基于模型预测控制的无人驾驶履带车辆轨迹跟踪方法研究

无人驾驶履带车辆的轨迹跟踪面临着系统不确定性和外界干扰等难以克服的不利因素。针对这一问题,通过研究履带车辆的滑动转向特性,建立了基于瞬时转向中心的履带车辆运动学模型。同时,针对参考路径是离散路点序列的特点,提出了一种基于3次Bezier曲线的参考路径自适应拟合方法,在实现路径平滑基础上提供道路的曲率信息。考虑到模型不确定性和外界干扰对轨迹跟踪精度的影响,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器,并引入反馈校正,系统地处理无人驾驶履带车辆建模误差、环境约束以及执行机构约束。实车试验结果表明,该方法可以有效地抑制系统不确性和外界干扰的影响,实现无人驾驶履带车辆高精度的轨迹跟踪控制。     

基于高斯混合-隐马尔可夫模型的速差转向履带车辆横向控制驾驶员模型

为解决基于离合器转向机的履带车辆在无人行驶条件下的横向控制问题,采用一种基于高斯混合-隐马尔可夫模型的统计学习方法构建驾驶员模型,以实现对驾驶员跟踪控制操控经验的表述。利用经过大量试验采集获得的经验驾驶员操控数据对模型进行训练。以基于高斯混合模型表征的车辆速度和航向偏差作为隐马尔可夫模型的观测状态参量,并利用高斯混合模型对左右操纵杆位置进行转向模式划分,以转向模式作为隐马尔可夫模型的隐藏层状态参量,通过对模型的训练最终实现对于驾驶员操控经验以及车辆特性的统计学描述。利用上述模型对跟踪控制过程中的期望转向模式进行预测分析,结果表明该模型能够较准确地对转向模式进行预测。     

有级转向履带车辆的驾驶员操控行为模型

为解决有级转向履带车辆驾驶员操控经验的表征问题,以采集得到的大量真实驾驶数据为依托,提出一种基于操控基元序列的驾驶员操控行为表征模型。操控基元以高斯混合模型表征,并以有向图的形式完成驾驶员操控基元切换序列的提取与类别辨识;依据不同类别的操控基元序列辨识结果完成了对驾驶数据的重分组,利用隐马尔可夫-高斯混合模型完成每一个类别下的驾驶员操控行为模型训练。结果表明：所提取出的操控基元序列既能完成对驾驶员转向操控基元切换行为的表征,又能实现对轨迹基元类别的合理划分;在给定期望轨迹所对应的预测时域内,驾驶员操控行为模型能够实现特定条件下的驾驶员转向操控量预测,预测平均偏差在4.2%以内。     

基于MPC-MFAC的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制

简化模型带来的模型失配以及外部环境不确定性是导致轨迹跟踪误差的主要原因,尤其对于无人履带车辆,其复杂的物理特性和工作环境更放大了两大因素的不利影响。针对该问题,将基于模型和基于数据的控制方法结合起来,提出一种基于模型预测控制结合无模型自适应控制补偿的双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制方法。在平衡建模准确度和求解耗时的基础上,利用模型预测控制进行前馈求解。针对模型预测控制中简化模型与车辆实际模型之间必然存在的差异以及环境不确定性,基于动态跟踪效果构建无模型自适应控制算法进行补偿,即利用车辆实际轨迹与模型预测所得轨迹之间的误差,对模型预测控制求解的两侧履带速度控制量进行实时修正。仿真实验结果表明,该方法能够在一定程度上抑制系统内外部不确定因素的影响,提高动态环境下双侧独立电驱动无人履带车辆轨迹跟踪控制的精度。     

履带车辆纵向与垂向耦合动力学模型及功率特性

越野工况履带车辆动力学是车辆越野行驶能力预测的理论基础。考虑高机动履带车辆越野行驶纵向运动和垂向运动耦合效应,提出履带车辆纵向与垂向耦合动力学建模方法。建立车辆耦合动力学模型,对车辆在典型路面上的行驶性能进行仿真,并进行实车测试验证,进而量化分析履带车辆系统的功率特性。仿真结果表明:该模型可以表征车辆在不同类型路面上行驶的动力学响应特性;在越野工况下,车体垂向、俯仰等运动将消耗部分功率,对车辆行驶速度提升有一定影响;在越野路面上行驶的履带车辆瞬时非纵向运动功率数值波动范围大,随着路面条件变差以及速度提高,非纵向运动功率占总输入功率比例增加,对总功率的需求也越大,限制了驱动功率的有效利用。研究结果可用于高机动履带车辆动力学模型构建以及车辆功率流分析。     

自动驾驶履带车辆鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法

针对野外环境中自动驾驶履带车辆轨迹跟踪控制问题,考虑建模误差、参数不确定性及外界随机强干扰,以强鲁棒性及精确跟踪为目标,提出一种基于误差符号鲁棒积分的自动驾驶履带车辆鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法.基于拉格朗日动力学方程建立自动驾驶履带车辆的运动学与动力学耦合模型;采用自适应控制方法实现对模型的精确前馈补偿,抵消模型非线性...     

基于双参数自适应优化的无人履带车辆轨迹跟踪控制

为解决定参数轨迹跟踪控制器工况适应性差的问题,基于改进粒子群优化(IPSO)、多层感知机(MLP)算法,设计一种双参数自适应优化的无人履带车辆轨迹跟踪控制算法。离线状态下,基于采集的实车数据,以轨迹跟踪的高精度、高稳定性、低时间成本为目标,利用IPSO算法构建了不同运动基元下的最优参数组合数据集,并以运动基元类型和车速等为特征向量,控制时域长度、时间步长为标签,采用学习率自适应优化算法完成MLP神经网络模型的训练。在线状态下,根据规划层下发的轨迹信息和车辆状态反馈信息,由MLP神经网络输出预测的最优控制时域长度和控制时间步长,作为双参数输入到模型预测控制算法中,完成自适应轨迹跟踪控制。基于ROS-VREP的联合仿真和基于双侧独立电驱动履带平台进行实车试验。研究结果表明,在包含大曲率转向的综合工况下,与相同计算时间成本的定参数轨迹跟踪控制算法相比,所设计的轨迹跟踪控制器横向偏差均值、航向偏差均值以及转角变化率均值分别降低了30.5%、17.2%、7.8%,证明了算法的可行性和有效性。     

基于模型预测控制理论的无人车辆循迹控制研究

为确保无人车辆能快速稳定地跟踪参考路径,减小跟踪预定路径的误差,设计一种基于模型预测控制(MPC)理论的循迹控制策略.首先建立车辆七自由度动力学模型,并设计路径跟踪的系统线性误差数学模型.基于模型预测控制理论,该控制策略使用多步预测、滚动实时优化、反馈校正的控制方式,求解出最优的底盘驱动控制指令.在Simulink仿真环境中分别以直线和圆形路径作为参考路径进行追踪仿真,结果表明上述循迹跟踪策略能够较为快速且平稳地将路径跟踪误差收敛至0.     

履带车辆动态转向过程的仿真模型

本文基于履带车辆转向动力学和发动机动态工作过程，建立了履带车辆动态转向过程的仿真模型。对一台装有二级行星转向机构的履带车辆转向过程的实例仿真显示，该仿真模型可以反映车辆动态转向中主要性能参数随时间的变化历程，为履带车辆动态转向过程的研究提供理论分析依据。     

基于高斯混合-隐半马尔可夫模型的双侧独立电驱动无人履带机动平台纵向决策方法

基于运动学和动力学模型的电驱动无人履带机动平台纵向决策研究存在自适应能力差、难以获得精确的模型参数等问题。针对无人履带机动平台直驶遇到障碍物并接近障碍物的行驶工况,根据驾驶数据提出一种驾驶员纵向决策机理,使用高斯混合-隐半马尔可夫模型对熟练驾驶员纵向决策过程进行建模。使用高斯混合模型对驾驶员在直驶接近障碍物过程中的意图进行辨识,并对驾驶行为进行聚类和量化;通过隐半马尔可夫模型描述驾驶员决策转移过程与相同决策的持续时间;进行不同地面条件下的实车验证。试验结果表明：所提出的驾驶员模型可以很好地模仿驾驶员纵向决策机理,使得最大加速度小于3.5 m/s²,最大减速度大于-4.5 m/s²,决策边界平均加速度绝对值趋近于0.8 m/s²;通过对不同地面条件下的决策持续时间分布进行再训练,该方法可以不依赖地面参数从而适应不同环境条件。     

高速电驱动履带车辆联合制动转矩动态协调控制研究

针对高速电驱动履带车辆机械制动器、电机和电液缓速器3种执行部件联合制动转矩响应的问题,提出了机械制动器、电机和电液缓速器动态协调控制策略。基于制动需求和车速等因素进行稳态制动力分配,综合考虑3种执行部件动态响应特性,建立基于电机-电液缓速器二者联合制动和机械-电机-电液缓速器三者联合制动转矩动态协调控制策略,搭建面向工程应用的电驱动履带车辆传动系统仿真模型,利用实时仿真工具进行策略验证。仿真结果表明,在整个制动过程中该动态协调控制策略可提高车辆总制动转矩响应速度和精度,改善系统动态响应特性。     

基于液压传动的履带车辆控制策略研究

通过对履带车辆有级变速带来的换挡频繁、动力中断等问题的深入分析,提出了一种基于液压传动系统的控制原理和控制结构.建立了动力传动系统的仿真模型,验证了该系统的控制原理和控制策略是可行的,能够实现车辆行驶和转向的无级控制.     

基于OPTIMUS的履带式混合动力车辆控制策略参数优化研究

针对控制策略参数优化中存在的问题,提出一种利用多学科优化平台OPTIMUS进行履带式混合动力车辆整车控制策略参数优化的新方法.首先基于优化设计的思想,建立履带式混合动力车辆性能优化问题的数学模型.然后采用自适应遗传优化算法,对优化问题进行数值求解.结果表明,优化后车辆在某特定工况下燃油消耗减少13.4%,说明该方法可以找到一组全局最优的参数,可以大大缩短控制参数的实车标定时间.     

电传动履带车辆双侧驱动转矩调节控制策略

为降低电传动履带车辆双侧驱动转速调节控制策略中电动机控制任务量与难度,提出转矩调节控制策略。结合双侧电机驱动电传动履带车辆动力学特征,分析转矩调节控制策略的理论基础和可行性。把加速踏板、制动踏板以及方向盘操作映射为控制变量γ和ε,结合驱动电机转速一转矩特性设计转矩调节控制策略。在Simulink/Stateflow环境中建立包括驾驶员输入模块、转矩调节控制策略模块、电机及控制器模块以及车辆动力学模块的整车驱动系统模型。不同路面上多工况仿真和实车行驶试验验证了转矩调节控制策略可行性和有效性。该控制策略已在车辆上成功应用。     

双侧电驱动履带车辆等效条件积分滑模稳定转向控制

履带车辆转向阻力随行驶状态呈现非线性、大范围变化的现象,且由于车辆惯性大、电机驱动能力有限,易进入深度饱和状态,而双侧电机动力相互独立,要实现车辆全速度范围的稳定转向必须对两侧力矩进行有效控制。针对以上问题,设计了一种横摆角速度控制律。开展转向动力学分析,提出速度、横摆角速度转向控制结构;设计了一种带等效控制项的条件积分滑模控制算法,通过引入等效控制项,提高系统响应速度,减小滑模抖振;通过引入条件积分控制项,使滑模控制项边界层外与经典滑模性能一致,鲁棒性强,边界层内平滑切换为Anti-Windup结构的PI控制,便于消除误差,抑制积分饱和。Matlab与RecurDyn联合仿真表明,提出的算法具备跟踪能力强、抗扰动和饱和、输出控制量平滑的优点,能够实现车辆稳定转向控制。     

基于MRF-油气阻尼器的履带车辆半主动悬挂模型与分析

现代战争中悬挂系统对履带车辆机动性的意义非常重大,而刚度和阻尼系数同时可调的半主动悬挂将是悬挂系统发展的方向．文章设计了由油气弹簧和叶片式磁流变阻尼器组成的半主动悬挂的结构,并分别基于平板模型阻尼器和单气室高压气缸推导了阻尼力和刚度的计算公式,分析了影响因素．结论表明新的半主动悬挂系统刚度和阻尼系数可调范围能满足在不同路面工况下车辆对减振的要求,并具有Fail-safe功能．     

基于代理模型进化的履带车辆动力学参数优化

为解决履带车辆动力学优化过程因代理模型构建和应用的不足而导致的参数寻优精度和效率不高的问题,提出基于代理模型进化的参数优化方法,将优化迭代和代理模型动态构建相融合,来降低仿真模型调用次数和提高优化效率。根据车辆几何拓扑结构,构建考虑履带包络效应的车辆多体动力学模型;提出优化设计变量空间的3层子空间划分方法,以及具有空间聚焦、空间约简和跳出局部寻优的多级模糊聚类空间约简方法,实现设计参数在3层子空间的高效缩减。以履带车辆多体动力学模型参数优化过程为例进行应用验证。研究结果表明：在3种路况下的履带车辆多体动力学优化过程降低仿真模型调用次数最高可达85%;表征履带车辆行进特性的综合性能指标分别提升约32.4%、24.5%、20.4%。证明了新方法可有效提高动力学模型的优化效率和精度。     

履带车辆零差速电力机械传动系统控制策略研究

针对一种履带车辆零差速电力机械式传动方案,在MATLAB/Simulink中搭建了传动系统中各主要分系统的模型;制定了发动机-发电机组采用功率跟随式控制策略,以及直驶电机和转向电机采用基于功率需求的扭矩控制策略;最后,完成了车辆传动系统在直驶工况和转向工况下的整体仿真分析.研究结果表明:发动机-发电机组采用功率跟随式控制策略时,使发动机在中高转速时的动态响应较好;直驶电机采用扭矩控制策略时,能使车辆的行驶速度达到60 km/h,0～32 km/h的加速时间小于8 s,基本能够满足车辆的速度性能和加速性能,说明该控制策略在理论上是可行的.