采用滑模条件积分的无人驾驶汽车弯道超车路径规划与跟踪控制

针对无人驾驶汽车弯道超车场景,基于五次多项式曲线提出一种路径规划算法和基于滑模条件积分控制方法提出一种路径跟踪控制策略.首先,为了简化无人驾驶汽车弯道超车路径规划过程,将其分解成驶入超车道路径、保持超车道内行驶路径和驶回原车道路径3部分,并基于五次多项式曲线分别规划出满足汽车侧向加速度约束和动态障碍物避障约束的驶入超车道路径和驶回原车道路径,3部分路径平滑连接构成无人驾驶汽车弯道超车路径.随后,为了高精度的跟踪规划的路径,采用滑模条件积分控制方法设计具有强鲁棒性优点且无抖振的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略,并采用李雅普诺夫稳定性理论证明其收敛性.最后,进行了算法的仿真验证,结果表明:所提出无人驾驶汽车路径规划算法和路径跟踪控制策略可以引导无人驾驶汽车安全、舒适的完成弯道超车操作,并且相对于斯坦利方法,具有更快的响应速度和更高的跟踪精度.

基于直接滑动率分配的横摆稳定性控制策略研究

横摆稳定性是车辆主动安全研究的重要内容,在分布式驱动电动汽车上,利用车轮驱动/制动力矩可独立、精确调节的优势,能进一步提高横摆控制的效果。提出一种基于直接滑动率分配的横摆稳定性控制策略,控制策略分为上、下两层,上层为主动横摆力矩决策层,下层为车轮滑动率分配与控制层。为提高鲁棒性,在上层中采用滑模控制进行主动横摆力矩决策,并引入条件积分来消除滑模面附近的抖动和提高横摆角速度的跟踪精度,采用李雅普诺夫判定法证明算法的收敛性。在控制策略下层,基于魔术轮胎公式建立主动横摆力矩与车轮滑动率的关系式并计算出滑动率的控制边界值。应用Carsim与Matlab/Simulink联合仿真平台,进行所提出的横摆稳定性控制策略与Carsim/ESC的仿真对比。结果表明,引入条件积分的滑模控制能够在消除抖动的同时减小横摆角速度的跟踪误差,所提横摆稳定性控制策略能够提高车辆循迹能力,降低轮胎侧偏角并减小横摆控制过程中的车速下降幅度。

基于分层模型的轮毂电机驱动车辆直接横摆力矩控制

为提高多轮轮毂电机驱动车辆动力学综合控制性能,提出了一种基于分层模型的直接横摆力矩控制策略。上层为运动跟踪控制层,设计了基于车轮转角的前馈控制器,对车辆横摆角速度稳态增益进行调节,同时将滑模控制进行改进,设计了滑模条件积分控制器进行反馈控制,使横摆角速度追踪其期望值;下层为转矩优化分配层,基于稳定性优先原则,建立了以减小轮胎负荷率为目标的优化函数,并且将控制分配问题转换为二次规划问题进行求解。依托某型8×8轮毂电机驱动样车进行实车试验,结果表明,在连续转向工况和双移线工况下,所提出的控制策略使车辆最大横摆角速度偏差分别降至理想横摆角速度的6%和9%以内。此外,该策略能够有效控制轮胎负荷率,实现转向行驶时的转矩优化分配,改善了车辆操纵稳定性。

多轮分布式电驱动车辆双重转向分层控制系统设计

为了提高多轮分布式电驱动车辆在复杂机动环境下的转向能力,设计了一种基于直接横摆力矩控制的双重转向系统。该控制系统采用分层结构,上层为横摆力矩决策层,下层为驱动力分配层。在控制系统上层,基于无迹卡尔曼滤波和递归最小二乘结合算法进行路面辨识;根据车辆状态信息和路面条件自适应调节滑移转向比,由车辆动力学模型和滑移转向比确定双重转向参考模型;针对滑模面附近非连续特性造成的控制信号抖动现象,将滑模控制算法进行改进,设计了滑模条件积分控制器,使车辆实际横摆角速度追踪双重转向参考模型计算出期望横摆角速度。系统下层在保证车辆总驱动力的前提下,基于控制分配规则将上层广义目标控制力需求分配至各执行器。最后,利用硬件在环实时仿真平台进行控制策略验证。结果表明,分层控制系统较好地实现了路面识别功能和车辆双重转向功能,针对不同路面工况对车辆进行了有效地行驶控制,减小了车辆在狭小弯曲地区的转弯半径,抑制了车辆状态参数及电机转矩的颤振和抖动,改善了车辆小半径行驶的转向机动性和高速行驶稳定性。