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.     

基于无迹卡尔曼滤波的轮毂电机驱动车辆状态观测

针对车辆质心(CG)侧偏角和轮胎附着力等参数无法用传感器直接测量得到的情况,本文设计了一种基于无迹卡尔曼滤波的车辆状态观测器。该方法考虑了车辆运行工况变化时的非线性因素,引入了非线性动态轮胎模型来提高轮胎侧向力的估算精度。与动力学软件AMESim建立的参考模型进行了对比仿真,仿真结果表明:本文建立的观测器能够准确估算出轮毂电机驱动汽车的状态参数。     

基于滑模观测理论的车辆质心侧偏角估算

在线性二自由度单轨车辆模型的基础上,建立了滑模观测器估算车辆的质心侧偏角.引入双曲正切函数作为观测器的切换函数,有效地减弱了传统滑模观测器符号切换函数易引起的抖振.在veDYNA/Simulink平台上,设计了虚拟道路试验,验证了滑模观测器的估算结果.通过与仅使用车辆模型和使用卡尔曼滤波算法估算质心侧偏角的方法对比,滑模观测器的估算方法优于其他2种算法.     

四轮转向的神经网络直接逆控制

采用二自由度摩托车模型研究四轮转向车辆的转向特性,建立四轮转向车辆线性二自由度动力学模型和方程.着重设计BP神经网络直接逆控制系统,通过离线辨识、在线学习控制被控系统,与其他控制方法对比表明,神经网络直接逆控制系统能够更加有效的控制后轮转角以便使车辆质心侧偏角为零,并提高车辆低速机动性和高速稳定性.     

乘用车稳定性自抗扰控制策略

为了提高汽车驾驶过程中的安全性能,研究传统乘用车的操纵稳定性控制策略,并采用分层控制结构设计稳定性控制系统.控制策略包含参考模型、UniTire轮胎模型、参数估计模块,控制量期望值计算模块、自抗扰控制(ADRC)部分及直接横摆力矩分配和滑移率控制模块.采用动力学计算的方法估计质心侧偏角,将估算得到的质心侧偏角和传感器采集得到的横摆角速度作为控制变量.当控制变量超过设定门限值时,采用ADRC计算横摆力矩.基于UniTire轮胎模型建立主动横摆力矩和车轮滑移率的关系确定目标滑移率,通过变参数PID实现滑移率控制.应用硬件在环仿真(HILS)平台分别进行单移线和双移线仿真实验,结果表明:所提出的稳定性控制策略能够提高车辆的操稳性能,使得控制变量能够紧密跟踪期望值.     

分布式驱动电动汽车转矩分配策略研究

针对分布式驱动电动汽车的稳定性控制问题,首先设计了基于卡尔曼滤波算法的质心侧偏角观测器以解决车辆质心侧偏角难以获取及准确性问题,其次针对车辆转矩分配策略提出了一种分层控制策略.上层控制器利用滑模变控制结构计算车辆维持稳定时所需主动横摆力矩大小,下层控制器利用主动横摆力矩结合整车动力学模型构建以最小轮胎负荷率为目标的约束矩阵,并采用粒子群算法进行转矩优化分配.在Matlab/Simulink仿真环境下进行仿真分析,搭建了七自由度整车模型、二自由度线性模型以及魔术轮胎模型,仿真结果表明车辆可以很好地跟随侧偏角、横摆角速度期望值,并具有较低的轮胎负荷率,证明了该控制策略的有效性.     

基于虚拟传感器的轮胎力和车辆状态变量估算

构建滑模观测器(sliding-mode observer,SMO)估算轮胎力,结合单轨车辆模型推算质心侧偏角和质心速度.设计双曲正切函数替代符号函数以克服滑模固有的颤振现象并证明了观测器的收敛性.利用动力学软件ve-DYNA和硬件在环试验平台对多种工况下虚拟传感器的估算效果进行验证,结果表明,在不同的附着系数路面和操作工况下,该虚拟传感器均具有较高的精度和鲁棒性.     

铰接车体转向横摆稳定性

考虑前后车体质心侧偏角、车轮的侧偏角、后车体的侧向和横摆运动以及前车体的横摆运动建立了铰接车体三自由度转向动力学方程,并推导出转向角输入和车体绝对横摆角速度输出的传递函数。通过对前后车体横摆角速度增益的分析,总结出前后车体不同转向类型组合对整车的稳态转向特性的影响。稳态回转和阶跃响应试验获得的实测数据与仿真结果趋势一致,验证了运动数学模型的合理性。     

基于尿素选择催化还原系统的氨覆盖率非线性降维观测器设计

针对尿素选择性催化还原(urea-SCR)系统氨覆盖率状态变量不可测量问题,在输入-状态稳定性理论(ISS)框架下设计了一款降维观测器。为保证观测器误差动态的鲁棒性,将温度、废气流量传感器测量等模型误差看作外部扰动,在ISS理论框架下进行了分析。为了提高观测器对噪声的鲁棒性并减少估计的静态误差,本文通过线性矩阵不等式(LMI)和凸优化得到了尽可能小的观测器增益。在enDYNA精确发动机模型的FTP75测试循环下进行了瞬态仿真,与普通的机理观测器对比表明,本文提出的降维观测器对外界干扰和参数不确定性具有更强的鲁棒性。     

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。