半挂汽车列车高速侧向稳定性控制研究

为提高半挂汽车列车高速变道行驶时的侧向稳定性,开展了挂车车轮主动转向控制研究。考虑侧风干扰和车身侧倾,建立挂车主动转向半挂汽车列车的5自由度车辆模型;以挂车的质心侧偏角和挂车质心处的侧向加速度为控制目标,设计挂车车轮主动转向的鲁棒控制器;为验证所设计控制器的有效性,基于搭建的TruckSim与Simulink联合仿真平台,在高速单移线和双移线行驶工况下,仿真研究挂车车轮主动转向的半挂汽车列车侧向动力学特性和挂车跟踪牵引车轨迹的跟随性。研究表明,所设计的挂车车轮主动转向鲁棒控制器是有效的,它能有效抑制变道时传统半挂汽车列车出现的挂车"过冲"现象,提高挂车跟踪牵引车轨迹的跟随性,并显著降低半挂汽车列车的质心侧偏角、侧向加速度和车身侧倾角。     

基于人机共驾的车道保持驾驶辅助系统

针对驾驶员因疲劳、分心以及横向风等因素,无意识地使车辆偏离车道线的问题,提出了一种通过固定的共驾系数实现辅助驾驶系统与驾驶员之间人机共驾的车道保持驾驶辅助系统研究方法。为了模拟驾驶员分心、疲劳状态,建立了驾驶员模型。在驾驶员模型的基础上,采用分层控制方法设计车道保持驾驶辅助系统。上层控制器利用模型预测控制方法设计转向角矫正策略;下层控制器根据上层控制器计算的期望横摆力矩对车辆进行防侧翻稳定性控制。搭建CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台,设计不同行驶工况,并分别采用人工驾驶和辅助驾驶2种方式进行仿真试验,仿真结果表明:无论在高速、低速或者低附着系数路面,当人工驾驶的车辆偏离车道中心线时,驾驶辅助系统均能及时矫正车辆的行驶方向,保证车辆稳定地跟踪车道线。     

基于双闭环滑模结构的自动泊车路径跟踪控制

为提高自动泊车系统倒车入库时的路径跟踪控制精度,保证在狭小停车场地情况下自动泊入目标车位的成功率,提出一种双闭环的滑模变结构路径跟踪控制方法。将车辆运动学模型的跟踪控制器系统转换成含有位置控制器和姿态控制器的双闭环级联子系统,并设计一种指数和幂次相结合的趋近律,使泊车跟踪路径在有限时间内达到快速收敛。基于Matlab/Simulink搭建了跟踪控制模型。仿真结果表明:设计的路径跟踪控制算法能保证跟踪点快速收敛到理想路径,可提高自动泊车入库的成功率。     

无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制研究

针对无人车辆轨迹跟踪问题,为兼顾车辆轨迹跟踪和横摆稳定的双控制目标,提出了一种无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略。根据车辆轨迹跟踪模型,基于快速幂次趋近律设计了车辆轨迹跟踪滑模控制器,旨在通过无人车辆自主转向控制跟踪参考轨迹。同时,利用滑模算法设计了车辆横摆稳定控制器,通过横摆力矩控制跟踪参考横摆角速度。考虑到横摆稳定控制器中横向车速未知的情况,设计了横向车速滑模观测器,从而为横摆稳定控制器提供信息输入。此外,利用横摆力矩控制量设计了前轮转向角补偿模块,通过轨迹跟踪和横摆稳定控制器的协调,进一步修正轨迹跟踪精度。利用CarSim和Simulink平台搭建了联合仿真模型。仿真结果表明:所提出的轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略能够实现轨迹跟踪,并兼顾车辆的横摆稳定性。     

随机车辆跟随系统的鲁棒控制

基于车辆系统建模中忽略的随机因素,根据伊藤随机微分方程建立随机车辆动力学模型,运用滑模控制研究了具有鲁棒性的随机车辆纵向跟随控制。假设参数有界,设计了一类随机车辆跟随系统的变结构鲁棒控制规律。运用随机车辆跟随系统的稳定性判据分析了控制系统的稳定性,得到控制系统收敛的充分条件。数值仿真表明,根据所设计的鲁棒控制策略,既能达到满意的跟踪性能,又可以有效减弱控制抖动。     

基于重构控制分配的分布式电动车容错控制方法

针对分布式驱动电动车过驱动系统存在的冗余现象,以带有主动前轮转向系统的四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,设计了执行器故障后的容错控制算法。容错控制器采用集成控制结构,上层为运动跟踪层,基于模型预测控制算法,得到车辆跟踪期望状态所需总的力与力矩;下层为重构控制分配器,针对驱动电机的多种故障情况,以整车稳定性和安全性为目标制定重构控制分配率。通过实验表明,在高速高附的仿真工况下,面临多种执行器故障模式时,相比无控制的车辆,处于容错控制算法控制下的车辆横摆角速度最大值由0.3 rad/s降低到0.1 rad/s,质心侧偏角由0.03 rad降低到0.015 rad,显著提高了车辆的横摆稳定性与安全性能。     

基于自适应模型预测的自主车辆避障控制研究

在无人驾驶车辆安全避障控制过程中,由于被控对象的非线性特性,线性模型预测控制器难以保证车辆避障系统的安全性及稳定性。以车辆二自由度运动学模型为基础,在已有感知障碍物信息的基础上,通过应用自适应模型预测控制理论,结合障碍物虚拟边界约束及车辆控制变量约束,设计了以节气门开度和方向盘转角为控制变量的线性时不变控制器,并在Simulink环境下与基于传统模型预测避障控制器进行比较。仿真结果表明:相较于模型预测控制,基于自适应模型预测控制理论设计的控制器能提高车辆避障安全性及舒适性。     

基于模糊控制的车辆主动避撞系统及仿真验证

为了提高车辆主动避撞系统的安全性和舒适性,建立了纵向和横向危险状态判别模型以判断车辆行驶时的安全性,设计了基于模糊控制的车辆主动避撞系统,模糊控制器Ⅰ选取驾驶员类型和主车车速为输入参数,主动制动阈值为输出参数,实现根据驾驶员类型和行车工况的不同来控制不同的制动时刻,模糊控制器Ⅱ选取相对速度和相对距离,输出制动信号以对车辆制动过程中的制动压力进行控制。通过Prescan仿真平台建立前车静止和车辆碰撞远端行人测试工况,对设计的主动避撞系统的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明:所提出的基于模糊控制的车辆主动避撞系统能够有效避免碰撞,并兼顾车辆高速行驶工况下的安全性和低速行驶工况下的驾乘舒适性,同时还满足了不同类型驾驶员对主动避撞系统激活时机差异的需求。     

阀体搬运自动导向车轨迹跟踪控制

为解决阀体搬运自动导向车AGV在移动过程中，由于质心偏移而出现移动偏离既定轨迹的问题，课题组在建立AGV运动学模型的基础上，基于改进切换函数，设计了滑模变结构轨迹跟踪控制器；在此基础上，引入了基于Lyapunov函数的反馈控制律，得到了一种新型轨迹跟踪控制器。仿真结果表明：所设计的控制器在对目标轨迹实现精确跟踪的同时，实现了位姿误差的快速收敛，具有良好的抗干扰能力。     

基于路侧单元视觉辅助的远程驾驶主动安全预警

针对远程驾驶过程中因临场感缺失以及通信时延带来的行车安全性下降问题,尤其是在视野遮挡的交叉路口等场景,提出了一种基于路侧单元视觉辅助的具有双层机制的主动安全预警辅助系统(R-VSAS),设计了相应算法。应用机器视觉方法,基于混合高斯模型进行运动车辆检测,介绍了系统控制策略以及相应算法,并通过Prescan和Simulink进行了驾驶员在环仿真。仿真结果表明:所提出系统能在被控车辆距离预测碰撞位置50 m位置开始提供视觉辅助,并在远程驾驶无有效操作时提供辅助制动控制,为远程驾驶操作员提供了更直观危险信息以及更充足反应时间,部分消除因通信时延以及临场感缺失带来的行车安全性下降问题的同时,通过辅助制动功能进一步降低了因网络失效、操作员失误等情形带来的行车安全风险。     

智能车辆路径跟踪横向控制研究

针对传统基于单一控制方法的车辆路径跟踪控制算法无法准确跟踪路径的缺点,以智能车作为研究对象,提出基于预瞄控制和模糊滑模控制的车辆横向控制算法。基于智能车在横向控制中的运动特性,建立横向和横摆两个自由度的车辆模型。针对传统基于反馈控制的方法实时性差的缺点,通过建立预瞄模型来获取预瞄偏差,保证车辆在行驶中提前预估前方道路环境信息,提高实时性。基于滑模和模糊控制,设计了智能车辆路径跟踪横向控制器。采用由集成偏差组成的滑模切换函数及其微分作为控制器的输入,把对误差的控制转化为对滑模函数的控制,保证了车辆转向时的稳定性。Matlab/Simulink的仿真结果表明:智能车辆路径跟踪横向控制器能够在曲率急剧变化的路段实现路径准确跟踪,满足车辆实际行驶要求。     

考虑动力学约束的智能车辆路径跟踪控制研究

针对智能车辆的路径跟踪控制方法中传统的MPC控制器往往只考虑控制量约束和控制增量约束、未考虑输出量约束的情况,以线性2自由度车辆侧向动力学模型作为预测模型,提出了一种路径跟踪控制方法。通过将车辆在路径跟踪过程中的输出量质心侧偏角和横摆角速度约束在一个操纵稳定性状态平稳域内,将路径跟踪问题转变为在多种约束条件下求解控制系统最优值的问题,以此来跟踪目标路径。采用Carsim和Matlab/Simulink进行联合仿真验证,结果显示:所设计的控制器能较好地跟踪参考路径,控制器在跟踪目标路径的过程中表现平稳、可靠。     

重型车辆ISD悬架平顺性与道路友好性分析

为解决重型车辆行驶过程中引发的道路损伤难题,提升重型车辆的平顺性与道路友好性,将加装惯容器的ISD(inerter-spring-damper)悬架应用于重型车辆悬架系统中,建立了重型车辆ISD悬架半车模型。运用改进粒子群算法对悬架系统的主要参数进行优化求解,并在不同路面等级和不同行驶车速条件下进行仿真分析。结果表明:与传统被动悬架相比,应用惯容器的重型车辆ISD悬架可有效抑制悬架的低频共振,减小重型车辆轮胎动载荷对道路的损害,显著提升重型车辆的平顺性与道路友好性。     

基于能量优化的无人驾驶车轨迹跟踪控制

为有效使用有限的电池容量,实现无人驾驶车（AGV）在轨迹跟踪过程中的能量优化,针对三轮AGV的特点首先建立了其运动学跟踪模型及电机能耗模型,然后运用Lyapunov稳定性分析方法、最优化理论及Backstepping技术等工具研究了求解算法,提出了一种基于能量优化的轨迹跟踪控制方法,实现AGV轨迹跟踪和能量优化的统一控制。该控制策略对所有AGV及其他轮式移动机器人具有一般性,且设计方法简单、鲁棒性强。计算机模拟仿真结果验证了该控制器的有效性。     

智能车辆弯道换道路径规划算法与跟踪控制

为解决智能车辆在弯道工况下换道过程中的路径规划与跟踪控制的问题,提出一种弯道主动换道系统,主要包括基于可拓优度评价的弯道换道路径规划算法与基于模型预测控制的路径跟踪控制方法。该路径规划算法分为:上层路径生成器和下层路径选择器。上层路径生成器以不同的纵向距离采用5次多项式生成路径集合,下层路径选择器基于换道距离、侧向加速度、横摆角速度和质心侧偏角建立可拓优度评价控制器选出最优路径。通过参数优化的模型预测控制算法对规划的路径进行跟踪控制,基于Carsim和Matlab/Simulink的虚拟平台仿真验证该换道系统的有效性。结果表明:车辆在弯道上以不同的速度行驶,换道时,该系统皆能合理地规划出换道路径且能对换道路径进行准确、稳定跟踪控制。     

基于自适应Backstepping的分布式驱动电动汽车容错控制

针对分布式驱动电动汽车控制系统发生不确定的执行器故障情况,提出一种基于自适应Backstepping的容错控制方法。对电动汽车控制系统建立驱动电机故障模型,描述可能发生的执行器故障情况;采用自适应控制和Backstepping控制设计相结合的策略,针对各故障情况分别设计一种容错控制器;将各控制器进行融合得到一个复合控制器,提高了车辆的安全性和可靠性。基于Matlab进行了仿真验证:给出的容错控制方法能够保证车辆闭环系统稳定和渐近跟踪给定的输出指令,提高了车辆的操纵稳定性和执行器故障容错性能。     

基于MPC算法的车辆自适应巡航系统分层控制研究

以前车加速度为参考,考虑跟车效率、行车安全性等因素,建立了车辆的自适应巡航控制策略;设计了基于模型预测控制算法(MPC)计算期望加速度的上层控制器;建立了逆纵向动力学模型计算节气门开度或制动力,实现自适应巡航功能的下层控制器。通过Matlab/Simulink和Carsim软件的联合仿真对巡航工况、巡航-跟车综合工况进行验证,结果表明:该控制方法能够使车辆获得理想的巡航速度,实现车辆在安全车距下较好地跟踪前车。     

基于车辆前方目标运动模型的主动避撞系统的研究

为提高毫米波雷达在探测目标运动状态方面的精确性,针对车辆前方目标运动特点,基于目标运动模型,采用卡尔曼滤波跟踪方法,根据城市道路车辆行驶的实际情况,选取当前统计模型作为机动目标模型,采用基于当前统计模型的卡尔曼滤波跟踪算法,应用Simulink搭建仿真模型,就匀速运动、匀加速运动及变加速运动3种前方目标行驶工况进行目标跟踪仿真对比试验。仿真结果表明:该算法可用于3种工况的目标跟踪,且误差小,具有良好的跟踪效果。搭建实车试验平台,采用一种安全距离模型,对目标跟踪算法进行实车试验。结果表明:使用该算法后车辆避免了碰撞,所建立的模型是可靠的。     

离轴拖挂轮式移动机器人跟踪控制研究

针对离轴拖挂轮式移动机器人挂车的轨迹跟踪控制问题,基于拖车和挂车运动轨迹的相对曲率关系提出了一种动态跟踪方法。建立离轴拖挂轮式移动机器人的运动学模型和动力学模型。通过拖车和挂车位置几何关系给出了两车的速度关系,进而得到两车运动轨迹相对曲率之间的关系。基于曲率关系将挂车的运动任务转化为拖车的运动任务,并结合动态跟踪方法设计比例积分反馈控制器完成拖车的运动任务。最后通过模拟仿真实现了挂车精确的轨迹跟踪控制,仿真结果表明在所提控制器的作用下,挂车在拖车的拉拽下可精确地跟踪目标轨迹曲线。由于所使用的动态跟踪方法引入了目标轨迹曲线的相对曲率,极大地提高了跟踪的精确性。     

汽车转向系统操纵性与稳定性协同最优控制研究

运用汽车二自由度模型对车辆进行主动前轮转角控制,针对车辆稳定性设计了LQR控制器,采用Carsim与Simulink联合仿真,在双移线工况下验证了控制器的可行性。通过大量仿真与系统分析,得到LQR参数与车辆稳定性的定性关系。在这一研究的基础上,设计了同时考虑车辆稳定性与操纵灵活性的协同控制器,采用同样的仿真方法,验证了协同控制器的优越性。结果表明,LQR控制可以提高车辆的稳定性;LQR控制器参数与车辆稳定性存在一定的相关性;协同控制器在LQR控制器的基础上可以起到折衷车辆稳定性与操纵灵活性的作用,为车辆控制器的设计提供了参考。