基于纵横向耦合的车辆动力学控制与仿真

• 作 者: 郝奕
• 机 构: 重庆大学
• 出 处: 重庆大学
• 发表日期: 2007年期
• 关键词: 智能车辆 耦合 滑模控制 动态表面控制 卡尔曼滤波 信息融合

本论文以国家自然科学基金项目(No.50475064)和重庆市自然科学基金重点项目(CSTC,2006BA6017)为背景,针对智能车辆系统的控制问题,分析建立了纵横向耦合的非线性动力学模型,设计了一种组合控制器,并进行了综合控制仿真研究,使车辆中心保持在正常行驶路线上,并保持与前行车辆的安全间距,以便对高速行驶车辆的车速和转向的变化进行更精确地控制,提高高速车辆行驶的主动安全性,协调性,为构建汽车转向、动力综合控制以及智能车辆控制系统提供理论基础。论文主要工作如下:首先根据车辆动力学系统的结构特点,分析了三种车辆纵横向运动的耦合效应:动力学耦合、轮胎力耦合、重量转移耦合。在此基础上建立了以纵向速度、横向速度、横摆角速度、车轮转速和滑移率为状态变量,综合考虑各种耦合效应的纵横向耦合非线性动力学分析模型。以车辆纵横向控制为目标,采用固定车辆之间相对距离控制和与之匹配的相对速度控制的纵向组合控制策略和基于驾驶员单点预瞄的横向控制策略。利用滑模变结构控制和动态表面控制(DSC)方法,设计了一种综合三种耦合效应的纵横向组合控制器,以补偿各种耦合效应对高速车辆控制系统动态响应的影响。通过控制仿真研究,对所设计的组合控制系统与非耦合控制系统的控制性能进行比较,对组合控制系统由于纵、横向耦合补偿作用而引起的系统性能的改善进行了评价。针对不同的载荷、路面情况和路径曲率进行了计算机仿真实验,研究控制系统的动态响应特性,并进一步评定了组合控制器的鲁棒性。最后,基于车辆状态变量横向速度的不可测性,将多传感器信息融合技术和汽车动力学模型结合在一起,利用多种车用传感器的信号,建立状态方程和测量方程,利用卡尔曼滤波技术实现车速的估计,以估计车速作为控制器输入进行计算机仿真。