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车辆与动力技术 2024年第2期 34-39页

作者：郭子奇张昕马昕池张宏远沈阳理工大学汽车与交通学院沈阳110159

提出了一种基于预瞄时间自调整控制的四轮转向(4ws)智能车辆横向轨迹跟踪算法.针对轨迹跟踪精度问题,建立了预瞄时间自调整控制驾驶员模型,调整预瞄时间,采用滑模控制对前轮进行控制.针对跟踪过程中行驶稳定性较差等问题,后轮转向采用... 详细信息

提出了一种基于预瞄时间自调整控制的四轮转向(4ws)智能车辆横向轨迹跟踪算法.针对轨迹跟踪精度问题,建立了预瞄时间自调整控制驾驶员模型,调整预瞄时间,采用滑模控制对前轮进行控制.针对跟踪过程中行驶稳定性较差等问题,后轮转向采用横摆角速度反馈控制策略.在Carsim与Simulink联合仿真平台下进行单移线工况下的仿真,仿真结果表明:预瞄时间自调整控制在低速时的跟踪精度比固定预瞄时间控制提升55%,高速时提升5%.后轮转向采用横摆角速度反馈控制的质心侧偏角比采用前馈控制在低速时减小了21%,高速时减少了54%,验证了所提出的控制算法,提高了转向过程中的行驶稳定性和横向轨迹跟踪能力.

关键词：四轮转向预瞄时间自调整反馈控制横向轨迹跟踪

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智能车横向轨迹跟踪控制算法及其稳定性研究

智能车横向轨迹跟踪控制算法及其稳定性研究

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作者：何招重庆邮电大学

学位级别：硕士

智能车的横向轨迹跟踪与稳定性分析是运动控制技术的基本问题,其研究不仅可以提高车辆驾驶过程中的舒适性和安全稳定性,也为未来的无人驾驶技术提供了理论基础。由于车辆系统的高非线性和强耦合性,导致高精度的横向轨迹跟踪控制器难以设... 详细信息

智能车的横向轨迹跟踪与稳定性分析是运动控制技术的基本问题,其研究不仅可以提高车辆驾驶过程中的舒适性和安全稳定性,也为未来的无人驾驶技术提供了理论基础。由于车辆系统的高非线性和强耦合性,导致高精度的横向轨迹跟踪控制器难以设计,另外在跟踪过程中车辆的稳定性在高速时也会下降,此时直接影响了车辆的舒适性和安全性。为此,针对横向轨迹跟踪过程中存在的跟踪精度不高以及车辆稳定性降低的问题,基于车辆动力学仿真软件CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台,本文主要围绕智能车横向轨迹跟踪与稳定性控制算法进行研究,论文的主要工作如下:(1)车辆动力学模型研究通过对车辆在运动过程中工作原理的分析,基于牛顿第二定律,建立了车辆二自由度动力学模型,根据模型得出所需的动力学状态方程,用于横向滑模控制器的设计。(2)基于模糊滑模的横向轨迹跟踪控制研究针对传统的滑模控制存在的横向跟踪误差较大的问题,本章提出了基于模糊滑模的横向轨迹跟踪控制方法。首先,根据横摆角速度误差来设计滑模面函数,以滑模面函数及其变化率作为模糊控制器的输入,然后根据输入的变化来设计相应的模糊规则,通过模糊化、模糊推理和解模糊化来得出前轮转角控制律,最后联合仿真实验表明,与传统的滑模控制方法相比,设计的模糊滑模横向跟踪控制器能减小跟踪误差,提高跟踪精度。(3)基于径向基神经网络的横向轨迹跟踪滑模控制研究针对滑模控制本身存在的抖振现象以及动力学建模不确定性导致的横向跟踪误差的问题,本文提出了基于RBF神经网络的横向轨迹跟踪滑模控制方法。滑模控制器以车辆参考横摆角和实际的横摆角间的误差及其变化率设计滑模面函数,输出为前轮转角控制律,并通过Lyapunov理论对系统的稳定收敛性进行了分析,然后利用RBF神经网络补偿一个前轮转角控制律,来减小模型不确定性产生的跟踪误差。仿真实验结果表明,与传统的滑模控制方法相比,基于RBF神经网络的横向轨迹跟踪滑模控制方法的非线性逼近能力提高了横向轨迹跟踪的精度,有效地抑制了控制器系统的抖振现象。(4)基于滑模控制的智能车稳定性研究针对横向轨迹跟踪控制过程中存在的稳定性问题,本文选取了质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度作为衡量车辆稳定性的三个重要性能指标,论文基于横摆力矩控制策略,设计了滑模控制器,通过对轮胎施加制动力矩或驱动力矩来提高车辆的稳定性。仿真结果表明,相比于无横摆力矩的控制,加入横摆力矩后的三个性能指标的波动范围减小,变化平缓,无明显突变现象,说明了车辆在横向轨迹跟踪控制过程中具有良好的稳定性。

关键词：智能车横向轨迹跟踪模糊滑模控制神经网络稳定性

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动力翼伞系统耦合补偿控制策略研究

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北京理工大学学报 2019年第4期39卷 378-383页

作者：檀盼龙罗淑贞孙青林天津中德应用技术大学智能制造学院天津300350 南开大学计算机与控制工程学院天津300350

动力翼伞系统是具有强非线性、强耦合特性的系统,其精确控制比较困难.动力翼伞系统具有两个控制通道,控制的难度在于纵向推力对下偏控制存在着非线性的强耦合作用,在受到风场干扰时会导致系统耦合加剧,从而在控制过程中引起较大偏差,甚... 详细信息

动力翼伞系统是具有强非线性、强耦合特性的系统,其精确控制比较困难.动力翼伞系统具有两个控制通道,控制的难度在于纵向推力对下偏控制存在着非线性的强耦合作用,在受到风场干扰时会导致系统耦合加剧,从而在控制过程中引起较大偏差,甚至导致系统失速.本文提出了一种基于耦合补偿的自抗扰控制策略,并将该非线性耦合关系设计为扩张状态观测器中的已知扰动,从而提高了控制器的跟踪性能.在动态耦合补偿的基础上改进控制律,将非线性动力翼伞系统设计成易于控制的独立积分器,从而提高横向轨迹跟踪控制器的抗干扰性和控制跟踪性能.通过仿真实验可验证该控制策略优于传统的自抗扰控制(active disturbances rejection controller,ADRC)和PID控制.

关键词：强耦合动力翼伞系统扩张状态观测器耦合补偿横向轨迹跟踪

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基于模糊滑模控制的智能车辆轨迹跟踪控制研究

基于模糊滑模控制的智能车辆轨迹跟踪控制研究

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作者：杭玉迪江苏理工学院

学位级别：硕士

汽车的迅速普及不仅推动了社会的发展,改善了人们的生活水平,同时也带来了大量的环境与交通问题。智能汽车作为未来汽车产业发展方向,是解决交通拥堵问题的有效手段之一。智能车辆的横向控制作为运动控制的核心技术之一,主要是通过控制... 详细信息

汽车的迅速普及不仅推动了社会的发展,改善了人们的生活水平,同时也带来了大量的环境与交通问题。智能汽车作为未来汽车产业发展方向,是解决交通拥堵问题的有效手段之一。智能车辆的横向控制作为运动控制的核心技术之一,主要是通过控制转向系统实现对目标轨迹的横向跟踪。本文研究内容将围绕着智能车辆的轨迹跟踪控制方向展开。在研究过程中,首先针对传统最优预瞄控制理论的轨迹跟踪控制方法进行研究。在横摆角速度不变的假设下,驾驶员根据前方轨迹的一点信息以及车辆的运动状态不断预测到达预期点的误差,并采用期望式方法求得期望横摆角速度,最终求得跟踪目标轨迹所需要的理想方向盘转角,根据此关系建立单点预瞄模型。随后搭建Carsim与Simulink仿真平台,验证不同车速工况下单点预瞄算法的有效性。仿真结果表明,该算法仅适用于高附着系数路面低速工况,并不具备良好的适应性及稳定性。鉴于此,为了提高控制器的适应性,将结合滑模理论选用前面推导的横摆角速度作为参考值,设计滑模控制器。针对滑模控制器的抖振问题,运用模糊理论对其切换函数进行优化,设计模糊滑模轨迹跟踪控制器。最后,在Carsim与Simulink联合仿真平台对设计的控制器进行仿真验证。仿真结果表明,通过对比有无增益切换的控制器的效果,验证了模糊滑模控制器的有效性;通过不同车速下控制器的效果对比,验证了模糊滑模控制器对速度的适应性;通过不同路面附着系数以及不同车速下控制器的效果对比,验证了模糊控制器对道路及车速的适应性;通过定曲率工况不同车速的效果对比,进一步验证了控制器的稳定性及适应性。

关键词：智能车辆横向轨迹跟踪单点预瞄模糊滑模控制器

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