基于差动和自主转向协调的分布式驱动无人车轨迹跟踪

分布式驱动无人车能通过差动转向和原有自主转向的共同作用保证车辆的轨迹跟踪。在2自由度车辆动力学模型基础上,基于模型预测控制算法,提出预瞄时间自适应的轨迹跟踪方法,以满足转弯和直行工况的预测要求;考虑分布式驱动无人车构型特点,基于参考横摆角,采用左右两侧驱动轮转矩差动控制,能在保证无人车总体转矩需求不变的情况下实现轨迹跟踪。为综合上述两种方法的优点,提出了利用设置权重的方法对自主转向和差动转向轨迹跟踪进行协调控制,并进行了Matlab与Car Sim的联合仿真和实车实验验证。结果表明,协调控制有效改善了转向的响应速度和灵活性,同时提高了无人车轨迹跟踪的可靠性和准确性。     

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。     

基于功能安全的分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制

分布式驱动电动汽车可以实现四轮转矩分配和差动转向,提升整车的动力学控制性能和经济性,但是四轮转矩独立可控的特点也对功能安全提出挑战。当前轮单侧电机出现执行器故障失效情况时,不仅会产生附加横摆力矩降低车辆安全性,差动转向功能的存在还会使车辆严重偏航。基于此,在设计分布式驱动-线控转向一体化底盘的基础上,基于功能安全提出一种分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制策略。首先建立分布式驱动失效动力学模型,分析前轮失效对车辆状态的影响机理,发现单一的驱动转矩截断控制无法满足车辆状态修正需求;其次设计一套备用的线控转向结构,通过变截距滑模控制算法提高切换状态下线控转向系统的转角跟踪性能,并用台架试验验证跟踪的准确性;然后设计自适应失效诊断观测器实时诊断驱动系统的电机故障,在将对应轮进行驱动转矩截断后,通过模型预测控制算法对车轮转矩重新分配实现纵向和侧向的状态跟踪;最后通过仿真和实车试验验证所提失效补偿控制策略的有效性和可用性。研究结果表明：分布式驱动电动汽车前轮单侧电机失效后,备用的线控转向系统能及时矫正前轮转角,所提出的失效补偿控制策略能够快速恢复车辆的稳定性和路径跟踪能力。     

多轴分布式电驱动车辆后桥差动转向控制策略研究

首先建立了八轴分布式电驱动车辆动力学模型,提出了基于质心侧偏角的差动转向双层控制策略,上层控制器以质心侧偏角及其变化率和前轮转角为输入,采用模糊控制生成机械转向桥和差动转向桥的转向中心相对位置,从而获得后桥转向参考转向角;下层控制器以上层转向参考角为控制目标,采用增量式数字PI控制得到后桥电机的差动转矩。最后选取中高速工况,进行硬件在环仿真,验证了后桥差动转向控制效果和实时性。结果表明,与理想阿克曼转向策略相比,该策略能有效减小车辆转向过程中质心侧偏角,并保证了转向稳定性。     

Driving Torque Coordination Control of Distributed Drive Electric Vehicles

针对现有分布式驱动电动汽车驱动力控制系统在进入驱动防滑工况时纵向驱动转矩和加速度降低以及产生非期望的横摆力矩和横摆角速度等问题,提出了两种多轮驱动转矩协调控制策略.其中,基于动力性的驱动转矩协调控制策略的目标是改善纵向驱动转矩和加速度,而基于稳定性的驱动转矩协调控制策略的目标则是增加车辆的横向稳定性.实车实验结果表明,所提出协调控制方法有效实现了设计目标,改善了车辆性能.     

基于稳态特性的路程预瞄转向模型

为实现车辆稳态转向的理想状态,建立更真实的预瞄-跟踪行为,提出了2种基于稳态转向的路程预瞄转向模型,假设车辆处于稳态转向状态,预测车辆的行驶轨迹,基于预测轨迹的侧向误差最小原则,分别建立了将单点预瞄转化为路程预瞄的理想转向模型和修正转向模型。CarSim/Simulink联合仿真结果表明,2种转向模型均具有较好的路径跟踪精度、适应性和转向平顺性。     

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。     

分布式驱动电动汽车的差动助力转向控制

根据分布式驱动电动汽车前轮独立驱动的特点和拓扑结构,分析了其实现差动助力转向的可行性,并提出了差动助力转向闭环控制方法。基于纵向车速和转向盘转角确定了参考转向盘力矩,以它为控制目标设计了差动助力转向闭环控制策略,以改善车辆的转向性能。针对特定工况下电机输出转矩饱和的情况设计了遇限削弱积分变参数PI控制算法和回正识别策略与控制算法,保证在低速时转向盘能快速回到中间位置,而在高速时能提供一定的阻尼,以减小转向盘回正超调。实车试验结果表明:设计的控制算法可为驾驶员提供随车速而变的转向助力,从而减小转向盘力矩,改善车辆的转向轻便性;同时,能准确地判断回正状态,跟踪转向盘力矩参考值,显著改善回正工况车辆响应。     

双模耦合驱动智能电动汽车对开坡道行驶稳定性控制

分布式驱动智能电动汽车可以通过独立分配各轮驱动力矩来保证在对开坡道行驶时的通过性,但对各轮力矩输出具有很高要求且难以保证车辆侧向稳定性。为解决上述问题,基于所发明的具备集中式和分布式耦合驱动功能的双模耦合驱动系统,提出了协同耦合式驱动防滑和主动转向的对开坡道行驶稳定性控制方法。首先,建立了整车模型,分析了在对开坡道上采用双模耦合驱动提升车辆通过性的动力学机理;其次,设计了基于耦合式驱动防滑与主动转向协同的行驶稳定性控制系统,包括可以实现最优滑转率控制的上层驱动防滑控制器、用于减少控制超调量并抵消差动驱动附加转向的主动转向前馈控制器以及为解决车速干扰的基于T-S模糊化模型预测控制的主动转向反馈控制器;最后,开展了对开坡道行驶稳定性控制效果离线仿真和实车试验验证。研究结果表明：在10%的对开坡道上,耦合式驱动比分布式驱动的爬坡能力提升了41.32%;对比无前馈协同控制,所提出的协同控制方法可将侧向位移误差量减少68%,调整时间缩短10.81%。所提出的控制方法不仅能极大提升整车对开坡道的动力性和通过性,还可以很好地保证其方向稳定性。     

轮式差动转向无人车运动跟踪控制的研究

在分析车辆传动系统结构特点的基础上,基于差动转向原理,将无人车的运动跟踪控制分为:基于左右轮平均轮速的直线行驶控制和基于左右轮轮速差的行车转向控制。同时,基于抗积分饱和的比例积分控制法,提出了直线行驶下的车速跟踪控制算法;基于状态反馈法,提出了行车转向下的横摆角速度跟踪控制算法。最后,通过实车试验对提出的运动跟踪控制算法进行验证,实现了目标车的遥控行驶。     

四轮独立驱动轮毂式电动汽车转向控制策略研究

对四轮独立驱动轮毂式电动汽车转向控制策略进行研究,建立了整车控制系统,提出了基于滑模变结构算法的转速转矩协调控制策略;基于Ackermann-Jeantand转向模型计算车辆转向所需的四轮差速,通过滑模控制器和转矩分配模块计算车辆稳定所需的四轮转矩,在车辆差速行驶的同时协调分配四轮的转矩。仿真结果表明,该控制方法简单有效,能提高电动汽车转向的稳定性和操纵性。     

全轮独立电驱动车辆双重转向控制策略的研究

为全轮独立电驱动车辆提出一种双重转向的控制策略,设计了双重转向的总体控制结构.它是包括三自由度参考车辆模型、横摆力矩确定层和转矩分配层的分层控制体系.在横摆力矩确定层中,设计了基于PID的横摆力矩控制策略;在转矩分配层中,设计了基于纵向驱动力总和不变的转矩分配策略.在此基础上,开发了双重转向控制策略仿真平台,进行了仿真分析和实车试验,试验结果与仿真结果吻合度较高,表明所提出的双重转向控制策略对减小车辆转向半径有明显效果.     

差动助力转向系统离线仿真验证

根据电动轮汽车前轮独立驱动的特点,提出了一种针对电动轮汽车的新型助力转向方式--差动助力转向.首先讨论其基本原理及结构并应用Matlab/Simulink建立了整车和转向系模型,接着给出了旨在减小参考转向手力与实际转向手力差值的左右转向轮的驱动转矩分配的控制策略,以及转向轮辅助回正控制算法.最后进行离线数字仿真,结果表明对于前轮独立驱动的电动车,所提出的差动助力转向系统既满足了转向轻便和驾驶路感良好的基本要求,又改善了转向轮回正性.     

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...     

基于增量线性模型预测控制的无人车轨迹跟踪方法

针对现有无人车轨迹跟踪研究中假设轮胎侧偏角始终处于线性区域的不足,提出了一种基于增量线性时变模型预测控制的轨迹跟踪方法。在每个控制周期内进行轮胎魔术公式的线性化处理,建立时变轮胎模型,并结合车辆二自由度模型,获得了车辆时变模型,设计增量线性时变模型预测控制器(ILTVMPC),完成了轨迹跟踪,在二次规划求解过程中加入包括控制量和控制增量等约束。利用MATLAB/Simulink平台将该方法与非线性模型预测控制进行仿真对比,结果表明:基于时变轮胎模型的ILTVMPC,不仅在跟踪精度和稳定性上有优异表现,而且计算实时性得到较大幅度提升。     

分布式电驱动汽车原地转向机理与控制方法研究

分布式电驱动汽车能够通过原地转向功能提高车辆的机动性。原地转向下车辆的4个车轮均处于滑移状态,极易发生车身偏移甚至失控。为了实现稳定精准的原地转向控制,分析了原地转向的动力学机理,并提出横摆角速度与滑转率协同的控制策略。基于纵向动力学设计路面附着估计算法,完成原地转向前的路面状况判断;采用了分层式控制架构,上层控制器基于车辆状态协调转矩控制策略,下层控制设计横摆角速度决策框架,根据油门开度计算原地转向的名义横摆角速度,基于二次性能指标的单神经元自适应PID控制算法计算四轮驱动转矩,以实现横摆角速度的跟踪控制,并引入模糊逻辑推理得到四轮期望滑转率,通过PID算法计算驱动转矩调节量,配合横摆角速度转矩控制以抑制转向中心的偏移。仿真测试和实车试验表明：在附着系数一定的情况下,稳态原地转向的轮胎视为刚体,侧偏角与地面侧向反作用力基本不变,试验结果符合所推断的原地转向动力学机理;并验证横摆角速度跟踪控制算法在不同附着系数下具有理想的跟踪效果和鲁棒性,响应速度相比于PID提高46%,最大超调量减小24.0%,平均调节时间缩短1.3 s,平均稳态误差均在0.01 (°)·s^-1...     

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。     

全轮独立电驱动车辆电动转向系统的研究

针对电动转向系统提出了基于电机的主动转向和助力转向的软硬件解决方案。在理论分析的基础上设计了主动转向和电动助力转向控制算法和电机驱动电路,并对实验车进行相应改造,进行实车试验。试验结果表明,所设计的电动转向系统能够实现主动转向和助力转向的功能,所设计的主动转向控制算法能够准确跟踪控制目标,所设计的电动助力转向控制算法能够为驾驶员提供感觉良好的转向助力。     

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。     

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。