高速无人驾驶车辆轨迹跟踪和稳定性控制

针对高速无人驾驶车辆运动控制过程中轨迹跟踪精度和稳定性难以同时保障的问题,提出综合前馈-反馈及自抗扰控制(ADRC)补偿相结合的横向控制算法. 通过车速和道路曲率信息计算前馈稳态前轮转向角,将质心侧偏角引入航向偏差,以车辆航向角偏差和侧向偏差作为参考量进行反馈控制,通过前馈-反馈控制提升瞬态轨迹跟踪性能. 设计自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对未建模动态和内外界干扰进行估计,通过将后轮侧偏角控制在参考值附近来补偿前轮转角,提升无人驾驶车辆的转向稳定性和控制器的鲁棒性. 不同工况下的仿真结果表明,利用该方法可以保证高速无人驾驶车辆稳定地跟踪期望路径行驶,轨迹跟踪偏差较小,对车辆参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

基于模型预测的车辆稳定控制

利用三自由度车辆模型设计了模型预测控制器,发动机力矩PI控制器和制动力矩模糊控制器。并针对制动单移线转向行驶典型工况进行了仿真验证,结果表明,所设计的车辆稳定性控制器具有良好的控制效果,能够明显的改善车辆操纵稳定性;开发的制动力矩算法能够充分利用各个车轮的制动力,使得在发动机力矩改变和主动制动压力等输入都较小的情况下,获得较好车辆操纵稳定性。     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.     

车辆纵向加速度自抗扰控制研究

使用自抗扰控制(ADRC)方法对车辆纵向加速度控制进行研究.首先给出以油门开度指令为控制量的发动机动态模型和车辆纵向动力学模型,对ADRC进行简要介绍;然后将模型变换为适于自抗扰控制的仿射系统,设计车辆纵向加速度ADRC控制器;最后在车辆和发动机参数摄动以及道路扰动的环境下进行仿真.结果表明,ADRC控制器能够使车辆获得快速、平稳和高精度的加速度控制效果.     

基于DMPC的多车协同自适应巡航控制研究

针对多车协同自适应巡航控制系统(CACC)中车辆跟驰距离波动大的问题,提出了一种分布式模型预测控制(DMPC)策略。采用分层控制的思想对CACC系统进行控制。控制器分为上位控制器和下位控制器。上位控制器根据车队状态计算车辆的期望加速度,下位控制器根据期望加速度控制车辆的节气门开度和制动系统压力。首先,建立了车队的纵向动力学模型。其次,根据控制目标设计目标函数,使车队能够获得当前时刻的最优控制量。然后基于逆发动机模型和逆制动模型设计了下位控制器。最后,通过Carsim和MATLAB/Simulink的联合仿真,验证了所设计控制策略的有效性。结果表明,DMPC可以减小车辆跟驰距离误差的峰值、标准差和均方根值,提高跟驰稳定性。     

智能电动车辆横纵向协同运动控制

针对车速变化下的车辆轨迹跟随稳定性问题,提出一种基于模型预测控制（MPC）与滑模控制结合的横纵向协同控制策略。建立描述车辆纵向、横向及横摆运动状态的三自由度动力学模型;然后,设计模型预测控制器对车辆期望轨迹进行跟踪,考虑车辆行驶运动过程中横纵向耦合问题,将纵向车速作为横向控制系统的状态量,并利用反馈矫正机制不断更新预测模型;在此基础上,采用滑模控制算法对期望车速及加速度进行跟踪,并采用饱和函数作为指数趋近率以减小抖振;采用基于规则的制动转矩分配方式得到行驶过程中各个车轮的需求转矩。该控制策略考虑了车辆动力学中的横纵向耦合问题,可在线处理车辆动力学约束,将车辆稳定跟踪期望轨迹的问题转化为求解带约束的最优控制问题。仿真结果表明所提出控制策略的有效性。     

智能车辆路径跟踪横纵向耦合实时预测控制器

为解决高速工况下低附着系数路面上智能车辆路径稳定跟踪控制问题,提出了基于非线性模型预测控制的车辆路径跟踪横纵向耦合集成控制器,并实现了实时控制.首先,根据期望的路径信息计算出期望的车辆横向速度.然后,将实际横、纵向车辆速度与期望速度的误差设为目标函数,同时考虑执行机构约束,设计了非线性模型预测控制器,优化求解出前轮转角...     

非线性系统的动态面自抗扰控制器设计及应用

针对一类具有严格反馈形式的非线性系统的控制问题,本文将动态面控制技术和自抗扰控制技术相结合,提出了动态面自抗扰控制算法。控制器包括三个功能:利用跟踪微分器给出期望信号以及其一阶导;利用扩张状态观测器估计外界扰动;扰动补偿。该控制器有效避免了传统反步法中出现的"微分爆炸"现象,并避免了控制器设计对系统数学模型的精确要求。依据李亚普洛夫稳定性理论进行控制器设计,并对扩张状态观测器和动态面部分进行了稳定性分析。通过水下无人航行器模型仿真,仿真结果表明:航迹误差在(-4,4)范围内,验证了该控制算法的有效性。     

汽车爆胎稳定制动系统设计

考虑轮胎胎压、温度等因素对汽车爆胎事故的影响,通过分析现有制动方法,确定汽车爆胎时采取电子机械制动(EM B)与方向盘锁死的复合制动方案.建立车辆安全行驶距离模型,设计了基于B P神经网络和模糊PID控制器实现行车过程的稳定跟随与安全距离的控制.     

避让工况下的路径跟踪线性自抗扰控制

针对高速紧急避让工况,进行车辆路径跟踪鲁棒性研究。利用二自由度车辆模型,以控制车辆实际横摆角速度跟踪规划的理想横摆角速度为目标,设计线性自抗扰路径跟踪控制器。线性自抗扰控制器能够将车辆质量、整车转动惯量和轮胎侧偏刚度变化等模型参数变化观测出来并且补偿掉,保证系统鲁棒性。针对避让路径存在侧向加速度过大或产生阶跃、曲率不连续问题,引入Sigmoid函数对避让路径进行再规划。为了验证控制器的鲁棒性,利用Carsim提供的某款SUV进行实车仿真验证。仿真结果表明:线性自抗扰路径跟踪控制器能够控制车辆跟踪理想避让路径,保证车辆快速、无碰撞地避让前方障碍物。     

基于三步法的汽车主动四轮转向控制

为了提高线控主动四轮转向汽车的主动安全性、操纵稳定性,将三步法控制策略应用于线控主动四轮转向车辆控制问题中,以跟踪参考模型输出为控制目标设计了三步法控制器。该控制器由类稳态控制、考虑参考变化的前馈控制和状态相关的误差反馈控制3部分构成。通过对线控主动四轮转向汽车的前、后轮转角进行控制,保证实际的车辆质心侧偏角和横摆角速度对理想的质心侧偏角和横摆角速度的状态跟踪。采用非线性八自由度汽车模型对控制器的有效性进行验证。仿真结果表明:所设计的控制器能够跟踪上理想模型输出值,提高了线控主动四轮转向汽车的操纵稳定性。     

可实现车辆稳定性控制的滑模变结构策略

针对横摆角速度及质心侧偏角在车辆稳定控制中的重要作用,提出一种分层结构,在上层系统采用滑模变结构策略对汽车稳定性进行操纵。参考二自由度车辆模型计算控制变量名义值,针对横摆角速度及质心侧偏角偏差和偏差导数,设计汽车稳定操纵系统,由控制参量决策出最优附加横摆力矩。利用李雅普诺夫判定方法判断所设计的闭环系统的稳定性。试验结果表明,本文设计的滑膜变结构控制器在紧急工况下能够明显改善车辆稳定性能,提高行车安全。     

车辆纵向加速度自抗扰控制

使用自抗扰控制（active disturbance rejection control,ADRC）方法对车辆纵向加速度控制进行研究．首先给出以油门开度指令为控制量的发动机动态模型和车辆纵向动力学模型,对ADRC进行简要介绍;然后将模型变换为适于自抗扰控制的仿射系统,设计车辆纵向加速度ADRC控制器;最后在车辆和发动机参数摄动以及道路扰动的环境下进行仿真、结果表明,ADRC控制器能够使车辆获得快速、平稳和高精度的加速度控制效果.     

侧风下峡谷桥隧连接段汽车的行驶特性

为保障山区高速公路的运营安全,研究了在风环境下峡谷桥隧连接段车辆瞬态气动特性及其规律,借助Carsim软件建立车辆模型,并模拟峡谷桥隧连接处的路段特性,以西汉高速桥隧连接段的实测数据输入风速值和侧风角度等参数,来模拟不同风速及角度对车辆行驶的影响。首先,对运行仿真后得到的车辆纵向速度、侧向加速度、车辆气动三分力(气动阻力、侧向力、气动升力)、气动侧偏角等参数进行分析;其次,通过分析不同车速、风速、风向角的车辆气动力,探究其对行车稳定性的影响程度;最后,研究了车辆在侧风环境下安全稳定行驶的临界车速和临界风速。研究结果表明:车辆行驶在有侧风作用影响下的峡谷桥隧连接段时,车速由60 km/h提升至80 km/h,车辆气动阻力、侧向力及气动升力分别增加160%、53%及89%,并且在风速达80 km/h的冰雪路面下,伴随出现超过1 m的大偏移量侧滑,当经历西汉高速年最大风速31. 5 m/s(约113 km/h)时,车辆出现明显倾覆现象,对行车安全构成了一定的风险。     

基于双功率流差速转向履带车辆关键参数研究

为了适应复杂环境和非结构化地形,提出一种具有平衡摇臂的双功率流差速转向的履带车辆动力底盘.该履带车能够实现调节地隙、自适应路面、障碍物跨越、灵活的姿态调节和稳定的姿态保持以及轮履复合的设计要求.确定了具有差速转向机构的履带车辆的总体构型方案,根据驱动力和行驶阻力的平衡建立了行驶模型,根据履带车辆爬坡角度和爬坡速度,建立了爬坡时所需功率模型,以此为基础,确定了移动机器人爬坡时驱动电机最大功率与最大爬坡度和爬坡时的车速之间的关系,分析和计算了履带车辆直线行驶电机、转向行驶电机、摆臂调节电机的功率,推导出了转向时内外侧履带所受的转向阻力矩,并确定了车辆对质心总转向阻力矩.该研究成果为履带车辆的样机研制和试验提供了理论依据和研究手段.     

基于神经网络的四轮转向车辆控制研究

车辆操纵稳定性是影响车辆主动安全性的重要因素，四轮转向控制可以提高车辆低速行驶时的灵活性，高速行驶时的稳定性，但是传统的四轮转向控制系统大多建立在经典控制理论的基础上，对实际车辆很难得到满意的控制效果，在考虑了轮胎非线性的双自由度车模型的基础上，建立了四轮转向车辆的神经网络正模型，并对其逆模型进行了辩识，用逆模型作控制器，使四轮转向车辆的质心侧偏角在高速行驶时基本保持为零，研究结果表明，该方法比定前后轮转向比控制法效果更好。     

复杂道路智能汽车运动综合控制策略

针对复杂道路场景，设计出一种集路径跟踪、避障和漂移于一体的智能汽车综合控制器.路径跟踪和避障控制器的设计采用模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)原理，漂移控制器采用线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)原理.车辆路径跟踪行驶时，若遇到障碍物，启动避障控制器进行局部路径规划，以完成避障，还可以在指定弯道区域进行极限漂移运动，使车辆漂移过弯.基于Matlab对控制器进行仿真验证，结果表明：在满足行驶安全性的前提下，该控制器能在复杂道路场景下实现车辆自主跟踪、局部避障和漂移过弯.     

基于MPC的自动驾驶车辆横向路径跟踪控制

由于驾驶技能、生理极限等原因,人工驾驶员在转向操作中存在响应迟滞、动作超调等问题,控制性能优良的自动驾驶车辆可以改善上述问题。设计了一种基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆横向路径跟踪控制器。基于预瞄跟随理论建立了最优侧向加速度的驾驶员转向模型,以分析驾驶员方向盘操作中预瞄时间和车速对车辆跟踪参考路径的影响。基于模型预测控制算法设计了车辆横向路径跟踪控制器,利用反馈校正机制改进车辆预测模型,以处理参数不完全确定和外部干扰对模型精度带来的影响;采用松弛因子对目标函数进行处理,以保证目标函数具有可行解;进一步地,将所设计的模型预测控制器每一步的优化求解转化为带约束的二次规划问题,利用模型预测控制滚动优化的特点,求解跟踪参考路径所需的方向盘转角,作用于自动驾驶车辆。实验结果表明:预瞄时间和车速对驾驶员操控车辆跟踪参考轨迹的影响较大,MPC控制器下的车辆实际行驶轨迹与参考轨迹之间的最大横向偏差为0.085 m,小于熟练驾驶员操控的车辆,同时,MPC控制器下的车辆转向起始时刻相对于熟练驾驶员操控的车辆提前0.89 s。     

低附着路况条件下人车共享转向系统稳定控制

针对冰雪天气车辆更容易失稳的情况,研究了低附着、不对称路面情况下车辆对参考路径的稳定跟踪问题,同时考虑了驾驶员与智能控制器的协同共享,讨论了共享方式和驾驶权分配,以提高车辆在冰雪路面复杂路况下的跟踪精度和转向稳定性,保证驾驶员的驾驶体验。此外,建立了左右轮不对称的适用于冰雪路面的车辆模型,并确定了将冰雪路面下车辆转向稳定性约束作为后续模型预测控制求解的一部分,在人车共享结构下,基于模糊推理权重分配策略设计了共享转向模型预测控制器。Simulink/CarSim联合仿真验证了本文控制系统能有效提高车辆跟踪精度和行驶稳定性。     

基于模糊与PID的车辆底盘集成控制系统

建立了车辆七自由度动力模型,基于模糊和PID设计了车辆底盘集成控制器的顶层控制器,在底层,用PI方法来控制线控转向系统;用二次规划法对主动横摆力矩进行了分配,并针对单移线转向行驶工况进行了仿真验证,结果表明,所设计的底盘集成控制器具有良好的控制效果,能够明显的改善车辆的操纵稳定性;开发的分层控制算法能够充分利用各个执行机构,使得在主动转向角和主动制动压力等输入都较小的情况下,获得较好车辆操纵稳定性。