基于变速量化分级的车辆主动转向控制算法

针对车速动态变化引起转向特性改变,从而导致转向控制不稳定的问题,提出了基于变速量化分级的主动转向控制算法。首先,运用概率统计原理建立量化分级算法划分车速区间;其次,构建具备目标转向控制参数的车辆非线性动力学模型,在各分区间采集模型运行参数训练神经网络完成模式识别,结合基于位移偏差的修正算法建立分区间控制单元;最后,运用隶属函数实现了变车速下控制单元间的柔性切换。此外,设置车辆姿态监视算法,降低车辆的侧翻风险。联合Carsim车辆模型进行控制实验,结果表明,量化分级控制算法可提高变速工况转向控制的精度与稳定性。