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智能车路径跟踪控制面临系统模型简化、参数不确定、执行器与传感器信号延时及道路曲率变化等干扰,将产生系统扰动误差,导致跟踪精度降低。本文针对性提出一种考虑跟踪系统复杂扰动的模型预测控制方法(model predictive control,MPC),首先以单轨车辆动力学模型为基础建立模型预测跟踪系统,并依据实时规划的路径和速度信息设计预瞄距离动态调整方法,获取最佳预瞄点,以改善智能车底盘执行器与传感器信号延时扰动问题;而后引入扩张状态观测器(extended state observer,ESO)实时估计因简化车辆模型对系统产生的未知扰动量并用于前馈补偿;同时,考虑道路参考曲率变化对系统产生的确定性稳态扰动,设计一种含曲率约束的前馈控制(feedforward control,FFC)方法用于消除该干扰;最终形成MPC控制器反馈输入、ESO抗干扰补偿输入及FFC前馈输入相叠加的转向角控制律。最后,以某品牌智能车平台在低速园区场景进行了实车测试对比分析,验证了本文所改进的融合扰动补偿的模型预测控制方法具备可行性和优越性。 相似文献
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针对汽车总装中风挡、全景天窗等零部件装配工艺,可通过涂胶及安装全自动化设备来实现整个工艺流程,但此类设备形式现缺少一套测试方法来验证其装配的稳定性.通过对该类设备的运行原理进行研究,提出了针对该类设备匹配稳定性的能力计算模型、测试流程及以设备能力(Cm)为依据的评价标准.根据测试流程与评价标准,在实际现场进行了多组试验... 相似文献
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