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%。     

横摆率跟踪控制的4WS汽车闭环操纵稳定性

针对主动后轮转向的4WS汽车，提出了横摆率跟踪控制方案，设计了H∞优化控制器，进行了4WS汽车在不同路面条件下的人一车闭环操纵稳定性仿真。结果表明，4WS汽车保持车辆侧滑角和横摆率稳态增益不变，降低它们的超调量、反应时间以及谐振峰值，增大系统的阻尼比，4WS汽车能够快速响应驾驶员的操纵指令，并对路面附着系数具有良好的鲁棒性。     

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。     

车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制

为提高车辆自动驾驶系统的运动性能,基于模糊逻辑和滑模控制理论设计了一种车辆纵向和横向运动综合控制系统。该控制系统通过对前轮转向角度、发动机节气门开度、制动液压及主动横摆力矩进行协调控制,使车辆能够以期望速度在理想道路轨迹上行驶,并提高车辆在行驶过程中的操纵稳定性。仿真结果表明:纵向和横向运动综合控制系统能够提高车辆在不同行驶工况下的跟踪性能和运动性能,在车辆自动驾驶过程中是有效的。     

4WS汽车操纵稳定性建模和仿真研究

从改善汽车操纵稳定性角度出发,全面考虑轮胎载荷、转向系等对四轮转向汽车操纵稳定性的影响,建立4WS（4 Wheel Steering System）整车操纵稳定模型。并用Matalab/simulink进行了模拟仿真研究。比较性地研究汽车在低速和高速时控制方式的特点和不同之处。本模型为4WS汽车设计改进优化提供一种手段和方法,同时,为4WS汽车理论研究和试验校核提供了参考。     

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。     

基于车辆动力学模型的换道轨迹规划研究

针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题，基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型，构建了轨迹规划系统框架，通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计，进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能，完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验，对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明，该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性，可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。     

四轮转向汽车虚拟样机闭环控制操纵动力学仿真

运用ADAMS软件建立了新型四轮转向(4WS)汽车整车虚拟样机模型,利用该模型对比了基于横摆角速度多状态最优控制的4WS汽车同前轮转向(FWS)汽车及其它不同控制算法的阴轮转向汽车(后轮比例于前轮转角算法及后轮转角比例于横摆角速度算法)的操纵稳定性。仿真结果表明,基于横摆角速度多状态最优控制的4WS汽车,其各项评价指标优于FWS汽车以及采用另外两种控制方法的4WS汽车。     

基于底盘集成控制的人-车闭环系统对提高车辆操纵稳定性和路径跟踪能力的效果研究

基于线性矩阵不等式方法,设计了一种集成后轮主动转向、纵向驱动力补偿和直接横摆力矩控制的底盘集成控制系统,叫底盘鲁棒模型匹配集成控制器(R-MMC).为全面验证底盘集成控制器对车辆操纵性能的提高,建立了基于参考向量场的驾驶员模型,并用它和R-MMC组成一个包含内、外两个环路的人-车闭环控制系统.通过驾驶员模型不参与控制下的非稳态侧风干扰试验和驾驶员模型参与控制的人-车闭环系统S弯道跟踪试验,验证了R-MMC不但能显著提高车辆的操纵稳定性和主动安全性,而且还可增强车辆的路径跟踪能力,降低驾驶员的劳动强度.     

基于横向稳定的减速变道轨迹与跟踪控制

随着自动驾驶的发展,无人自动驾驶车辆的控制已经成为热点.而无人自动驾驶车辆的安全性和稳定性是重中之重.针对智能驾驶汽车在一定换道距离下保持稳定的减速换道鲁棒性差的问题,提出了 一种基于MPC模型预测控制器和比例积分PI控制器相结合双控制器的变道稳定性轨迹确定与跟踪控制方法.为了确定汽车行驶路线,横向与纵向位移分别由5次...     

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。     

参考模型的开环及闭环评价

在对车辆进行稳定性控制研究时,往往需要首先选择一个控制目标,即所谓的参考模型。但是在诸多的参考模型中,选用什么样的参考模型最合适,却较少被提及。文中利用Simulink,对几种常见的参考模型进行了开环及闭环评价。分别分析了参考模型的开环稳态幅值特性和频域特性,将参考模型置于道路—驾驶员—车辆的闭环系统中进行仿真,对影响操纵稳定性的一些重要指标给出定量评价,并进行对比分析,从而为参考模型的选用提供一些依据。仿真结果表明,采用DYC或4WS参考模型的控制系统可以较好地改善车辆转向工况的横向稳定性。     

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。     

基于横摆率跟踪的主动悬架前后轴控制力匹配

研究了轮胎的非线性特性、侧向力与垂直载荷耦合特性对车辆操纵稳定性的影响,发现当侧向加速度较大时,4WS对横摆率的控制作用急剧减弱,而通过主动悬架的控制能有效提高横摆率的响应.提出了基于横摆率跟踪控制的4WS和主动悬架的协调控制方法,对前后轴主动悬架控制力进行了分配,提高了大侧向加速度时的横摆率响应.转向盘角阶跃输入的仿真分析表明,该方法可获得优于4WS和主动悬架简单叠加时的综合性能.     

盾构推进姿态控制策略研究

为提高盾构施工过程中姿态控制系统的控制精度和控制性能,提出一种盾构推进姿态控制策略。该策略将轨迹自动跟踪控制方法与模糊自适应PID闭环控制算法相结合,通过轨迹、位移、压力等多个闭环反馈实现对各个分区液压缸的速度控制,保证盾构推进轨迹按照设计的隧道轴线运行,并通过电液控制试验平台中的推进系统对提出的策略进行试验验证。结果表明,文章提出的控制策略能够使位移偏差维持在5 mm之内,可以很好地满足施工要求。     

基于三自由度的智能汽车模糊滑模横向运动控制研究

针对智能汽车运动过程中存在的车身姿态变化问题以及运动控制精度问题，设计了一种基于非线性3自由度动力学模型的模糊滑模横向运动控制器。建立了包括侧倾运动的3自由度动力学模型，进行了模型线性化；对基于线性化处理后的动力学模型进行了滑模控制器设计，通过控制前轮转角实现了路径跟踪横向控制，并引入了模糊控制提高控制效果，本控制系统能够在跟踪过程中对车身姿态变化进行观察。仿真结果表明，搭建的基于3自由度动力学模型的模糊滑模控制器能够在考虑侧倾运动的基础上，实现路径跟踪，且构建的模糊滑模控制系统相较于传统滑模控制其横向偏差与方向偏差分别降低了7.28%和1.50%，同时模糊控制也减弱了滑模控制固有的抖振影响。     

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。     

基于多点序列预瞄的自动驾驶汽车路径跟踪算法研究

针对自动驾驶汽车自主行驶问题,提出了一种基于预瞄信息的路径跟踪算法。以GPS轨迹点序列作为目标路径,建立车辆—路径相对运动关系模型,使用实时差分GPS数据确定车辆位置。通过预瞄点序列,计算路径的预瞄偏差角和路径弯曲度。根据路径弯曲度确定行驶速度,实现纵向控制;通过Pure Pursuit算法将预瞄偏差角转换成前轮转角的控制量,实现横向控制。试验结果表明,提出的路径跟踪方法在纵向、横向控制和跟踪平稳性方面都具有良好的效果。     

智能汽车路径跟踪精度及操纵稳定性耦合机理分析

针对现有智能汽车路径跟踪算法研究中存在的智能汽车路径跟踪精度与操纵稳定性相互耦合和相互制约问题,在车辆二自由度模型基础上,设计了基于传统预瞄误差模型的PID控制方法,研究了智能汽车在蛇形道路工况、定曲率变车速工况和定车速变曲率工况下,车速及道路曲率对智能汽车路径跟踪精度和操纵稳定性的影响。仿真结果表明,随着车速和道路曲率的增加,智能汽车路径跟踪精度以及操纵稳定性降低;智能汽车的路径跟踪精度提高,操纵稳定性变差。