基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

本文中针对无人驾驶汽车弯道超车工况,提出一种基于改进人工势场法的汽车弯道超车路径规划算法,以及一种基于线性鲁棒控制理论的汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。首先,分别基于螺旋下降函数、斜坡正弦函数和指数函数构建弯道引力势能场、同车道行驶较慢车辆斥力势能场和弯道边界斥力势能场,三者构成汽车弯道超车路径的搜索空间。随后,设计一种可应用于动态环境的增量搜索算法,逐步搜索汽车弯道超车路径搜索空间的最快下降方向,进而规划出汽车弯道超车路径。为执行规划出的汽车弯道超车路径,以线性2自由度汽车动力学模型为基础建立包含参数摄动的汽车弯道超车路径跟踪误差动态模型,并基于线性鲁棒控制法设计汽车弯道超车路径跟踪最优保性能控制策略。最后,仿真验证所提出的汽车弯道超车路径规划算法和路径跟踪最优保性能控制策略的可行性和有效性,结果表明:所提出的路径规划算法和跟踪控制策略可安全、舒适地引导汽车完成弯道超车工况。     

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。     

四轮转向汽车自适应模型跟踪控制研究

使用单点预瞄驾驶员模型，针对确定性汽车模型探讨了４ＷＳ汽车在单移线行驶过程中后轮的最优转向控制规律。通过引入状态反馈，改善了整车的转向特性，将实际汽车的前后轮胎侧刚度及外界干扰视为有界的不确定性参数，采用自适应模型跟踪变结构控制方法，使得不确定的实际汽车模型能够很好地跟踪确定的最优理论模型，仿真结果表明该方法的可行性，控制系统能够有效地克服参数摄动及外界干扰对系统稳定性的影响。     

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...     

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。     

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。     

基于多胞体系统的FWID EV鲁棒加权增益调度轨迹跟踪控制

为了提高四轮独立驱动电动汽车（FWID EV）轨迹跟踪控制性能,针对车辆横向运动系统的不确定性与非线性问题,考虑转向执行机构的动态特性,提出了基于线性变参数（LPV）的鲁棒加权增益调度轨迹跟踪控制策略。首先利用凸分解技术将LPV系统转化为有限多胞顶点凸组合的多胞体系统,然后基于离线设计的每个多胞顶点控制器和线性组合在线计算任意时变参数对应的系统控制器参数,并利用MATLAB和CarSim进行联合仿真。结果表明：在加速变道场景下,所设计的控制器可以保证横向偏移误差不超过2 cm,横向偏移平均绝对误差不超过0.9 cm的较高跟踪精度及行驶稳定性和鲁棒性。     

装载机避障轨迹规划及模型预测轨迹跟踪

轮式装载机在工作区域行驶时，避障过程频繁，以往的避障轨迹规划未考虑整车转向半径约束和车速变化，也较少考虑整车在动力学模型条件下的轨迹跟踪性能。针对上述情况，以自动驾驶轮式装载机为对象，基于最优快速随机扩展树算法（RRT^*），考虑车身膨胀圆个数，生成全局最优避障路径，以整车最小稳定转向半径为约束，利用CC-Steer算法对避障路径进行平滑处理，采用路径-速度分解算法规划满足整车在加速、匀速和减速状态下的避障行驶轨迹。基于整车动力学模型，考虑行驶过程中的横向位置偏差和航向角偏差，并将整车动力传动系统视为1阶惯性环节，构建装载机动力学状态空间方程。以加速度和铰接角为控制输入，以车速、横向位置偏差和航向角偏差为控制输出，建立整车动力学预测模型，以加速度、铰接角和车速为约束条件，将目标函数转换为二次规划问题，建立满足装载机在工作区域避障的模型预测轨迹跟踪控制系统。以规划的非匀速行驶避障轨迹为目标，利用构建的模型预测轨迹跟踪系统，进行自动驾驶轮式装载机的轨迹跟踪仿真。研究结果表明：所提方法能够很好地控制自动驾驶轮式装载机从初始位姿驶向目标位姿，实现整车在工作区域的避障过程，且在避障过程中满足整车的约束要求，保证整车在轨迹跟踪过程中的安全稳定性能。     

分布式驱动电动汽车转向工况转矩分配控制研究

针对分布式驱动车辆转向工况在低速下期望提高转向机动性能，高速下期望保证行驶稳定性的需求，充分考虑转向行驶内外侧车轮的转向关系以及车辆动力学，制定了适应车速变化的四轮转矩分配策略，建立了四轮轮毂电机驱动模型以及二自由度参考模型。为了改善分布式驱动转向机动性能，建立自抗扰控制器调整内外侧车轮转矩，形成合理的转速差，减小转向半径，以提高转向机动性；对于高速转向行驶稳定性的需求，通过二次规划方法优化分配各车轮驱动力矩，分析轮胎纵横向附着裕度建立目标函数，并加入附加横摆力矩和路面附着力的限制，进行车轮驱动转矩的在线优化分配，提高车辆转向行驶的稳定性；另外为避免2种控制模式转换时驱动转矩突变，根据车速和稳定性参数制定模糊规则决策2种模式的协调系数，保证2种控制模式的平滑过渡。基于CarSim和MATLAB/Simulink进行联合仿真，并搭建硬件在环平台进行试验，对所提出的方法进行验证。结果表明：在低速转向工况下，提出的分配策略能够调节内外侧车轮产生差速效果，与转矩平均分配的策略相比，转向半径有所减小，提高车辆机动性；高速转向工况下，分配策略能够保证车辆稳定转向，与未考虑稳定性控制的分配策略相比，能更好地跟踪目标轨迹，且横摆角速度控制在参考横摆角速度附近，证明了所提控制策略的有效性。     

汽车电动助力转向与主动悬架系统的集成控制

针对基于横向和垂向动理学的电动助力转向（EPS）与主动悬架（ASS）集成系统，设计了一种基于干扰抑制指标的控制策略。首先根据控制目标，选择相应的加权函数，建立增广被控对象矩阵，将鲁棒性能控制问题转化为标准的控制问题；然后在Matlab环境下进行了仿真计算。仿真结果表明，该集成控制方法是有效的，能够使汽车转向行驶时的整车综合性能得到提高。     

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。     

非匀质车辆队列的分布式控制

提出了对称通信拓扑下具有不同参数摄动的非匀质车辆队列鲁棒稳定性分析方法和分布式控制器设计方法。通过反馈线性化技术求得队列节点的线性动力学响应,结合分布式控制策略和静态状态反馈控制律,建立了具有范数有界参数不确定性的车辆队列高维状态方程。利用矩阵不等式将队列系统内稳定性转化为线性方程的H∞性能,证明了队列系统在不同参数摄动下保证鲁棒稳定性的充分条件,并给出了控制器增益的低维度求解方法。最后,基于非线性车辆模型进行了数值仿真,验证了所提出方法的有效性。     

驱动转向复合工况分布式驱动稳定控制开发与验证

为在驱动转向复合工况下有效抑制分布式驱动电动汽车的纵滑、侧滑,提出了一种面向驱动转向复合工况的分布式驱动稳定控制架构,设计基于横摆角速度和侧偏角跟踪控制的横摆控制策略和基于滑转率跟踪控制的驱动防滑控制策略,同时根据转向稳定状态对目标滑转率进行调节,根据车辆行驶状态对横摆控制与驱动防滑控制输出扭矩进行协调优化,以实现车辆...     

基于鲁棒积分转向控制法的半挂汽车列车操纵稳定性研究

针对半挂汽车列车动力学模型和实际问题,提出了半挂汽车列车的理想模型和理想模型设计参数确定方法;为了使实际车辆的输出信号和理想模型的信号相一致,运用李亚普诺夫稳定性理论,采用数学解析方法,设计了一个半挂汽车列车鲁棒积分转向控制器,并通过仿真验证了该控制器的有效性和鲁棒性.     

带参数摄动的车辆底盘的集成鲁棒混合控制研究

提出了一种新的参数摄动离散系统的鲁棒L_2-L_∞/H_∞混合控制综合方法,并将其转化为具有较低保守性的线性矩阵不等式组的凸优化问题。考虑车辆在极限工况具有参数大范围摄动和强非线性特点,利用该方法设计主动前轮转向系统和直接横摆力矩系统集成控制策略。采用Matlab/Simulink与Carsim联合平台进行典型工况仿真分析。结果表明,设计的车辆底盘集成控制器能抑制系统参数大范围摄动和强非线性的影响,改善车辆的操纵稳定性。     

四轮独立驱动电动汽车路径跟踪鲁棒控制EI北大核心CSCD

针对四轮独立驱动电动汽车具有结构参数、外部干扰不确定性与非线性和过驱动等特征,提出了一种分层控制框架,以实现前轮转向与直接横摆力矩控制系统协同的车辆路径跟踪控制。首先,基于路径跟踪运动学模型,将车辆的路径跟踪问题转化为约束跟随问题;其次,设计了基于约束跟随的自适应鲁棒上层控制算法,该方法可以有效处理由模型不确定性和外部干扰引起的失配问题,并保证闭环系统的一致有界性和一致最终有界性;最后,设计了一种基于二次规划的下层分配算法满足所需的直接横摆力矩,并在Simulink-Carsim平台进行联合仿真。通过不同工况的仿真结果表明,所设计的自适应鲁棒控制算法具有良好的路径跟踪精度和鲁棒性。     

基于MPC的四轮转向车爆胎稳定性控制

四轮独立转向驱动汽车相比传统车辆具有更多控制自由度,具备在高曲率跟踪精度好,低附着路面操纵稳定性优越的特点。本文针对车辆在轨迹跟踪中所面对的低附着、爆胎等紧急工况,本研究采用模型预测控制理论,针对四轮转向电动汽车的横摆稳定性问题进行了探究。以横摆角速度和横向误差为控制目标,计算出最优四轮转角和直接横摆力矩,下层采用最优转矩分配并考虑轮胎摩擦圆约束,以实现对四轮驱动电动汽车的稳定性控制。在CarSim/Simulink联合仿真整车模型中,采用参数化建模设置整车参数。通过双移线爆胎工况仿真实验分析,所提出的策略能够有效地提高四轮驱动电动汽车的轨迹跟踪精度,从而提高整车的行驶稳定性。     

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。     

四轮独立驱动电动汽车动力学仿真分析

针对四轮独立驱动汽车在转向和变速行驶中各车轮输出转矩和功率变化规律问题,建立自然坐标系下的整车动力学模型,考虑车辆转向时的轴荷转移,并在Matlab/Simulink环境下对低速行驶的工况进行仿真。结果表明,在低速转向和变速工况行驶中,各轮的输出转矩和功率有所不同,但与理论变化趋势相吻合,进一步为各轮转矩控制策略的研究奠定基础。     

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。