的仿真。结果表明:该控制器避撞控制效果明显,在保证汽车行驶的舒适性的同时,跟车过程的跟踪误差小。     

基于自适应控制系统的智能车横向轨迹跟踪控制

智能车辆轨迹跟踪控制的研究中,由于不同工况下控制算法的适应性不强,存在着较大的跟踪误差。为提高智能车辆行驶的自适性、跟踪精度与鲁棒性,提出了一种基于模型参考自适应控制系统（MRAC）的自适应PID控制方法。利用车辆模型与参考模型输出误差自适应PID控制器的3个参数,从而得到一种基于MRAC的自适应PID控制方法。MATLAB仿真对比结果表明,2种工况基于MRAC的自适应PID最大侧向跟踪误差分别为0.036 m和0.076 m,相比传统PID控制模型,该控制模型的控制精度分别提升52.10%、11.76%,表现出更好的横向轨迹跟踪性能。