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极限漂移工况下后分布式驱动车辆控制研究
| 论文题名： | 极限漂移工况下后分布式驱动车辆控制研究 |
| 关键词： | 无人驾驶车辆;漂移平衡态;动力学特性;控制策略 |
| 摘要： | 在一些专业的赛车运动中，为了实现快速过弯，专业的赛车手会关闭驾驶辅助系统，将车辆控制在轮胎的附着极限，使后轮或者全部轮胎处于饱和的状态，从而以大的侧偏角实现车辆快速过弯，赛车手上述的驾驶技巧称为漂移。显然，漂移这种技巧与传统的控制算法相违背。然而，在一些特殊的危险驾驶情境中，当车辆遭遇碰撞使得车辆行驶轨迹突然改变，车辆可能已经发生侧滑，一般的驾驶员难以掌握这样的危险工况。此时，可以利用专业赛车手的漂移技巧来避免正面碰撞带来的损失。同时，随着无人驾驶技术的飞速发展，在未来，高度自动化的无人驾驶车辆更应具有对车辆广泛的、深入的智能控制能力；随着能源的紧张，分布式驱动电动汽车也将成为汽车行业关注的重点。因此，对漂移的稳定性研究可以使得车辆在一些极限工况下的驾驶过程依然可控，进而增强整车的稳定性控制。 本文依托国家自然科学基金重大项目“极限工况下汽车运动一体化协同控制”（项目编号：61790564）。为了研究极限工况下后分布式驱动车辆漂移时的动力学特性及控制，本文主要有以下几个方面的内容： 1．针对于极限工况下后分布式车辆漂移的动力学特性，本文建立了前轮纯侧偏、后轮侧偏纵滑复合的轮胎模型以及考虑了附加横摆力矩的三自由度双轨模型。随后，基于三自由度双轨模型和简化的三自由度单轨模型，进行漂移平衡态的对比分析，并结合相图对漂移平衡态进行描述。结果表明，双轨模型比简化的单轨模型，更能准确地描述整车的平衡点 2．为实现基于平衡点的稳态漂移控制，基于目标平衡点对三自由度整车系统进行吸引域估计，对吸引域半径进行分析求解。随后，基于目标漂移平衡态设计滑模-线性二次调节器（SMC-LQR）联合控制器，依据吸引域半径及误差半径的大小来进行控制器的切换，并通过MATLAB/Simulink/CarSim联合仿真平台对控制算法有效性进行验证。仿真结果表明，该SMC-LQR控制器可以较为准确地实现车辆从直线行驶状态到目标漂移平衡态的跟踪，参考状态与目标漂移平衡态的最大误差小于6%。 3．为了克服SMC-LQR控制器带来的抖动问题，基于目标漂移平衡态设计了迭代二次调节器（Iterative Linear Quadratic Regulator,ILQR）控制器，并通过MATLAB/Simulink/CarSim联合仿真平台对控制算法有效性进行验证。仿真结果表明，该控制算法具有较快的响应速度和跟踪精度。同时，对于参考状态的跟踪具有较小的超调量和较快的收敛速度，为后续极限工况下无人驾驶车辆的路径规划具有更为深远的意义。 |
| 作者： | 李博 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 庄晔 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 吉林大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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