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1.
路径跟随是依照规划轨迹信息通过对执行元件的控制实现沿期望轨迹行驶,控制算法对实现路径跟随非常重要。针对自动驾驶车辆的侧向控制技术,文章研究了基于最优预瞄理论的路径跟随控制,建立车辆二自由度模型和预瞄误差模型,设计模型预测控制(MPC)侧向跟随控制器以提高跟随精度。利用CarSim-Simulink联合仿真,仿真结果表明,该算法策略能稳定跟踪规划路径。 相似文献
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应用模糊控制和神经网络控制理论,构建了1/2车辆的半主动悬架模型,设计了基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制系统.对前轮半主动悬架采用以对应处车身垂向加速度为目标的模糊控制,对后轮半主动悬架采用轴距预瞄模糊控制,并利用神经网络来调整模糊控制器的控制规则和隶属度函数.在不同车速下对所建的控制系统分别进行了白噪声和路面脉冲输入的仿真.结果表明,与传统的被动系统相比,轴距预瞄模糊神经网络控制的半主动悬架系统能有效降低车辆振动;与模糊控制的半主动悬架系统相比,质心垂向加速度和后轮对应处车身加速度均有显著减小,较好地改善了车辆的行驶平顺性. 相似文献
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结合卡尔曼滤波器的车辆主动悬架轴距预瞄控制研究 总被引:8,自引:2,他引:8
利用轴距预瞄信息,即前后轮路面输入之关系,同时结合卡尔曼滤波器作为状态估计器,本文提出了一种算法用于车辆悬架控制律的设计,根据模拟结果,研究了算法的可行性,分析了卡尔曼滤波器对状态变量的估计精度,以及轴距预瞄控制对进一步改进车辆性能的潜力。 相似文献
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《交通信息与安全》2015,(6)
车辆的平顺性和道路友好性是反应车辆悬架性能的2个重要指标。为改善重载汽车在道路行驶中的友好性,基于7自由度重载汽车动力学模型,建立了半主动悬架系统的运动方程,设计了半主动悬架最优控制器,考虑路面不平度的随机激励,以车辆平顺性和道路友好性为控制目标,提出了车辆悬架的最优半主动控制策略,并且给出了详尽的推导过程。仿真分析结果表明:当汽车以20m/s的速度行驶在C级路面时,车身和驾驶室垂向加速度有效均方根值分别减少了3.42%和46.4%,轮胎对路面的破坏减少了2.10%;半主动控制悬架有效地保证了车辆行驶的平顺性,同时可减小车辆对路面的冲击作用,改善了车辆的悬架性能。 相似文献
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提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法。建立车辆预瞄模型,通过汽车在环境感知时的前视行为,引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素。基于在前视信息指导下的车辆位姿变化,根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速,建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法。同时,采用模型预测控制(MPC)设计稳定性反馈控制律,根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间,消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响。研究结果表明,本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小,且跟踪精度更高。仿真试验中,相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3%、28.9%和10.0%,横摆角速度峰值分别减小了18.0%、6.7%和2.0%,双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2%、8.7%和8.0%,横摆角速度峰值分别减小了16.9%、12.9%和8.6%;相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,在蛇行工况1下,质心侧偏角峰值分别减小了49.8%与34.8%,横摆角速... 相似文献
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主动悬架最优控制整车模型的研究 总被引:17,自引:5,他引:17
以一个车辆的整车模型为研究对象,通过利用轴距预瞄信息,应用最优控制理论设计了一个车辆的悬架控制策略,通过模拟和仿真的结果,验证了该模型和算法的可行性,并分析了轴距预瞄控制对于改进车辆性能的能力,检验了所建立的整车模型。 相似文献
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基于车辆不同行驶状态(路面不平度和车速)下悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应不相同的客观事实,针对半主动悬架PID控制器无自适应能力的局限,以悬挂质量垂向加速度和悬架动挠度响应作为车辆行驶状态的识别判据.建立起一种引入行驶状态识别的半主动悬架PID控制修正算法,进而以某型轿车为对象,采用MATLAB/Simulink建立起半主动悬架PID控制的仿真模型,针对不同行驶状态计算出PID控制算法修正前、后的车辆平顺性响应并加以对比,表明所提出的PID控制修正算法是有效的。 相似文献
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为提高智能车辆的半主动悬架综合控制性能,提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的半主动悬架控制方法。首先,以8轮车为研究对象建立11自由度半主动悬架模型,设计LQR状态反馈控制器。然后,为解决状态反馈控制抗路面干扰能力弱和基于固定时序延迟的预瞄反馈控制适用性差的问题,提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的控制器:建立车轮运动规划模型和路面预瞄模型,计算出悬架控制系统所需的车轮规划轨迹点序号和控制延迟响应时间;以路面激励和垂向加速度为输入、以前馈阻尼力为输出,设计基于类模糊的预瞄前馈控制器,并与LQR反馈控制器一并构成所提控制器。最后,基于MATLAB/Simulink和Trucksim联合仿真平台,进行匀速转向工况、变速直线工况、变速转向工况和匀速直线工况下的试验验证。结果表明,在垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度均方根值方面,与被动悬架相比,所提控制方法在4种工况下至少降低了23.52%、13.59%、19.35%;与基于固定时序延迟的预瞄反馈控制相比,所提控制方法在前3种工况下至少降低了14.04%、8.09%、13.79%;与基于状态反馈的控制方法相比,所提控制方法在第4种工况下降低了13... 相似文献
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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。 相似文献
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为探究车辆路径跟踪算法性能差异及适用性规律,分别构建基于预瞄的纯跟踪(PP)算法、前轮反馈控制算法和模型预测控制(MPC)算法的车辆模型,在圆环、蛇行和低、中、高速等工况下进行Simulink和CarSim联合仿真并分析横向控制效果。结果表明:PP算法预瞄距离越短,横向控制精度越高,但稳定性越弱,低速鲁棒性较好;前轮反馈控制算法在高速下具有更小的横向控制误差,且增益系数k影响控制精度;相较于前两者,MPC算法在不同速度下均具有良好的横向跟踪性能。最后,开展实车试验对比验证3种算法的跟踪性能,结果表明,在同一工况下,MPC算法具有更优的跟踪性能。 相似文献
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基于动力学模型预测控制的铰接车辆多点预瞄路径跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《汽车工程》2021,43(8)
现有的铰接车辆路径跟踪控制方法在模型线性化和预瞄误差过程均产生较大误差,导致跟踪精度降低。针对铰接车辆路径跟踪控制,构建了铰接车辆动力学模型,采用基于状态轨迹的线性化方法补偿动力学误差,提出了考虑路径多点预瞄误差的控制目标,设计了基于动力学模型的模型预测控制器,用以优化铰接点处转向力矩。为验证该方法的有效性,采用Matlab/Simulink和Adams软件构建了联合仿真平台,对控制算法进行了仿真验证。仿真结果表明,本文中设计的控制器可有效提升铰接车辆路径跟踪精度。 相似文献
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依据车辆动力学原理和虚拟样机技术,运用ADAMS构建了四轴重型货车-路面系统的仿真模型,并通过实车平顺性实验验证其正确性;选择合理匹配的空气悬架替换驱动轴平衡悬架,初步改善了车辆道路友好性和平顺性;在考虑减振器力学特性的基础上,同时采用ADAMS和Matlab/Simulink对四轴重型货车虚拟样机悬架系统的半主动改进天棚控制进行联合仿真.以控制参数为变量设计正交试验,通过极差与方差分析确定使车辆道路友好性和平顺性综合最优的控制参数.仿真结果表明,相对于半主动天棚控制,半主动改进天棚控制可有效改善轮胎的动载荷和垂向振动,且对路面等级的变化具有较强的稳健性. 相似文献
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为了解决智能车辆在工况变化时跟踪精度下降和稳定性变差的问题,提出基于强化学习的变参数模型预测控制(MPC)算法多目标控制策略,实现智能车辆路径跟踪控制系统的参数自适应整定。基于车辆动力学模型设计其线性时变MPC控制器,获得最优前轮转向角和附加横摆力矩。基于Actor-Critic强化学习架构,设计进行控制参数整定的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体和双延迟深度确定性策略梯度(TD3)智能体,构造以跟踪精度和稳定性为目标的收益函数,并搭建对接工况和变曲率工况2种典型仿真场景进行算法性能验证,当车辆处于对接工况时,根据路面附着系数的变化及时调整控制器的预测时域和权重矩阵;当车辆处于变曲率工况下时,针对道路曲率变化及时调整控制器的预测时域和权重矩阵。通过MATLAB/SimuLink、CarSim和Python联合仿真分析,将强化学习方法参数整定MPC与固定参数MPC和模糊控制方法参数整定MPC进行对比,结果表明:强化学习方法更能够在保证车辆安全性的前提下,尽可能提高智能车辆在不同路面条件下的路径跟踪精度。在对接工况下,强化学习方法参数整定MPC相较于固定参数MPC和模糊控制方法参数整定M... 相似文献