智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

基于转向响应特性的智能车辆轨迹跟踪双闭环控制

智能车辆轨迹跟踪的准确性与鲁棒性是车辆运动控制性能的重要表征,基于路径预瞄信息的跟踪控制研究使车辆性能显著提升. 然而,车辆转向系统响应不足给车辆实时准确的基于预瞄信息跟踪参考轨迹带来挑战. 针对此问题,实时引入转向系统状态建立双闭环轨迹跟踪控制结构,保证智能车辆轨迹跟踪控制算法对转向系统响应不足的鲁棒性. 具体结构外环基于预瞄信息使用模型预测控制求解最优转向角,内环基于转向状态误差使用PID方法设计反馈控制律以补偿转向响应不足. 双闭环结构耦合控制输入保证了车辆鲁棒最优跟踪控制. 最后通过Carsim与Simulink联合仿真,验证了该双闭环控制结构的有效性.      

车辆地面力学土壤动力学建模和应用

在总结了越野行驶相关土壤物理机械性质的基础上,提出了一种土壤动力学建模方法.仿真与实验结果的对比显示出本模型具有良好的应用价值.     

智能车辆路径跟踪与稳定性的模型预测控制

为了改善车辆在路径跟踪时因车速较快或路面较差而发生侧滑的情况,提出一种智能车辆转向与制动联合控制器;在模型预测控制理论的基础上,通过监测轨迹偏差、横摆角偏差以及横摆角速度偏差3个控制参考量,在每个控制时域得到最优的前轮转角和附加横摆力偶矩,并以单轮制动逻辑分配给4个车轮制动力矩;利用CarSim和MATLAB Simu...     

智能车辆规划与控制策略学习方法综述

智能车辆相关技术已实现了长足的发展,并已能够在有限封闭场景中实现自主行驶的基本功能. 然而,实际道路测试结果表明,目前智能车辆技术仍存在较多局限,而智能车辆在复杂城市与越野环境的大规模应用仍面临较多挑战. 作为智能车辆关键技术之一,运动规划与控制技术已基本建立了完整的理论体系并已得到较多工程应用,但传统方法在实际应用中仍存在动态复杂场景理解能力弱、场景适应性差、模型复杂度高、参数调整难度大等缺陷. 由于机器学习方法具备较强的知识表征与模型拟合能力,其已经在智能车辆的感知与导航技术中得到了广泛的应用. 而为了解决传统运动规划与控制技术存在的泛化性与适用性等问题,许多研究者近年来也开始探索基于深度学习、强化学习等机器学习方法的运动规划与控制方法. 本文将对目前基于机器学习的智能车辆规划与控制方法研究现状进行回顾,从规划与控制策略基本架构、基本学习范式以及基于学习的规划与控制方法三方面对现有智能车辆规划与控制策略学习方法进行分析,最后对研究现状与未来发展方向进行总结与展望.      

基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制

针对在障碍物环境下的避障路径动态规划效果较差,以及在面对复杂工况和曲率较大的路况时,跟踪控制的效果仍然不理想等问题,本文以智能车辆为研究对象,提出了一种模型预测控制(MPC)结合人工势场(APF)算法的路径规划跟踪系统。将改进的势场模型函数引入到MPC的目标函数和约束中,设计了基于MPC和APF的避障路径动态规划器。。运用模糊控制对MPC的车辆横向路径跟踪控制器的权重系数进行优化。仿真结果表明：在干燥路面下,与MPC控制器相比,模糊MPC路径跟踪控制器的最大横向偏差减少19.14%。在湿润路面下,模糊MPC控制器最大横向偏差减少0.55 m。基于MATLAB/Simulink与Carsim软件搭建避障路径规划与跟踪控制联合仿真模型,选择动态障碍物不同速度进行障碍物路径动态规划及跟踪控制仿真试验。实验结果表明：跟踪规划路径过程中的最大横向偏差约为0.170 m,说明规划的避障路径能够安全有效地避开障碍物。     

智能转向汽车的模型跟踪控制

从研究转向特性的2自由度简化模型出发，推导出智能汽车转向的状态空间方程，据此构造了智能汽车转向的动力学模型，进而应用Lyapunov方程设计了模型跟踪控制器，选用与实际汽车模型同阶的系统，采用极点配置的方法设计了理想汽车模型，通过输入不同的道路进行仿真，证明了该控制器设计的有效性。     

考虑误差校正的智能车辆路径跟踪鲁棒预测控制

为进一步增强高速智能车辆路径跟踪预测控制的鲁棒性和实时性,研究了一种考虑误差反馈校正机制的路径跟踪预测控制方法。考虑车辆纵向、侧向和横摆运动建立三自由度弱非线性车辆模型,以泰勒公式展开实现控制模型的线性时变一阶近似,引入预测状态变量构建路径跟踪预测优化问题。针对车辆参数偏差、系统时变和外界干扰等不确定性因素导致的建模失配,定义系统实际状态值与预测值之间的误差,得到带有反馈校正项的预测输出模型,通过误差反馈校正机制增强路径跟踪控制系统的鲁棒性。将路径跟踪预测优化问题推导转化为带约束的二次规划问题,并通过数值解法实现路径跟踪鲁棒预测控制律的滚动优化求解。结果表明:误差反馈校正机制可以有效改善路径跟踪预测控制算法因整车质量和横摆转动惯量变化导致的低鲁棒性问题,能够实现智能车辆高速行驶工况下的路径跟踪功能,且具备良好的实时性。     

智能交通系统中的车辆跟踪与识别研究

在智能交通系统中,车辆的实时定位、识别和跟踪是关键部分。它要求从摄像机所得到的图像序列中,检测并且定位出运动车辆的位置和角度姿态,并对感兴趣的目标进行跟踪,建立多目标运动轨迹。本文主要介绍了基于图像处理技术的车辆识别与追踪研究。     

基于多模型自适应方法的智能汽车路径跟踪控制

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先,推导了多模型自适应控制律,提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律,并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型,并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体,利用汽车动力学模型求解自适应率,通过车辆-路径联合模型,基于线性二次型方法(linear quadratic regulator, LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律,并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明,所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题,与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比,在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果,很好地解决了路径跟踪...     

越野车辆的自动变速系统

基于CAN总线通信,利用机、电、液、气一体化控制技术,为一种越野车辆研制了机械自动变速系统. 根据车辆传动系统的特点,设计了自动变速操纵机构、系统控制电路和控制软件,自动变速操纵机构的设计保留了车辆应急状态下的人工干预功能,电控系统的设计实现了系统与其它车载系统的车辆信息共享,在优化车辆整体性能的同时,进一步降低了系统的成本,并实现了动力传动一体化控制. 实车试验结果表明,系统的各项设计达到了实际运用的要求.     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

基于多约束随机模型预测控制的无人车运动规划与控制

提出了一种基于随机模型预测控制的无人车运动规划方法。在道路坐标系下,采用质点运动模型和高斯分布对周围动态车辆的预测轨迹进行位置不确定性表征,并使用随机模型预测控制（SMPC）中的机会约束进行描述,以此建立车辆空间位置的约束。通过变步长求解方式获得基于运动学模型的初始控制序列。基于此初始解,考虑车辆动力学信息,引入基于横摆角速度和质心侧偏角关系的稳定性约束,求解最优控制量。在多种工况下,通过仿真试验验证了所提出方法的有效性和稳定性。     

基于视觉和后推方法的智能车轨迹跟踪控制

通过基于视觉的车道标志线识别系统建立智能车的期望跟踪轨迹,并将智能车运动学模型转换为链式系统模型,同时利用Backstepping方法设计控制律,克服了动态反馈线性化的方法设计的控制器维数较高以及滑模变结构控制器会呈现高频的抖振的缺点。通过仿真试验表明该方法得到了较好的轨迹跟踪控制效果和良好的全局稳定性。     

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

智能汽车中基于视觉的道路检测与跟踪算法

提出了一个基于视觉的道路环境识别算法．该算法能实时提取图像序列中道路信息，获取车辆在道路上的位置、姿态信息，预测前方道路状况，将道路环境信息反馈给智能汽车用于其控制车辆的主动安全．首先联合摄像机内参构建了道路的三维数学模型，突破了以往一些系统将道路看作一个平面的二维模型的局限，算法利用道路标志线的颜色突变特性有效地提取道路边界，并将扩展卡尔曼滤波器与道路模型结合对道路和车体的状态进行实时跟踪分析，获取实时的道路环境信息．实验证明该算法可在直道和弯道以及标志线间断或标志线周围有干扰的各种道路中稳定地工作，在光影条件不利或前方有车的情形下算法仍具有较高的鲁棒性，能够适应多变的道路环境，提供实时有效的信息数据．     

基于扩展元模型的智能动态工作流建模方法

为了提高工作流的智能性和动态性,对原有的工作流过程元模型进行扩展,提出一个基于该扩展元模型的智能动态工作流模型.该工作流模型引入控制规则来约束流程的实例化,并引入一个独立于工作流系统的规则协调器来对流程规则进行解析,实现了流程的智能动态变化.研究结果表明,建立在智能动态工作流模型上的工作流管理系统不仅具有智能性和动态性,在通用性以及柔性方面也有很大的提高.     

挖掘机器人工作轨迹跟踪智能控制

针对挖掘机器人工作装置及其液压驱动系统模型非线性强的特点，研制出一个基于知识的、多模式综合的轨迹跟踪控制系统。该系统具有“砰－砰控制”、维持控制、非线性死区补偿控制和模糊PID参数自适应控制等模式。根据工作轨迹跟踪误差和误差变化率的反馈，系统会基于知识，智能地选用或换用合适的控制模式，实现平稳和高精度的轨迹跟踪控制。为了提高液压执行器的性能，采用负荷传感负流量控制策略提高先导电液比例阀的操作性能，并结合液压泵的交叉功率传感控制减少液压能耗。     

压电智能结构的阻抗法建模

采用基于机械阻抗分析的方法，推导了表面粘有压电陶瓷作动器的四边简支矩形薄板的建模过程，并进行了仿真计算。与静态分析的结果进行比较，表明阻抗法的建模过程抓住了电压陶瓷片与结构之间动态耦合的物理实质，是一种更好的建模方法。