基于转向与主动横摆力矩协调的四轮驱动智能电动汽车路径跟踪控制

为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚度的不确定性,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)理论构造可实现系统区域极点配置的鲁棒控制器,并研究其求解方案。然后,采用分层架构设计主动横摆力矩的控制律;其中,上层控制器通过车-路运动学关系,基于线性时变模型预测控制(Linear-time-varying model predictive control,LTV-MPC)计算期望横摆角速度;下层采用基于双曲正切趋近函数的滑模控制计算主动横摆力矩,为了在提高跟踪精度的同时确保汽车动力学稳定性,在滑模面中引入质心侧偏角的控制权重,其大小根据质心侧偏角稳定性相图确定。考虑到在大多数常见工况中,转向系统单独作用就已经可以取得良好的控制效果,对主动横摆力矩系统设置激活机制,使其仅在转向系统被判定难以完成当前控制目标时才介入,避免了正常工况下的非必要激活引起的耗能。最后,通过Simulink-CarSim联合仿真进行了算法验证,结果表明,即使在较极端的工况下,所提出的控制方法仍然能保持良好的循迹控制效果,并且可以很好地确保汽车的动力学稳定性。