【摘 要】
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智能车辆的发展为未来人类社会解决交通拥堵和能源危机问题提供了重要解决方案。伴随着5G、车辆网等关键技术的进步,智能车辆路径跟踪技术得到了极大地发展。应用在各种场景的智能车产品被开发出来,人们对智能车的路径跟踪性能以及高速时的行车安全性提出了越来越高的要求。模型预测控制具有预测机制及在多约束条件下最优求解的能力,它能对车辆未来一段时间内的运动状态进行预测,求解出满足行驶稳定性约束的行驶轨迹,这对于提
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智能车辆的发展为未来人类社会解决交通拥堵和能源危机问题提供了重要解决方案。伴随着5G、车辆网等关键技术的进步,智能车辆路径跟踪技术得到了极大地发展。应用在各种场景的智能车产品被开发出来,人们对智能车的路径跟踪性能以及高速时的行车安全性提出了越来越高的要求。模型预测控制具有预测机制及在多约束条件下最优求解的能力,它能对车辆未来一段时间内的运动状态进行预测,求解出满足行驶稳定性约束的行驶轨迹,这对于提高车辆的路径跟踪性能以及改善行驶稳定性具有广阔应用价值。但目前仅靠改进算法难以给车辆的路径跟踪精度、行驶稳定性、行车安全及乘坐舒适性多个方面带来较大提升。在智能车辆运动控制中应用四轮转向技术能直接有效提高车辆的路径跟踪精度,改善转弯姿态及高速时的行驶稳定性。本文分别研究了自动驾驶中前轮转向和四轮转向车辆的路径跟踪控制问题,对比了四轮转向路径跟踪控制器相对前轮转向在路径跟踪方面的优势,并研究了四轮转向车辆的稳定性控制策略,以改善智能车在高速工况下的行驶稳定性。主要研究内容如下:1.建立车辆动力学模型和非线性轮胎模型,分析不同路面条件下的轮胎线性区域范围。然后利用Car Sim建立整车动力学模型,搭建了Car Sim和Simulink联合仿真平台,为后文的仿真研究奠定基础。2.介绍模型预测控制算法的基础理论,根据车辆动力学模型设计了基于线性时变模型预测控制的前轮转向路径跟踪控制器,仿真验证控制器的可行性,并分析了控制器参数对路径跟踪性能的影响。3.研究分析了智能车辆路径跟踪问题和四轮转向车辆的转向特性,在前轮转向路径跟踪控制研究的基础上,设计了基于模型预测控制的四轮转向路径跟踪控制器,然后分别在蛇形试验和双移线路径两种工况对其进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计四轮转向路径跟踪控制器实现了对参考路径的准确跟踪,相比前轮转向,四轮转向车辆的路径跟踪精度更高,行驶姿态更好。4.将智能车辆路径跟踪控制研究向高速工况拓展,研究高速时车辆稳定性控制策略,利用相平面法分析车辆系统的稳定性并划分出了稳定性区域,并根据相平面稳定域及零质心侧偏角控制目标设计出车辆状态参数包络约束。通过在模型预测控制路径跟踪算法中加入轮胎侧偏角约束和车辆状态参数包络约束,实现稳定性控制。仿真结果表明所提出的方法使车辆具有平稳地跟踪参考路径行驶的能力,能适应多种路面条件,改善了车辆行驶时的稳定性。
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