新一代线控底盘集成控制策略研究

针对汽车稳定性控制,提出了一种基于线控转向和线控制动的新一代底盘集成控制策略。分别设计制造了线控制动、线控转向系统样机,建立了相应的动力学模型。应用模型预测控制,设计了基于主动前轮转角调节和主动制动力调节的底盘集成控制系统。设计了针对目标汽车的底盘集成控制硬件在环试验台,并进行了典型工况测试试验。结果表明,本文所设计的控制策略可有效使汽车跟随期望状态,保证车辆行驶的稳定性,提升车辆的综合性能。     

基于纵横向协同控制的路径跟踪策略研究

为了提高智能车的路径跟踪精度和行驶稳定性,针对智能车路径跟踪控制提出了一种考虑车辆纵横向协同的跟踪策略。从车辆整体系统出发,对纵向运动和横向运动进行解耦,采用分层控制的结构,上层控制器利用基于径向基函数（RBF）神经网络的自适应滑模变结构控制对车辆运动学耦合进行解耦,并用RBF神经网络对模型不确定性造成的系统扰动实时追踪;下层控制器以轮胎利用附着系数作为优化目标,将轮胎力约束在附着椭圆内。基于纵横向协同控制对纵横向轮胎力进行优化分配,从而提高极限工况下车辆路径跟踪的精确度和稳定性。     

分布式电驱动车辆纵-横-垂向力协同控制

针对现有研究多采用经验工况划分、主动悬架力简单分配等轮胎力解耦控制方法,难以实现车辆性能最优化的问题,提出了分层式轮胎纵-横-垂向力协同优化控制系统,在制定上层行驶期望目标和下层执行控制策略的同时,重点研究了中层轮胎纵-横-垂向力优化分配。建立了融合轮胎负荷率和垂向力动态系数的统一优化目标函数,综合考虑了车辆行驶期望目标、轮胎附着极限和执行器特性等约束条件,最终解决了轮胎纵、横、垂向力的协同优化控制难题。基于Matlab/Simulink和CarSim的联合仿真结果表明,提出的分层协同控制系统能同时有效控制车辆行驶姿态和改善车辆操纵稳定性能。     

极限工况下主动前轮转向汽车稳定性控制

轮胎对汽车稳定性有重要影响,研究和利用轮胎的非线性特性有助于扩展汽车的稳定域。本文基于非线性轮胎模型,提出一种改进型线性时变模型预测控制(LTV-MPC)方法。该方法能扩展主动前轮转向汽车的稳定范围,提高极限工况下主动前轮转向汽车的稳定性。仿真结果表明,该方法比传统的LTV-MPC方法具有更好的稳定性控制效果。     

基于动态稳定域的车辆横纵向稳定性协同控制

车辆底盘横纵向稳定性控制是车辆安全的重要方面之一。针对车辆在稳定区域内横纵向参数特征，基于动态区域的稳定性分析和相应的稳定性控制器设计了横纵向协同稳定控制方法。首先，基于车辆传统基础稳定域建立了稳定性分析方法；其次，构建了适用于不同车辆工况的动态稳定域，使得稳定域无需针对不同的转向角和车速等重新估计；在此基础上，设计了稳定限幅控制；最后，以滑模面为稳定域边界设计了一种动态滑模控制器，使车辆状态始终维持稳定状态。通过Matlab/Simulink与CarSim的联合仿真，在高速转向和双车道变道场景中验证所提出的横纵向稳定控制方法的有效性。     

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。     

基于集成式线控液压制动系统的车辆稳定性控制CSCD

为提高汽车在极限工况下的行驶稳定性,提出了一种基于集成式线控液压制动(IEHB)系统的车辆动力学稳定性控制策略。在多学科领域复杂系统建模仿真平台(AMESim)中建立了IEHB执行机构、15自由度非线性车辆动力学物理仿真模型;采用分层控制构架,运用线性比例控制与非线性补偿控制设计了横摆力矩控制层,设计了制动力矩分配层和执行层以保证被控车辆对参考模型层输出的跟踪品质。结果表明:相比于基于传统车身电子稳定性控制系统(ESC)的动力稳定性控制系统,横摆角速度峰值跟踪误差减少13.6%,收敛时间缩短1.3 s,侧倾角、侧偏角、侧向加速度等也均有明显改善,车辆行驶稳定性显著提高。因而,本控制方法能确保车辆在极限工况下快速、准确地跟踪参考模型输出。     

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。     

面向混合自动驾驶车流的协同自适应巡航控制EI北大核心CSCD

车联网V2V环境下能实时获取自车和周围车辆的运动状态、驾驶工况和道路环境,为汽车自适应巡航控制系统提供更准确的信息。为消除自动驾驶汽车(AV)和人工驾驶汽车(MV)混合行驶工况下的车头时距干扰对汽车纵向巡航控制的影响,提出了一种基于车联网V2V的协同自适应控制方法。通过车联网V2V实时采集车辆跟驰过程中车辆基本安全信息(basic safety message,BSM),进而获得车辆相对运动状态和驾驶行为序列;应用线性最优二次型方法建立驾驶操纵序贯链优化目标函数,再对扰动作用下的汽车运动状态改变量进行短时预测;在此基础上,以混合车流车头时距的最优均衡状态为目标,构建了车辆跟驰间距的滚动优化模型和协同自适应控制方法。实验结果表明,在头车加/减速行驶工况下,改进后的车辆控制器能更快响应前车运动状态的变化量,并在保证车辆安全跟驰间距的情况下,降低了车头时距,提高了道路通行能力。     

基于非线性模型预测控制的车辆纵向队列协调控制

本文中针对基于分层控制结构的车辆队列上、下层控制缺少联系的问题,提出了车辆队列跟驰与个体车辆动力学稳定性协调控制的思路,其基本思想是在保证队列中个体车辆安全稳定行驶的同时,尽可能实现队列跟驰控制的目标。基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)方法设计了车辆队列协调控制方案,设计了包括跟驰间距误差、跟驰速度误差以及车速与车轮圆周速度差3个子目标的优化目标函数,将队列跟驰与车辆动力学稳定性的协调控制转化为约束优化控制问题;基于序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法进行求解,得到车辆前、后轴的制动/驱动力矩来实现上层决策输出的期望跟驰加速度。基于由3车辆组成的非线性队列模型对控制方案进行了仿真分析,结果表明,所提出的基于NMPC的车辆队列协调控制策略可以在大范围操纵工况下,在保证车辆安全稳定行驶的基础上实现队列的跟驰控制。     

基于动态门限值的分布式驱动电动汽车驱动力矩控制研究

为改善分布式驱动电动汽车高速行驶稳定性，避免频繁驱动控制操作对汽车行驶安全性的影响，提出了一种适应不同驾驶工况的参数动态门限值算法，设计了汽车附加横摆力矩滑模控制策略和驱动力矩二次规划优化分配控制策略，并进行了角阶跃输入工况和双正弦输入工况的仿真分析。结果表明，所设计的控制策略能有效控制汽车的质心侧偏角与横摆角速度，在保证汽车行驶稳定性的前提下，使质心侧偏角与理想值偏差减小了3.6%以上，轮胎附着利用率减少19.5%以上，有效地降低了轮胎附着利用率，提高了汽车的行驶安全性。     

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明：在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。     

汽车爆胎特性建模与主动制动控制策略

为了提高汽车在突发爆胎事故时的稳定性,对爆胎汽车主动制动控制策略进行了研究。根据车轮爆胎时间与压力变化的关系,在UniTire模型基础上建立了爆胎模型;根据电子稳定性控制系统中横摆角速度及质心侧偏角对汽车稳定性影响的关系,基于二自由度汽车动力学模型,通过计算汽车横摆角速度及质心侧偏角实际值与理想值的偏差,并基于线性二次型调节器最优控制方法决策出最优附加横摆力矩,从而修正爆胎后汽车的运动状态。最后通过计算机仿真对所提策略的有效性进行了验证。结果表明：主动制动控制策略可以保证爆胎过程中汽车的行驶稳定性和安全性。     

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。     

Multi-axle vehicle dynamics stability control algorithm with all independent drive wheel

The stability driving characteristic and the tire wear of 8-axle vehicle with 16-independent driving wheels are discussed in this paper. The lateral stability of 8-axle vehicle can be improved by the direct yaw moment which is generated by the 16 independent driving wheels. The hierarchical controller is designed to determine the required yaw torque and driving force of each wheel. The upper level controller uses feed-forward and feed-backward control theory to obtain the required yaw torque. The fuzzification weight ratio of two control objective is built in the upper level controller to regulate the vehicle yaw and lateral motions. The rule-based yaw moment distribution strategy and the driving force adjustment based on the safety of vehicle are proposed in the lower level controller. The influence of rear steering angle is considered in the distribution of driving force of the wheel. Simulation results of a vehicle double lane change show the stability of 8-axle vehicle under the proposed control algorithm. The wear rate of tire is calculated by the interaction force between the tire and ground. The wear of tire is different from each other for the vehicle with the stability controller or not.     

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...     

爆胎汽车整车运动分析及控制

通过轮胎试验得到GT175/60 R14轮胎在正常胎压及零胎压下的力学特性参数,以此为依据,运用CarS im软件对爆胎汽车进行整车动力学仿真,找出汽车偏航原因,分析驾驶员不同操作所引起的整车运动性能变化以及汽车稳定性控制系统对爆胎汽车的影响。仿真结果表明,稳定性控制系统对于减轻爆胎带来的后果具有积极的作用。     

A novel integrated chassis controller for full drive-by-wire vehicles

In this paper, a systematic design with multiple hierarchical layers is adopted in the integrated chassis controller for full drive-by-wire vehicles. A reference model and the optimal preview acceleration driver model are utilised in the driver control layer to describe and realise the driver's anticipation of the vehicle's handling characteristics, respectively. Both the sliding mode control and terminal sliding mode control techniques are employed in the vehicle motion control (MC) layer to determine the MC efforts such that better tracking performance can be attained. In the tyre force allocation layer, a polygonal simplification method is proposed to deal with the constraints of the tyre adhesive limits efficiently and effectively, whereby the load transfer due to both roll and pitch is also taken into account which directly affects the constraints. By calculating the motor torque and steering angle of each wheel in the executive layer, the total workload of four wheels is minimised during normal driving, whereas the MC efforts are maximised in extreme handling conditions. The proposed controller is validated through simulation to improve vehicle stability and handling performance in both open- and closed-loop manoeuvres.