基于自适应变参数MPC的分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

作     者：杨泽坤 李韶华 王振峰 YANG Zekun;LI Shaohua;WANG Zhenfeng

作者机构：湖南大学机械与运载工程学院长沙410082 石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室石家庄050043 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司天津300300 

出 版 物：《机械工程学报》 (Journal of Mechanical Engineering)

年 卷 期：2024年第60卷第6期

页      面：363-377页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家自然科学基金(U22A20246) 河北省重点研发计划(21342202D) 河北省省级科技计划(225676162GH)资助项目 

主　　题：智能驾驶 轨迹跟踪 轮胎力估计 分布式驱动 工况自适应 

摘      要：为了协调分布式驱动智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力,基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正轮胎侧偏刚度,并基于T-S模糊变权重的MPC控制策略以实现轨迹跟踪控制。针对分布式驱动智能车全轮独立可控的特点,以前轮转角和各轮纵向驱动力为控制变量,以实时横向误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。通过仿真和试验数据,验证所提控制策略在多种工况下的有效性。研究表明,相比于传统MPC控制,所提出的自适应变参数MPC(Adaptive variable parameter MPC,AMPC)对80~120 km/h双移线湿滑路面、对接路面工况均有良好的跟踪效果,可有效提高轨迹跟踪精度,并能够协调控制跟踪精确性和稳定性,减少控制输出量的波动。