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基于动力学模型的智能车辆横、纵向及综合控制策略研究
| 论文题名： | 基于动力学模型的智能车辆横、纵向及综合控制策略研究 |
| 关键词： | 智能车辆;横向动力学;模糊控制器;自适应预瞄;参数整定 |
| 摘要： | 智能车辆是集计算机科学、视觉传感、多信息融合、通讯、自动控制等技术于一体的典型高新技术融合体，已经成为未来车辆研究前沿和汽车工业发展新方向。智能车作为智能交通系统的重要组成部分，能够提高道路通行能力，减少交通事故的发生，智能车的快速运用能够解决日益严峻的交通问题，但现阶段还存在诸多问题需要深入研究与解决。运动控制是智能车辆研究领域中的核心问题之一，是其他相关研究的基础，包括横向控制、纵向控制及横纵向综合控制。本文以智能车辆横、纵向动力学模型为基础，以设计可行的、稳定的智能车辆横、纵向及综合控制系统为目的进行研究。 理论知识与框架是开展研究的基础。在导师指导下，建立了智能车辆的系统构架，包括感知识别层、决策控制层和执行层。阐述了模糊控制的数学原理、基本控制结构及模糊控制器设计方法。阐述了PID控制器的基本原理、控制参数对控制效果的影响以及参数整定方法。 作为控制系统研究的基础，横、纵向动力学模型至关重要。本文基于车辆横向控制的控制目标建立了二自由度横向动力学模型。基于一定的假设与简化条件，结合纵向力学模型和传动动力学模型建立了纵向动力学系统模型。基于Carsim软件搭建了整车横纵向综合控制物理模型。 纵向控制系统的设计采用直接式控制结构进行，油门踏板控制器和制动踏板控制器的设计都采用模糊控制逻辑，通过PI控制参数调节来优化模糊控制器，并设计了油门踏板与制动踏板协调切换控制逻辑。仿真结果表明设计的油门踏板/制动踏板控制器以及两者之间的协调切换策略能保证车辆完成期望的加减速动作，且车速跟踪效果较好，纵向控制器设计策略具有可行性与可靠性。 基于预瞄模糊PD控制策略设计智能车横向控制系统。首先搭建道路-车辆动力学模型，基于最优预瞄驾驶员理论与模型设计PD最优侧向加速度跟踪器，得到车辆横向控制系统。构建预瞄距离自适应选择的模糊最优控制器，实现横向控制自适应预瞄控制。仿真结果表明自适应预瞄方法通过动态调节预瞄距离，减小了路径跟踪的侧向位移偏差与航向角偏差，提高了车辆横向跟踪精度与横向稳定性。 为更好地验证横、纵向控制器在变速情况下的控制效果，把横向控制器与纵向控制器联合起来并优化控制系统参数，构建智能车辆综合控制系统。联合仿真结果表明所设计综合控制器能够消除横、纵向运动之间的影响，协调进行横纵向综合控制，也进一步证明了横、纵向控制器设计的可行性。 |
| 作者： | 雷敏 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 杨志刚 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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