分布式驱动无人车路径跟踪与稳定性协调控制

针对无人车路径跟踪过程中跟踪效果与车辆稳定性这一多目标控制问题,基于分层控制理论提出了一种分布式驱动无人车辆路径跟踪与稳定性协调控制策略。建立了车辆动力学模型和路径跟踪模型,利用滑模控制方法设计了上层控制器,旨在减小路径跟踪过程中的航向偏差和横向偏差的同时确保车辆自身的稳定性。在下层控制器中,设计了一种四轮轮胎力优化分配方法,根据上层控制器需求,结合车辆横摆与侧倾稳定性情况,实现四轮轮胎力的定向控制分配。基于CarSim和Simulink搭建了联合仿真模型并进行仿真实验,结果表明,提出的协调控制策略能够有效地控制车辆路径跟踪中的航向偏差和横向偏差,同时确保车辆的侧倾与横向稳定性。     

车辆侧倾状态估计的研究

针对复杂行驶工况下车辆侧倾状态无法准确测取,因而对车辆侧倾无法有效控制的问题,本文中利用车辆耦合动力学与模糊T-S理论,设计了基于模型的T-S状态观测器算法,实现了复杂工况下车辆侧倾状态的实时有效观测。首先,构建了不同路面激励与转向盘转角工况下的车辆垂向与横向运动学模型;接着,在考虑轮胎受力具有强非线性特点的基础上,提出了基于T-S理论的轮胎T-S模型,并采用"魔术公式"对其进行了仿真验证;然后,基于轮胎T-S模型与整车动力学模型,利用贝叶斯理论,设计整车T-S观测器算法;最后,利用Car Sim软件对标准A/C级路面激励工况下整车T-S观测器实时估计的车辆侧倾角与侧倾率进行仿真验证。结果表明,所设计T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,最大标准偏差不超过12%。     

基于CarSim的车辆自适应巡航仿真与试验研究

利用CarSim/Simulink联合仿真方法建立了某试验样车的车辆动力学仿真模型,通过对标试验验证了仿真模型与样车的一致性;基于验证后的仿真模型设计并开发了自适应巡航仿真控制器并进行了车辆自适应巡航仿真试验;将仿真控制器移植到自主研发的车辆自适应巡航电控系统并进行实车试验并取得初步效果。     

基于预测控制的车辆稳定性研究

设计了以2自由度车辆模型为预测内部模型、以补偿车辆横摆力矩为输出的汽车ESP预测控制器,并结合Matlab/Simulink建立的7自由度整车模型对所设计预测控制器进行了转向阶跃输入和正弦输入的仿真分析。结果表明,该预测控制器能很好控制汽车的横摆角速度和限制质心侧偏角,提高了汽车在高速转向工况下的稳定性,进而验证了所建模型的合理性和控制算法的有效性。     

基于模型预测控制的分布式电动车稳定性控制

基于CarSim/Simulink建立分布式电动车的整车动力学模型,同时建立2自由度的参考模型,用于求解车辆行驶时的期望横摆角速度及质心侧偏角以保持车辆行驶稳定性。同时,基于模型预测控制设计控制器,通过改变驱动轮转矩,获得附加横摆力矩,实现对车辆横摆角速度及质心侧偏角的控制。通过仿真试验,在前轮转角阶跃输入及正弦输入两种工况下,验证控制方法的有效性。     

基于混合仿真技术的车辆横向稳定性控制系统

介绍了利用先进计算机技术和仿真软件，进行车辆横向稳定性控制器设计以及系统混合仿真的过程。首先建立了8自由度车辆动力学系统模型，然后利用前馈补偿和模糊控制策略，设计了车辆横向稳定性控制器。最后对车辆横向稳定性控制系统进行了实时混合仿真研究。仿真结果表明所设计的车辆横向稳定性控制器控制有效，实时性好，而且在道路条件和行驶条件改变时具有较强的适应性和鲁棒性。     

智能车辆主动避撞与稳定性联合控制仿真

为改善车辆在主动避撞过程中的车辆动力学特性,在MATLAB/Simulink环境下结合驾驶员模型分别设计了基于模糊控制理论的主动避撞控制处理器、制动稳定性控制器和转向稳定性控制器,从而能够在车辆主动避撞过程中综合考虑避撞和稳定性两个目标.并在ADAMS中建立了整车模型,联合MATLAB进行了仿真研究,仿真结果证明,在相...     

面向车辆操纵稳定性的主动差速器模型预测控制

本文中基于主动差速器技术提出一种提高车辆横摆/车身侧偏操纵稳定性的模型预测控制算法。首先,考虑主动差速器和车轮的动力学特性,建立双轴车辆的动力学预测模型。接着,将模型预测控制问题转换为标准的二次规划问题,并利用内点法求解主动差速器的控制力矩。最后,利用Simulink相关工具箱和Carsim软件对提出的模型预测控制器性能进行联合仿真验证。结果表明,采用主动差速器模型预测控制能有效提高车辆在低附着路面上的操纵稳定性。     

基于预瞄的模糊自适应路径跟踪算法研究

基于车辆的预瞄和纯追踪模型设计一种自适应调整前视距离的路径跟踪控制器。利用模糊控制原理简单和控制参数少的特点，将车辆当前横向、航向偏差作为模糊控制输入，前视距离作为模糊控制输出和纯追踪模型输入，得到模糊自适应纯追踪算法。基于MATLAB/Simulink进行仿真，验证算法的有效性和准确性。     

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。     

基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波的车辆运动状态联合估计

为准确实时地获取车辆运动状态信息,满足车辆主动安全控制系统的需求,基于模糊控制器和扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,采用非线性3自由度车辆动力学模型,提出一种基于自适应模糊扩展卡尔曼滤波（AFEKF）的车辆运动状态联合估计策略。首先利用EKF算法对待测量噪声的输入量联合估计得到所需的状态量,然后建立模糊控制器对其进行自适应调节,最后应用MATLAB/Simulink仿真平台建立14自由度车辆动力学模型对估计算法进行仿真和实车试验验证。结果表明：AFEKF算法能够准确有效地估计车辆的行驶状态,且与EKF算法相比,准确性和鲁棒性更好。     

基于模型预测控制的路径跟踪控制器模型仿真

文章建立车辆二自由度运动学模型,并将车辆二自由度运动微分方程离散化、线性化,设计了一种基于模型预测算法的轨迹跟踪控制器,并且在实验的基础上制定合理的约束函数和控制规则,从而兼顾路径跟踪的准确性和车辆的稳定性。采用CarsimSimulink平台对算法进行仿真验证,结果表明基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器在5m/s以下时能够较好地跟踪预设轨迹。     

基于联合滑模变结构的电动轮汽车DYC系统研究

设计了基于横摆角速度与质心侧偏角的联合滑模变结构控制策略,基于Car Sim和MATLAB软件建立了电动轮汽车整车模型和整车控制模型,对电动轮汽车的驱动DYC系统进行了仿真分析。结果表明,设计的联合滑模变结构控制器具有良好的鲁棒性,能较好地控制车辆的横摆角速度和质心侧偏角;所采用的轴载比例分配算法对车辆的纵向加速度影响较小,既实现了车辆横向稳定性的控制,同时提高了车辆的舒适性。     

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。     

机器人驾驶车辆的横向自适应反演切换控制

为实现不同速度工况下的车辆稳定转向和路径跟踪,提出了一种机器人驾驶车辆横向自适应反演切换控制方法。构建了7自由度车辆横纵向动力学模型,并基于等效转动惯量的概念,建立了驾驶机器人转向机械手动力学模型。定义了转向机械手每个子系统的虚拟控制量、模糊隶属度函数和Lyapunov函数,设计了模糊自适应反演控制器和状态切换器。本文提出方法与其他控制方法的仿真和人类驾驶车辆的试验验证了所提出方法的有效性。     

基于MPC的独立驱动电动汽车稳定性集成控制

针对独立驱动电动汽车在高附着系数路面高速急转时易发生侧翻事故,在低附着系数路面急转易发生侧滑失稳事故,且单一控制器在不同附着系数路面适应性较差等问题,根据独立驱动电动汽车特点设计了基于分层式结构的稳定性集成控制器。建立了整车动力学模型,并进行了车辆状态参数估计;设计了稳定性集成控制器的控制策略,对车辆的侧倾、横向稳定性状态判定条件和协调策略的制定进行了研究,分别设计了侧倾稳定性控制器和横向稳定性控制器;设置了路面附着系数0.9到0.2的对接路面仿真工况,并在此工况下对所设计的控制器的控制性能进行了仿真测试。结果表明,所设计的稳定性集成控制器相比于单一控制器具有更好的适应性,可有效降低车辆高速行驶过程中的横向载荷转移系数、质心侧偏角等状态量,提高车辆行驶的稳定性和安全性。     

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。     

基于多目标优化的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制

针对自动驾驶车辆行驶轨迹的横向跟踪问题，设计了线性时变模型预测控制器。以车辆3自由度动力学模型为预测模型，以横向位置偏差最小为主要控制目标，考虑车辆状态约束、控制约束和轮胎侧偏角约束，优化了自动驾驶车辆轨迹跟踪安全性、转向稳定性和操作可行性等多目标性能。搭建MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真模型，并将所设计的控制器控制效果与熟练驾驶员操纵结果、线性二次规划控制器控制效果进行了比较分析，结果表明，所设计的控制器可以有效解决多约束条件下自动驾驶车辆行驶轨迹的横向跟踪问题，且在安全性、转向稳定性和操作可行性方面具有显著的优势。     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

基于滑移率的ABS联合控制仿真

针对ABS制动稳定性问题,首先利用ADAMS/Car建立整车动力学模型,再与试验对比证明模型具有很高精度之后,采用MATLAB/Simulink软件设计了基于滑移率误差的PID控制器和判断滑移率的逻辑门限值控制器。最后,将整车动力学模型和ABS控制系统联系起来,建立了无控制、PID控制和逻辑门限值控制的联合仿真模型。通过联合仿真结果对比表明,ABS采用PID控制器可以取得更好的制动效果,同时验证了联合仿真方法的可行性。