基于 MPC的轮毂电机驱动车辆轨迹跟踪控制

为解决轮毂电机驱动车辆在复杂工况下轨迹跟踪精度低、横摆稳定性差的问题,提出一种协调控制方法。通过 神经网络动态辨识以车辆质心侧偏角-质心侧偏角速度相平面划分的稳定域边界,并基于边界线特征值得出失稳因子; 将该因子作为目标函数权重影响参数,构建轨迹跟踪MPC模型,输出前轮转角和四轮力矩控制量,同时,采用滑模控制 方法防止车轮过度滑转;仿真表明,该轨迹跟踪控制策略与单目标MPC轨迹跟踪控制策略相比,在低附着路面车辆最大 横向跟踪误差降低了61.7%,最大质心侧偏角降低了75.7%,车辆高速行驶时,运动状态均保持在稳定域范围内,实现了 轨迹跟踪精度与车辆横摆稳定性能的综合提升。