基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统设计

为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统。车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正车身姿态,实现行车稳定。仿真结果对比表明,此车辆转向换道控制系统可显著提高车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性。     

基于MPC和模糊控制的智能汽车路径追踪研究

为提高智能汽车在高速工况下的路径跟踪精度,设计了基于MPC和模糊控制的轨迹跟踪控制器,基于MPC算法建立车辆单轨模型,通过控制前轮转角实现智能汽车对五阶多项式避障路径的跟踪;以横摆角速度及质心侧偏角误差值为双输入,通过模糊控制输出横摆力矩施加至车轮,以减少高速工况下轨迹的偏差.搭建CarSim/Simulink联合仿真模型进行验证,结果表明,文中的控制方法能减少高速工况下路径跟踪的偏差,跟踪效果良好.