基于动态目标位置的车辆弯道保持控制仿真

智能交通领域中,车辆的横向控制技术是智能车辆控制的关键技术.基于动态目标位置,提出车辆弯道保持的控制算法.利用三次曲线对车辆行驶路径进行规划,使用理想数据训练基于T-S模糊神经网络的控制器,进行计算机仿真.结果表明,该控制算法能够实现对车辆转向的平稳操作,较理想地实现了对车辆弯道保持的控制,合理地模拟了车辆实际转弯过程中的运动特性.

车辆弯道保持系统的无模型自适应控制方法研究

车辆弯道保持控制在实现车辆的智能控制中具有重要的作用,其运动过程受车载、路况、车体运动状态、环境变化等诸多因素影响,这使得基于模型的控制方法很难达到期望控制效果,无法获得良好的控制性能。针对车辆弯道保持控制和传统模型控制的特点,采用无模型自适应控制方法(Model-Free Adaptive Control,简称MFAC)对车辆的弯道保持控制进行研究,通过分析车辆运动状态,构建车辆动态目标位置模型,基于MFAC实现车辆弯道保持控制器的设计。仿真结果验证,较需人工整定的PID方法,采用MFAC控制方法对车辆弯道保持系统进行轨迹跟踪控制,能够获得更好的控制性能,泛化能力更强,参数调节难度更低。