基于Pareto最优均衡理论的商用车路径跟踪与抗侧倾协同控制研究

针对商用车路径跟踪横向控制与抗侧倾控制相互耦合的问题,将横向控制和抗侧倾控制视为动态博弈过程中的参与者,提出一种基于Pareto最优均衡理论的横向-抗侧倾协同控制策略。首先,建立商用车横摆-侧倾耦合模型,并利用车辆的横向位置、航向角和道路预瞄信息将其增广为智能车-道路闭环模型;其次,基于线性二次型最优(LQR)控制理论设计了分散式横向-抗侧倾控制器作为对比,在分散式最优控制器基础上,进一步充分考虑博弈参与者之间的控制交互,设计了一种基于合作式Pareto最优均衡理论的横向-抗侧倾协同控制策略;最后,选取蛇形线工况对两种控制策略进行仿真验证,结果表明,相比于分散式最优控制器,本文中提出的基于Pareto最优均衡理论的协同控制器能在有效提高路径跟踪精度的同时保证较好的侧倾和操纵稳定性。     

基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法

针对复杂工况横向控制精度低、稳定性差的问题,提出了一种基于可拓优度评价的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法,创新采用可拓优度评价控制方法,设计了两层结构的横向轨迹跟踪控制系统。上层控制器包括基于预瞄偏差的PID反馈控制和基于道路曲率的PID前馈-反馈控制;下层控制器利用可拓优度评价方法来评价上层两控制器的优劣,根据实时的车辆-道路系统状态,选择优度高的控制器输出值,从而实现智能汽车横向轨迹跟踪控制功能,不论是小偏差、小曲率工况,还是大偏差、大曲率工况,都能达到良好的控制效果,提升了智能汽车横向控制系统的工况适应性和可靠性。仿真结果表明,与单一PID反馈控制相比,采用优度评价控制时,横向位置偏差和航向偏差分别减小了16.67%和12%。     

极限工况下无人驾驶车辆稳定跟踪控制

针对无人驾驶车辆在极限工况下跟踪控制精度和稳定性均难以保障的问题,提出一种纵横向稳定性综合协调控制方法。首先对无人驾驶车辆在摩擦极限下的速度进行规划,通过纵向加速度前馈和状态反馈控制器实现极限车速下的速度跟随。其次将预瞄前馈与人工势场反馈相结合设计了横向路径跟踪控制器。提出了基于期望与实际横摆角速度偏差的稳定性控制策略,优化纵向控制的驱动力矩。Simulink/Carsim联合仿真结果表明,所提出的纵横向协调稳定控制方法可在极限工况下改善无人驾驶车辆瞬态响应,抑制道路曲率突变处的超调量,减少路径跟随中的稳态误差,提高了无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和弯道运动过程中的横向稳定性。     

基于多参数控制的分布式驱动电动汽车操纵稳定性控制策略研究

为改善高速低附着路面上的车辆动力学性能，本文针对分布式驱动电动汽车提出一种基于多参数控制的操纵稳定性控制策略，包括上层轨迹跟踪控制和下层转矩分配控制。上层控制器设计基于2自由度车辆模型和驾驶员预瞄偏差模型，提出了MPC轨迹跟踪控制策略，实现对侧向偏差、横摆角偏差、质心侧偏角、横摆角速度的多参数控制。下层控制器以轮胎负荷率最小为优化目标，获得4个车轮电机转矩的最优分配量，借助于7自由度动力学模型，在双移线、蛇行工况下完成了CarSim-Simulink联合仿真。结果表明：提出的控制策略改善了高速、低附着工况下的操纵稳定性和轨迹跟踪精度。     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。     

基于遗传算法的智能驾驶车辆纵向PID控制研究

针对智能驾驶车辆纵向速度跟随问题,为提高智能驾驶车辆在速度变化时的跟踪控制精度,设计了一种分层控制策略。上层控制器设计了一种基于遗传算法的PID控制器,在期望车速为恒速或变速的情况下得到最优的加速度,下层控制通过对加速踏板和制动踏板的标定,得到不同速度和加速度下节气门的开度和制动压力。建立CarSim/Simulink联合仿真模型,完成不同速度工况下的仿真验证,验证结果表明所设计的控制器有效地提高了速度跟踪精度。     

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。     

矿用无人运输车辆轨迹跟踪控制算法研究

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

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。     

匝道合流交通场景下自动驾驶汽车安全性测试评价方法

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

基于变权重系数的分布式驱动无人车轨迹跟踪

为了提高分布式无人车轨迹跟踪的精度，提出了基于自主与差动协调转向控制的轨迹跟踪方法。首先，在车辆三自由度模型基础上，基于模型预测控制（MPC）实时计算前轮转角以控制车辆进行自主转向轨迹跟踪。在此过程中，为了提高自主转向下车辆的轨迹跟踪精度与行驶的稳定性，考虑多种因素，利用经验公式及神经网络控制对MPC的预瞄步数和预瞄步长进行多参数调整，实现预瞄时间的自适应控制。其次，在恒转矩需求的情况下，以轨迹偏差为PID控制器的输入及左右轮毂电机转矩为输出进行差动转向控制，实现了差动转向下的轨迹跟踪控制。然后，通过设置权重系数的方法将自主与差动转向相结合。考虑到车辆横纵向动力学因素，采用模糊控制及经验公式对权重系数进行了调整，从而在提高车辆转向灵活性与轨迹跟踪效果的同时保证车辆行驶的稳定性。CarSim与Simulink联合仿真以及实车试验结果表明：与自主转向轨迹跟踪相比，采用变权重系数的协调控制可以在不同的工况下提高车辆的转向灵活性与轨迹跟踪的精度，轨迹跟踪偏差的均方根值改善率达到了11%。所提出的协调转向控制方法可为分布式驱动车辆转向灵活性的提高及轨迹跟踪精度的改善提供一种新的思路。     

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。     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制

本文中针对大曲率转弯工况下,智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(NMPC)的纵横向综合轨迹跟踪控制方法,通过NMPC和障碍函数法(BM)的有效结合,提高了跟踪精度,改善了行驶稳定性。首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型,采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩;然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型,利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配,并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。最后进行Carsim和Simulink联合仿真,结果表明,与传统的预瞄PID控制相比,所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。     

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真,仿真结果表明该模糊控制器能快速稳定地跟踪合理的参考轨迹。     

基于人机共驾的车道保持辅助控制系统研究（双语出版）

车道保持控制系统是汽车安全辅助驾驶的重要组成部分，可有效提高汽车主动安全性、避免车辆无意识地偏离本车道。目前，大部分车道保持控制系统在工作时将驾驶人的操作视为外界干扰，没有考虑人机共驾阶段下驾驶人与控制系统的控制权分配问题，易造成人机冲突、影响驾驶人的驾驶感受。论文兼顾驾驶人与辅助控制系统各自优势，基于人机共驾技术对车道保持控制系统进行研究。构建基于安全行驶区域与最晚预警边界相结合的车道偏离决策模型，在保证其预警精度的同时降低计算复杂性，根据车辆行驶状态和路面附着系数动态调整预警阈值；研究串级MPC-PID控制策略实现对车辆横向位置的控制，将最优问题转化为二次规划求得目标前轮转角，利用PID算法完成对目标前轮转角的跟踪；引入共驾系数对车辆的控制权进行分配，研究共驾系数分配模型，以车辆状态误差和驾驶人转向力矩作为模糊控制的输入变量、共驾系数作为输出变量，降低辅助控制系统与驾驶人之间的冲突；最后，利用CarSim与Simulink联合仿真对所研究的控制策略进行仿真验证，结果表明共驾系数能够根据驾驶人的操作和车辆运行状态的变化实现动态调整，辅助控制力矩与驾驶人输入力矩变化趋势相同，在保留驾驶人一定操作的基础下可避免车辆偏离车道、降低人机冲突。     

一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法

基于车辆不同行驶状态（路面不平度和车速）下悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应不相同的客观事实,针对半主动悬架PID控制器无自适应能力的局限,以悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应作为车辆行驶状态的识别判据．建立起一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法,进而以某型轿车为对象,采用MATLAB／Simulink建立起半主动悬架PID控制的仿真模型,针对不同行驶状态计算出PID控制算法修正前、后的车辆平顺性响应并加以对比,表明所提出的PID控制修正算法是有效的。     

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。