智能車輛的軌跡跟蹤控制方法研究.pdf

1、智能車輛，即車輛智能化，是未來車輛技術的主體發(fā)展方向，是車輛技術與控制、信息、人工智能等技術融合的結(jié)果，將極大提高車輛的安全性和自主性，改善現(xiàn)有的車輛操控方式。車輛智能化不僅促進車輛工程學科的發(fā)展，也為控制等學科提出一系列挑戰(zhàn)性課題。目前，車輛智能化技術得到了不同領域、不同學科以及工程界的廣泛關注。
　　車輛智能化著重體現(xiàn)在環(huán)境認知、行駛規(guī)劃和行駛控制三個方面。其中行駛控制中的重要內(nèi)容是高性能的車輛縱橫向運動控制，用于實現(xiàn)車輛自主

2、行駛、隊列行駛以及行駛軌跡跟蹤等功能。本文針對車輛縱橫向運動控制中的縱向車速和橫擺率跟蹤控制以及轉(zhuǎn)向行駛過程的軌跡跟蹤控制兩種工況進行研究，以期為高速彎道行駛車輛的車速保持和橫擺穩(wěn)定控制，以及車輛換道、避障時的軌跡跟蹤控制提供可行的方法。
　　本文首先對車輛縱橫向運動建模問題進行分析，建立了包含縱向、橫向、橫擺和側(cè)傾運動的四自由度車輛動力學模型。由于模型階數(shù)較高，基于該模型進行控制器設計難度較大，因此通過仿真分析確定影響車輛縱橫向

3、運動的主要因素。根據(jù)分析結(jié)果，忽略側(cè)傾運動，將四自由度模型簡化為三自由度模型。為便于控制器設計，在此基礎上進一步給出了兩種簡化模型，在MATLAB/Simulink環(huán)境下將這兩種簡化模型與原始模型進行多種工況下的仿真比較，確定用于控制器設計的模型，并通過選擇時變參數(shù)，將其轉(zhuǎn)換為具有多胞形式的準LPV(Linear Parameter Varible)模型。
　　針對縱向車速和橫擺率跟蹤控制問題，本文將縱橫向車速及橫擺率動力學模型中

4、的轉(zhuǎn)向角作為已知干擾，縱向車速的倒數(shù)和橫擺率作為時變參數(shù)，將縱向車速和橫擺率跟蹤控制問題轉(zhuǎn)換成干擾抑制的準 LPV控制器設計問題。為了減小控制器設計的保守性，滿足實際應用需求，根據(jù)車輛行駛工況分析了參數(shù)變化的范圍，并利用凸分解技術，將LPV系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為由有限個頂點凸組合的多胞形系統(tǒng)，通過設計每個頂點的H∞控制器和線性組合方式獲得了任意時變參數(shù)對應的控制量，極大簡化了控制器設計與求解過程。對于每個頂點的H∞控制器設計問題，本文引入了縱向車速

5、和橫擺率跟蹤誤差積分項，給出了一種使閉環(huán)極點在設定圓盤范圍內(nèi)，極小化干擾到評價指標的H∞性能，以及滿足控制量約束的控制器設計方法，討論了一種將車輛左右兩側(cè)力矩分解為四個車輪力矩的策略。為了檢驗本文給出的控制器性能，在高精度車輛動力學仿真軟件veDYNA中進行了多種工況的仿真。結(jié)果表明，本文給出的LPV魯棒控制器能較好地跟蹤期望縱向車速和橫擺率，且具有較強的魯棒性。
　　針對智能車輛的軌跡跟蹤控制問題，本文首先在慣性坐標系下用車輛質(zhì)

6、心橫向位移以及行駛方向描述車輛的運動軌跡，進而給出了以車身坐標系下橫向車速、質(zhì)心橫擺率和以慣性坐標系下質(zhì)心橫向位移、行駛方向為狀態(tài)變量的車輛行駛軌跡動態(tài)方程。在此基礎上，給出了一種轉(zhuǎn)向角的滾動時域優(yōu)化方法，結(jié)合本文第三章給出的車輛縱向速度和橫擺率跟蹤控制器，實現(xiàn)了對期望軌跡的跟蹤控制目標。本文給出的軌跡跟蹤控制方法采用的是分層控制結(jié)構，上層控制器規(guī)劃車輛轉(zhuǎn)向角，下層控制器跟蹤期望的縱向車速和橫擺率。該方法結(jié)構簡潔，與實際車輛轉(zhuǎn)向與驅(qū)動分