智能车辆转向变结构控制方法的研究

从车辆的转向动力学和预瞄运动学特性出发，结合转向系统的系统辨识，建立了车辆转向系统的线性模型。运用变结构滑模控制理论和多模型切换，使车辆转向控制具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

新型视觉自动引导车辆导航控制器设计

本文简要地介绍了基于机器视觉引导的自动引导车辆的原理和组成，从自动引导车辆的运动学特征出发，结合驱动系统的系统辨识，建立了自动引导车辆的控制模型，然后利用最优控制理论获取极小值的反馈最优控制。通过对被控对象的仿真分析和实验，验证了最优控制器路径跟踪平稳可靠。     

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(CyberCar)的导航原理和组成。首先采用逆M序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在CyberCar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。     

一种机器视觉导航的智能车辆转向控制模型设计

提出了一种智能车辆转向控制模型，该模型采用路标的方向偏差和距离偏差作为输入参数，输出前轮转向角；采用了状态控制法，对外界环境的干扰具有较强的鲁棒性。实验表明：在20Hz的控制频率下，该控制算法在JUTIV－Ⅱ型智能车上表现出很好的效果。     

智能车辆系统辨识与控制算法研究

采用逆M序列作为系统的输入信号,通过最小二乘算法得到车辆转向系统、驱动系统的传递函数,结合车辆预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,建立车辆转向控制与位置误差数学模型.根据现代控制理论设计最优导航控制器稳定跟踪目标路径,基于Backstepping函数控制算法,选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真分析和试验结果表明:所设计的控制器在智能车辆户外自主导航中具有良好的跟踪性能.     

基于电子地图信息的车辆主动转向仿真

以驾驶员预瞄点处的横向偏移最小为目标，以道路曲率输入的车辆运动模型为基础，分析了车辆进行主动转向所需要的道路环境信息，并研究了利用电子地图及车辆定位传感器得到这些信息的方法。利用设计的转向控制器进行了恒定道路曲率及基于电子地图数据的实际道路信息输入下的主动转向仿真。仿真结果表明，利用电子地图提供的信息能够在投入较低成本的条件下进行主动转向，使车辆在道路曲率变化的情况下沿预定道路行驶并有着较小的侧向加速度；从而提高车辆在弯曲道路行驶的安全性、舒适性。     

基于机器视觉的智能车辆障碍物检测方法研究

着重阐述基于机器视觉的前方车辆障碍物检测方法，首先根据公路上前方车辆的先验特征模型，建立障碍物探测的感兴趣区，以缩小搜索区域，随后提出一种新的对称变换算子，用于检测障碍物车辆的对称轴，并确定障碍物车辆的矩形轮廓，为进一步提高障碍物检测的实时性，采用递归模板匹配法对障碍物进行跟踪，试验表明上述方法是有效的。     

基于系统辨识的车辆主动转向控制策略研究

论文为改装的主动转向平台设计了主动转向控制器,通过系统辨识的转向系统模型进行动力学前馈,通过重力回正模型进行静态回正前馈,通过期望转角序列与转角误差生成期望转速,再由PID反馈控制器进行转速闭环控制.针对主动转向控制器分别开展了静态实验和动态实验,实验结果均表明了控制策略的可行性.     

智能车辆的障碍物检测研究方法综述

按照使用传感器的不同类型来分类，对智能车辆的障碍物检测和识别技术进行了综述，并分析各种障碍物检测方法。这些方法中主要包括基于立体视觉方法、基于激光雷达的方法：基于彩色机器视觉的方法及基于结构光的方法等等，同时作者指出任何一种有效的障碍物检测系统不能只依靠单一传感器进行环境感知，因此利用多种传感器信息融合技术检测智能车辆前方障碍物，是未来该领域的研究重点与难点。另外，还介绍了近几年一些研究机构在该领域的研究成果，并对所使用的一些算法进行简要的概括，为我国在智能车辆的障碍物检测领域的发展提供借鉴。     

制动与转向协调动作的车辆避撞控制研究（双语出版）

为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足,提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径,在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次,考虑道路附着系数和系统延迟的影响,基于制动过程给出制动临界避撞距离,并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T^-1_TC划分安全行驶区域,利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后,通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型,并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明：转向操作在制动距离不足时仍是有效的;当主车高速近距离接近静止前车时,主车可以顺利采取转向换道动作,而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m,事实上已经发生了碰撞;当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时,避撞控制系统进入紧急制动模式,最大制动减速度达到-0.8g（g为重力加速度）,实际最小车间距为5.1 m;通过转向和制动的协调动作,充分发挥了车辆的避撞潜力;ξ和T^-1_TC指标的融合,可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换,在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。     

四轮转向汽车自适应模型跟踪控制研究

使用单点预瞄驾驶员模型，针对确定性汽车模型探讨了４ＷＳ汽车在单移线行驶过程中后轮的最优转向控制规律。通过引入状态反馈，改善了整车的转向特性，将实际汽车的前后轮胎侧刚度及外界干扰视为有界的不确定性参数，采用自适应模型跟踪变结构控制方法，使得不确定的实际汽车模型能够很好地跟踪确定的最优理论模型，仿真结果表明该方法的可行性，控制系统能够有效地克服参数摄动及外界干扰对系统稳定性的影响。     

面向动态需求的混合动力电动汽车能量模糊控制方法研究

利用PID和模糊控制两种方法,对并联混合动力电动汽车的动态特性和燃油经济性进行仿真分析.结果表明,与PID控制方法相比,模糊控制方法不但可以满足汽车的动态特性要求,而且可以降低油耗.     

基于模型匹配控制的PHEV动态协调控制方法

在分析发动机与电动机的动态响应特性基础上,设计基于模型匹配控制的整车动力系统动态协调控制方法,并在所建立的并联式混合动力汽车(PHEV)的前向仿真模型上对该方法进行研究,证明该方法能有效控制2个动力源的动力耦合过程,具有较高的转矩控制精度和很好的动态响应特性,并利用所建立的硬件在环仿真试验台对该方法进行试验验证。     

基于矢量控制的混合动力汽车电机控制器设计

为满足HEV扭矩响应快的要求,本文研究基于转子磁定向的矢量控制算法并建立仿真模型,仿真结果表明,该方法能够获得良好的动态跟随性;然后对控制器的软、硬件进行模块化设计,为实现异步感应电机矢量控制构建平台;同时,采取多种抗干扰及隔振措施使控制器能够适应HEV的工作环境;最后通过电机台架试验验证,所设计的驱动系统具有扭矩响应快、调速范围宽、综合效率高等特性。     

磁导航车体运动数字控制系统数学模型研究

探讨磁导航车体运动数字控制系统的数学模型。用实验方法建立磁导航车体运动数字控制系统典型环节的时间连续数学模型,结合车体运动机械操纵环节的传统数学模型建立整个控制系统的时间连续数学模型。利用Z变换方法把控制系统时间连续数学模型转换成离散数学模型,引入数字控制系统典型环节的数学模型,建立磁导航车体运动数字控制系统的离散数学模型。设计数字控制系统的二次型最优控制器并进行计算机仿真。仿真分析结果验证了数学模型的有效性。     

云控场景下车辆队列的模型预测控制方法

鉴于采用边缘云进行集中式车辆队列控制时,通信时延将会降低队列控制性能指标甚至导致队列失稳,本文在考虑通信时延和车辆纵向非线性动力学特性前提下,从包括队列能效的多目标优化出发,提出了一种基于边缘云的队列集中式模型预测控制算法,并设计了一种时延补偿方法.首先分析了控制算法的渐进稳定性;然后通过不同时延下的仿真试验对控制算法...     

主动悬架最优控制整车模型的研究

以一个车辆的整车模型为研究对象，通过利用轴距预瞄信息，应用最优控制理论设计了一个车辆的悬架控制策略，通过模拟和仿真的结果，验证了该模型和算法的可行性，并分析了轴距预瞄控制对于改进车辆性能的能力，检验了所建立的整车模型。     

基于滑模控制的时滞自动车辆跟随系统数学模型

基于非线性车辆动力学方程和固定车辆间距跟随策略,对具有时间滞后的自动化公路系统车辆纵向跟随控制问题进行了研究。在假定车队中的每个被控制车辆能够接收到车队领头车辆以及该车前面一个车辆的位移、速度和加速度信息的情况下,应用滑模变结构控制方法,通过对滑模运动方程的分析,得到了关于车辆间距误差的车辆纵向跟随系统的数学模型。该模型属于一类具有时间滞后的无限维非线性关联大系统。在具有时间滞后的车辆纵向跟随控制器设计中,利用该类非线性关联大系统的稳定性判定条件来设计控制参数,可确保车辆纵向跟随控制系统的稳定性。     

基于主动转向技术的汽车防侧翻控制的研究

以汽车2自由度模型作为参考模型，建立了一种汽车防侧翻的控制方法。该方法采用主动转向技术来改变转向轮的转向角度，有效地减少了汽车的侧向加速度，提高了汽车的防侧翻的能力。在8自山度汽车动力学模型的基础上，运用主动转向技术的控制策略进行了汽车的性能仿真分析。与末采用汽车防侧翻控制系统的汽车动力学分析结果相比，汽车的主动安全性得到了增强。