采用状态扩展MPC与转角补偿的无人车路径跟踪控制

采用传统模型预测控制（MPC）的无人车难以同时保证路径跟踪精度和实时性,针对此问题,本文设计了一种采用状态扩展MPC与转角补偿的路径跟踪控制器。建立了车辆三自由度动力学模型,设计了基于状态扩展的双反馈MPC控制器,并根据车速调整控制器参数;建立了车辆-道路跟踪模型,根据车辆横向和航向偏差设计了转角补偿模糊控制器;利用MATLAB/Simulink和Carsim软件对所设计的路径跟踪控制器进行联合仿真分析。结果表明：相比采用传统MPC控制器的车辆,在中、低车速下,状态扩展MPC控制器的控制增量求解时间平均值降低14%以上,路径跟踪控制器跟踪道路的横向和航向偏差最大值分别降低23%和17%以上,具有较好的路径跟踪性能。     

采用状态反馈的无人车路径跟踪横向控制

针对采用传统模型预测控制器的车辆在弯道内跟踪精度难以保证的问题,本文提出了一种基于状态反馈的路径跟踪横向控制策略。基于车辆动力学模型,建立考虑轮胎滑移包络线约束条件的路径跟踪模型预测控制器,并根据车速选择合适的控制器时域参数;以车辆质心位置为控制点建立车辆跟踪误差模型,结合车辆当前位置横摆角偏差建立状态反馈调节器,通过LQR最优控制方法对无人车姿态进行校正。利用MATLAB/Simulink和Carsim软件对改进的状态反馈控制策略进行了仿真验证,典型双移线道路仿真试验表明:中低车速下车辆路径跟踪横向偏差降低了16%以上,横摆角偏差降低了33%以上,所设计控制器能够有效提高车辆路径跟踪精度,可保证车辆对变曲率弯道具有适应性和行驶稳定性。     

智能汽车换道避障路径规划与跟踪控制研究

为了提高智能汽车行驶安全性,研究了智能汽车换道避障路径规划与跟踪控制问题。在路径规划方面,给出了换道避障决策过程,提出了等速偏移函数与正弦函数加权叠加的路径规划方法,经验证此路径满足曲率约束条件;建立了车辆运动学和动力学模型,使用位姿误差方程求解了期望横摆角速度;在路径跟踪方面,将RBF神经网络与滑膜控制结合,提出了神经滑膜控制器;经仿真验证,相比于传统滑膜控制器,神经滑膜控制器不仅减弱了抖振现象,而且对路径跟踪的纵向偏差降低了200%,方向偏差降低了300%,且神经滑膜控制器鲁棒性很好。     

非完整约束多轴驱动车辆的路径跟踪控制

针对具有非完整约束特性的多轴驱动车辆,分析多轴驱动形式下的转向几何关系及其运动学约束关系并建立动力学方程,采用基于制导路径跟踪理论的方法评价跟踪误差,推导消除误差所需的姿态角和路径参数更新公式;通过设计李亚普诺夫函数进行稳定性分析,证明了系统的全局一致渐进稳定性;采用非线性状态反馈精确线性化方法导出线性化的车辆动力学模型,在此基础上设计带有干扰观测器的滑模变结构速度跟踪控制器,并采用典型运动路径进行路径跟踪的仿真测试。仿真结果表明,所提出的跟踪控制策略能够满意地实现多轴驱动车辆对给定目标路径的跟踪。     

基于PLC的磁导航AGV路径跟踪模糊控制研究

由于AGV具有非线性和非完整约束特性,导致很难对其建立精确的数学模型,用传统的控制方法进行控制会产生严重的滞后,造成轨迹跟踪时会产生较大的偏差且不能及时纠正,对AGV导航精度造成很大影响。而模糊控制是一种非线性控制方法,可以有效改善这种情况。设计了用于AGV路径跟踪的模糊控制器,并阐述了此模糊控制器在西门子PLC上的实现方法。经现场实测,运用此模糊控制器的AGV有良好的导航精度,纠偏迅速。     

自适应神经模糊推理的方向驾驶员模型研究

以方向驾驶员模型为研究对象,讲解了自适应神经模糊推理系统的原理和结构,并基于自适应神经模糊推理系统建立了一种两输入单输出的方向驾驶员模型。输入变量是道路参考线到预瞄点的横向偏差和道路参考线与车辆X轴之间面积偏差,输出是车辆方向盘转角。首先,通过车辆动力学仿真软件Carsim获取车辆的仿真数据。其次,自适应神经模糊推理系统通过仿真数据能够自动获取模糊控制规则并建立方向驾驶员模糊控制器。最后,将基于自适应神经模糊推理系统建立的方向驾驶员模型和Carsim中的车辆动力学模型进行联合仿真。仿真结果表明:基于自适应神经模糊推理系统所建立的方向驾驶员模型能够对路径进行良好的跟踪。     

基于模糊控制的自动驾驶车辆轨迹跟踪控制研究

本文基于模糊控制算法对自动驾驶车辆的轨迹跟踪问题进行研究。首先建立了车辆的运动学模型,以车辆在坐标系里不同时刻的位置偏差和角度偏差作为输入,车辆的纵向速度和角速度作为输出,设计了模糊控制器,并在Matlab/simulink进行了建模仿真,结果表明,该模糊控制能较好的实现低速车辆的轨迹跟踪控制。     

一种汽车列车结构及其路径跟踪控制方法

为解决现有城市交通拥挤问题,满足城市居民生活及工作的乘车需求,综合轨道车辆单程运输量大和传统铰接车辆基础建设成本低的特点,提出一种多铰接式汽车列车。该汽车列车可灵活编组,具有大容量、单程运输效率高、因结构纵向对称且采用轮速差速运动控制、行驶灵活度高等优点。研究适用于该车型的路径跟踪控制方法,采用非时间因素的控制策略,设计汽车列车各轴轮速控制律,并构建李雅普诺夫函数,采用李雅普诺夫直接法证明路径跟踪偏差逐渐递减,即汽车列车能够沿目标路径行驶,且该方法不受车厢数量限制,可使汽车列车灵活编组。最后,建立多铰接式汽车列车路径跟踪仿真模型,分别对直线路径、圆弧路径、正弦路径进行跟踪控制,仿真结果证明采用非时间参考的跟踪控制方法,能够控制列车对多种路径跟踪。     

基于道路势场的车道偏离自动校正自适应控制

针对车道偏离自动校正控制中采用传统位置偏差控制方法路径跟踪精度不高以及实时性差等问题,提出了一种基于道路人工势场法的车辆路径跟踪方法,控制车辆能够实时保持沿着目标道路中心线行驶。该方法在车辆所处的环境道路上产生一个势场,该势场包含车辆与道路中心线的偏差信息及前方预瞄信息,对处在势场中的车辆具有阻碍其偏离车道中心线的势场力的作用。将势场产生的控制力加入车辆动力学模型中,实时控制车辆稳定地跟踪车道中心线。仿真及试验结果表明,所提方法比位置偏差法跟踪精度更高且跟踪误差随车辆速度变化波动范围小,具有较强的鲁棒性和实时性。     

基于转角补偿的智能车辆循迹控制系统

文中提出了一种转角补偿智能车辆循迹控制系统。系统由纯追踪控制器和转角补偿控制器组成。PP控制器直接控制车辆跟踪路径;转角补偿控制器基于PI控制理论,综合考虑行驶偏差及道路曲率进行转向角补偿,其参数采用模糊控制理论实现自适应调节,进一步改善系统跟踪性能。仿真和试验结果表明:较于传统PP循迹系统,该系统在不同车速下横向偏差峰值降低了50%以上,方向偏差峰值降低了20%以上,路径跟踪性能显著提升。     

基于最优控制的汽车操纵逆动力学的研究

提出了一种基于最优控制理论的汽车操纵逆动力学研究方法，用于识别不同汽车跟踪同一期望路径的方向盘转角输入。以驾驶员对汽车施加的方向盘转角输入为控制变量，以精确跟踪期望路径为控制目标，将汽车操纵逆动力学问题转化为最优控制问题。利用直接配置方法将最优控制问题转化为非线性规划问题，运用序列二次规划方法求解。仿真结果表明：该方法能够使汽车很好地跟踪所期望的路径，且可以比较跟踪同一路径的不同汽车的操纵性能。     

人—车—路闭环系统操纵稳定性的模糊评价及其仿真

在人－车－路闭环操纵稳定性评价指标中引入内含“人的思维模糊性”的数量化方法。首先引入主观因素——驾驶员对有效视程的模糊认识,随后进行客观的分析与推理,最后给出了由于驾驶员对视距的模糊估计而导致的对操纵稳定性评价的分布区间及评价指标可能性分布的显表达式。在理论分析的基础上,进行了仿真与优化试验分析,仿真与优化试验的结果表明,对有效视程“较大”的置信度大时,侧向位移响应的模糊分布区间上下确界明显,且上下确界对预期轨迹的跟随性都较好。当置信度小时,侧向位移响应的模糊分布区间上下确界存在交叉点,上界,即有效视程“大”,对预期轨迹的跟随性好,下界,即有效视程“小”,对预期轨迹的跟随性差。解决了由于驾驶员对有效视程认识上的个体差异而导致的对同一辆车操纵性主客观评价分散性的数学描述问题。     

汽车操纵逆动力学的现状与发展

在回顾汽车操纵动力学发展历史的基础上，阐述了研究汽车操纵逆动力学的重要性，列举了三类汽车操纵动力学研究方法。描述了汽车操纵逆动力学的内涵，并给出了主要的研究方法和一些应用实例。最后，根据汽车操纵动力学发展史预测，汽车操纵逆动力学的发展有可能会导致汽车操纵动力学性能的显著提高，并解决现今流行的汽车操纵动力学中的“瓶颈”问题。     

基于干扰观测器和改进模糊PID的农用车辆路径跟踪控制策略

为减少外界干扰对农用车辆路径跟踪精度的影响,提高路径跟踪系统的鲁棒性,提出了一种基于干扰观测器和改进模糊PID算法的农用车辆路径跟踪控制策略.在建立农用车辆四轮转向运动学模型的基础上,建立路径跟踪数学模型,通过对模糊PID算法的比例、积分部分进行改进和加入基于干扰主动控制的干扰观测器提高控制策略的抗干扰能力;在MATL...     

汽车操纵稳定性的模糊综合评判与验证

主观评价是汽车操纵稳定性评价发展过程中的主要评价手段,基于实车试验各单项评价指标的驾驶员打分,提出一种汽车操纵稳定性的模糊综合评判方法,并将该方法对两辆样车进行评价。以三自由度汽车转向开环模型为对象,基于汽车操纵逆动力学理论,建立汽车操纵逆动力学模型并对两辆样车的操纵稳定性进行仿真分析,将其与模糊综合评判结果比较,验证模糊综合评判方法应用到汽车操纵稳定性评判的可行性。     

基于Gauss伪谱法的紧急避让汽车操纵逆动力学

汽车高速紧急避让行驶安全性是汽车自主开发亟待解决的关键问题,也是汽车主动安全的前提和必要条件之一。提出一种汽车操纵逆动力学求解方法,该方法能够用于汽车高速紧急避让性能的客观评价。基于一种求解最优控制问题的新方法——Gauss伪谱法(Gauss pseudospectral method, GPM),以驾驶员对汽车施加的转角输入和驱动力/制动力为控制变量,以最短时间完成双移线过程为控制目标,通过Gauss伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题之后,运用序列二次规划方法求解。仿真结果表明,相对于间接法和传统直接法,Gauss伪谱法具有求解效率高,对初值依赖性小的优势。采用该方法解决汽车的最速操纵问题,边值约束和路径约束均得到很好的满足,可以客观评价不同汽车以最短时间完成双移线过程的操纵性能。通过实车试验,仿真值和试验值的变化趋势基本一致,从而验证了模型的正确性。     

Optimum path-tracking control for inverse problem of vehicle handling dynamics

A method based on optimal control theory is presented in this paper to solve path-tracking problems in inverse vehicle handling dynamics. The idea behind is to identify the optimal steering torque input along a prescribed path to generate an expected trajectory that guarantees minimum clearance. Based on this purpose, the path-tracking problem, treated as an optimal control problem, is first converted into a nonlinear programming problem by Gauss pseudospectral method (GPM) and is then solved with Sequential quadratic programming (SQP). Finally, a real vehicle test is executed to verify the rationality of the proposed model and methodology. Results show that the minimum lateral position error of the generated path-tracking trajectory can be a good solution for path-tracking problem in inverse vehicle handling dynamics for GPM. The algorithm has higher calculation accuracy compared with other methods to solve path-tracking problems. The study could help drivers identify safe lane-keeping trajectories and areas easily.     

基于模型预测控制的UUV路径跟踪控制研究

水下无人航行器(UUV)的路径跟踪控制是实现UUV多种军、民用途的重要技术基础。针对UUV路径跟踪控制中的欠驱动、非完整约束、模型的非线性,基于非线性连续模型预测控制算法设计了UUV垂直面路径跟踪控制器。建立了垂直面运动模型并基于状态空间模型给出了垂直面预测模型,通过给定性能指标,运用泰勒级数展开与李导数求解出了连续时间状态下的最优控制律,实现了欠驱动UUV路径跟踪控制。通过仿真实验,验证了垂直面路径跟踪控制器设计的有效性。     

智能汽车路径跟踪混合控制策略研究

针对传统单一控制算法无法有效协调智能汽车不同转向工况下横向控制性能要求的问题,根据智能汽车在高速和低速转向工况下呈现出的系统特性差异,设计了一种基于PID控制和模型预测控制的智能汽车路径跟踪混合控制策略。该控制策略在低速模式下采用PID控制,在高速模式下则采用模型预测控制,通过车辆速度确定路径跟踪控制模式,进而设计带稳定监督的控制模式切换机制,实现了横向控制系统的平滑切换。基于Carsim和MATLAB/Simulink仿真平台对所设计的智能汽车路径跟踪混合控制策略进行了仿真验证,在此基础上,进一步完成了实车试验。仿真和实车试验结果表明,所设计的混合控制策略能够保证智能汽车不同速度下的路径跟踪性能,具有较好的跟踪精度、实时性和车辆行驶稳定性。     

车辆横摆角速度跟踪控制仿真研究

采用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型。用横摆角速度与其期望值的差值及其变化率作为模糊控制器的输入,设计了模糊自适应PID控制器。基于模糊自适应PID控制器,进行了前轮转向阶跃输入、正弦输入仿真试验。仿真和分析结果表明,设计的模糊PID控制器可实现对参考模型横摆角速度的跟踪,车辆的操纵稳定性得到了有效改善。