四轮转向的神经网络直接逆控制

采用二自由度摩托车模型研究四轮转向车辆的转向特性,建立四轮转向车辆线性二自由度动力学模型和方程.着重设计BP神经网络直接逆控制系统,通过离线辨识、在线学习控制被控系统,与其他控制方法对比表明,神经网络直接逆控制系统能够更加有效的控制后轮转角以便使车辆质心侧偏角为零,并提高车辆低速机动性和高速稳定性.     

四轮转向车辆操纵稳定性的最优控制策略研究

为提高四轮转向汽车的操纵稳定性,提出一种联合后轮转向和横摆力矩的最优控制方法.从7自由度四轮转向整车模型出发,建立车辆转向的线性化简化模型和理想模型,并基于二次型最优控制理论推导出前馈控制器和反馈控制器.仿真结果表明:在低速和高速行驶工况下,相比传统的前馈控制,基于最优设计的前馈控制器能改善车辆的行驶姿态,而实施前馈加反馈的最优控制方法可获得更优的理想模型跟踪控制性能,实现了零侧偏角控制目标,同时横摆角速度的控制误差也很小,使得汽车具有更好的行驶轨迹、速度保持能力和稳定状态,进一步提高了车辆的操纵稳定性.     

路面激励下主动悬架和四轮转向的协调控制

为了研究主动悬架和四轮转向系统的协调控制,建立包含悬架系统和转向系统的整车动力学模型.基于LQR控制理论分别设计了主动悬架和四轮转向的控制器,对比分析不同加权系数时车辆在路面激励下的频率响应,研究了主动悬架和四轮转向的控制对车辆操纵稳定性的影响;针对车辆的稳态响应(不考虑路面激励的影响),采用横摆率跟踪控制策略进行前后轴主动悬架控制力的匹配控制;在主动悬架和四轮转向2个单独控制器的基础上,以主动悬架控制力的匹配为主要协调机制,设计了主动悬架和四轮转向的协调控制器,对两者的控制量进行调整.仿真结果表明,主动悬架和四轮转向的协调控制可以获得优于两者简单叠加时的整车综合性能.     

半挂汽车转向稳定性反馈线性化控制

建立了半挂汽车非线性动力学模型,分析了车辆在低附着系数路面上高速转向行驶稳定性。采用遗传算法和相平面法估计了行驶速度为16.7～25m/s时车辆稳态前轮临界转角。基于非线性反馈线性化跟踪控制理论,以牵引车横摆角速度和铰接角为控制对象,设计了半挂汽车前轮主动转向和鞍座直接横摆力矩联合控制的前馈和反馈复合控制器。车辆高速阶跃转向和单移线工况仿真结果表明:联合控制器对于提高半挂汽车横向稳定性效果较好。     

基于模型预测控制的汽车侧风稳定性研究

针对汽车高速行驶时在侧风环境下的气动稳定性问题,建立汽车多体动力学与汽车空气动力学的动态耦合模型,研究基于模型预测控制的主动转向控制对汽车侧风稳定性的影响,对比分析某轿车在有、无主动转向控制的动力学与流场响应.研究结果表明:高速行驶车辆在侧风作用下,有、无基于模型预测控制的主动转向的最大侧向位移分别为0.23 m与1....     

四轮转向汽车的模型跟踪自适应控制

将模型跟踪自适应控制理论应用于四轮转向汽车控制策略研究,在建立车辆转向理想跟踪模型的基础上, 提出一种基于模型跟踪自适应控制技术的四轮转向,并对所设计的控制器进行仿真分析与对比.通过仿真分析,从理论上验证了基模型跟踪自适应控制理论所设计的控制器可以适用于汽车的四轮转向系统,能很好地跟随理想车辆转向模型,有利于提高车辆的操纵稳定性.     

非道路车辆全向电动底盘四轮差速转向模型

提出的全向电动底盘可以实现四轮独立驱动和独立转向。在Akermann-Jeantand两轮转向模型的基础上,对全向电动底盘四轮差速转向数学模型进行了研究。建立了四轮差速转向过程中四个车轮之间的角度关系和速度关系,解决了全向电动底盘四轮差速控制过程中的关键问题。利用所建立的四轮差速转向数学模型可实现全向电动底盘的四轮差速转向控制。由四轮差速转向模型可以看出,四轮差速转向逆相控制模式可使转弯半径减小一半,这对于提高全向电动底盘的灵活性和操控性具有非常重要的意义。     

基于最优控制的三自由度四轮转向研究

建立四轮转向的三自由度模型,采用最优控制理论求得最优反馈增益矩阵,最后应用MATLAB/Simulink软件建立模型进行仿真;在前轮角阶跃输入下,与传统的前轮转向和比例控制的四轮转向车辆进行对比分析;结果表明,所建立的三自由度车辆模型的横摆角速度能够很快达到稳态值;质心侧偏角和侧倾角基本保持为零;降低了驾驶员的驾驶疲劳程度并且提高了行驶安全性和操纵稳定性。     

分布式独立驱动车辆复合转向匹配特性研究

为研究分布式独立电驱动车辆的复合转向机理,提升车辆的转向机动性、操纵稳定性,以某型8 × 8独立电驱动车辆为对象,构建整车仿真模型、分布式独立电驱动控制模型以及车辆复合转向控制模型,在几何转向的基础上,通过在驱动轮主动叠加速差转角即前馈施加车轮虚拟偏转角的方法,分析在相同轮转角状态下,几何转向模式与复合转向模式对车辆转向半径的影响。通过不同行驶工况下的动态仿真,结合车辆的横摆角度、侧向加速度、质心侧偏角等车辆稳定性特性参数,分析复合转向对于车辆操纵稳定的影响,得出分布式独立电驱动车辆复合转向匹配特性。     

模型跟踪四轮主动转向汽车的H∞控制

将H∞优化控制理论应用于四轮主动转向汽车控制策略研究,在建立车辆转向理想跟踪模型的基础上,提出一种基于H∞模型跟踪技术的的四轮转向4WS汽车前后轮转角主动控制新方法,并对所设计的控制器进行仿真分析与对比.通过仿真分析,从理论上验证了基于H∞跟踪控制理论所设计的控制器可以适用于汽车的四轮转向系统,能很好地跟随理想车辆转向模型,有利于提高车辆的主动安全.     

Research on Vehicle Control Technology Using Four-Wheel Independent Steering System

In recent years,the vehicle stability has beenstudied with strong interest in four-wheel steeringtechnology[1].Along withthe further research,someproblems of four-wheel steering became obvious.Be-cause the deduction of the vehicle turning mathemati-cal model is always on the basis of bicycle model,whichleads to both rear wheel steering angles are thesame while vehicle steering[2,3].Evenif the actuatorfor rear wheel steering just drives a tie rod linkage,the designfor thislinkageis rather diffi…     

四轮转向汽车的动特性分析

建立了二自由度四轮转向汽车模型的动力学方程,并以此推演出汽车质心侧偏角为零时所需的前后轮转向比和横摆角速度与前轮转角的传递函数.最后以某轿车为例,通过使用MATLAB软件仿真分析汽车低速和高速下行驶时的时域响应和频域响应来比较四轮转向汽车与二轮转向汽车的动态特性.结果表明,较之二轮转向汽车,四轮转向汽车能大幅度的提高汽车对方向盘输入的动态响应特性,具有更好的机动性能和稳定性能.     

质心转移对四轮转向汽车转向特性的影响

为了分析汽车质量和质心位置对四轮转向汽车操纵稳定性影响,本文根据二自由度四轮转向车辆的动力学模型,运用Matlab/Simulink对四轮转向特性进行仿真研究,讨论分析了汽车质量和质心位置的改变,对四轮转向车辆转向特性的影响。研究结果表明,汽车质心转移过大时,汽车操纵稳定性大大降低。     

基于深度学习的多模态多任务端到端自动驾驶研究

当前端到端自动驾驶系统的研究方法主要是采用图像或图像序列作为输入,使用卷积神经网络直接预测方向盘转角,取得了较好的效果,但仅通过转向命令并不足以完成自动驾驶车辆的控制.为了更好地实现对自动驾驶车辆的横纵向控制,构建基于端到端学习的CNN-LSTM(卷积神经网络-长短时记忆)多模态多任务神经网络模型,将图像、速度序列和方...     

基于模糊PID线控转向系统前轮转角控制

转向系统是乘用车的重要性能指标之一,它关系到整车的操纵稳定性以及舒适性.通过对乘用车线控转向系统结构、原理进行分析,建立了基于Simulink与CarSim的汽车线控转向系统联合仿真模型,将模糊理论应用到前轮转角控制策略中,并在整车动力学模型的基础上,设计模糊PID控制器,用于前轮转角控制.仿真结果表明:汽车低速行驶时,较小方向盘转角能实现较大的前轮转角变化,其传动比较小,驾驶员转向轻便;而高速行驶时,需要较大的方向盘转角实现前轮转角变化,传动比较大,可有效防止汽车高速抖动,提高汽车操纵的稳定性.     

汽车转向操纵的单神经元自适应控制

基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。