2024年4月10日发(作者：)
/
——
汪选要
暋
王其东基于道路误差动力学模型智能车辆横向切换
LMIs
H
曓
转向控制策略
—
基于道路误差动力学模型智能车辆
/
横向切换
LMIs
H
曓
转向控制策略
合肥工业大学
,
合肥
,
安徽理工大学
,
淮南
,
1.230009暋暋2.232001
,
2
汪选要
1
,
暋
王其东
12
摘要
:
基于道路误差动力学模型对不确定线性车辆模型设计了横向切换转向控制器
,
所提出的控制
律包括车道中心线到车辆质心距离的切换
P
控制
,
以车
ID
e
D
e
y
控制和车辆相对车道方向误差的切换
P
氉
辆理论横摆角速度作为扰动项
,
控制策略利用状态反馈
毭
次优
H
曓
范数和线性矩阵不等式
LM
飊
Is
约束
切换转向控制器的切换信号
,
在低附着系数道路上以
10
自由度车辆动力学模型验证了基于道路误差动
)
所设计的横向控制律具有更高的路径跟踪
力学模型比基于
L2WVM
(
lineartwo飊wheelvehiclemodel
精度和稳定性
,
通过改变车辆模型参数验证了基于道路误差动力学模型切换
H
曓
控制器比
L2WVM
控
制器具有更好的鲁棒性
。
关键词
:
横向切换转向控制
;
道路误差动力学模型
;
状态反馈
毭
次优
H
曓
范数
;
时变速度
飊
LMIs
约束
;
/
LateralSwitchedLMIs
H
曓
SteerinontrolStratef
g
C
gy
o
IntellientVehicleBasedonPathErrorDnamicsModel
gy
1
,
21
,
2
Wanuanao暋Wanidon
g
X
yg
Q
g
,,
niversitfTechnoloHefei230009
y
o
gy
,,,
niversitfScienceandTechnolouainanAnhui232001
y
o
gy
H
:,
Abstract
Basedonthe
p
atherrordnamicsmodelalateralswitchedsteerinontrollerwasde
yg
c
灢
,
sinedforanuncertainlinearmodelofthevehiclewhichincludedswitchedPID
e
ontrolofthedis
g
灢
y
c
,
tancefromthecenterlineofthelanetothecenterofmassofthevehicleandswitchedPD
e
ontrolof
氉
c
hevehicletheoretic
y
awinnularvelocit
g
t
g
a
gy
,,
asthedisturbancetheotimalsolutionofconvexotimization
p
roblemsoflinearobectivefunction
ppj
,
andthecorresondininimumdisturbancereection
毭
wereacuiredforthecontrolstratewhich
pg
m
jqgy
()
thestatefeedback
毭
飊subotimum
H
曓
d
pq
modelofAlt3fromFHWAwasacuiredfromCarSim
,
andthereferencevelocitasobtainedfrom
qy
w
/,
thevehiclemodelD飊rtosimlifhemodelasub飊modelwithtime飊varine
py
t
yg
v
灢
locitaoad
y
w
g
s
gg
c
,
withlowadhesioncoefficienttherewerebothverifiedwith10dereesoffreedomvehiclednamics
gy
,
modelwhichwasbasedonthe
p
atherrordnamicsmodelofthelateralcontrollawandhavehiher
yg
)
athtrackinccuracndstabilitthanL2WVM
(
lineartwo飊echaned
pg
a
y
a
yg
,
structure
p
arametersofvehiclemodelitisverifiedthattheswitched
H
曓
controllerbasedonthe
p
ath
errordnamicsmodelhasbetterrobustnessthantheL2WVM.
y
:;;
Keords
lateralswitchedsteerinontrolatherrordnamicsmodelstatefeedback
毭
飊subo灢
g
c
pyp
y
w
;
timum
H
曓
norm
;
LMIsconstrainttime飊varinelocit
yg
v
y
:/
中图分类号
:
U461暋暋暋暋暋暋.1004132X.2015.16.019
j
获得线性目标函数凸优化问题的最优解和相应的最小扰动抑制度
毭
。
采用
CarSim
中的
Alt3fromFH
灢
/
为了简化模型
,
仅以时变速度子模型作为横向
WA
道路模型和
D飊ClassSedan
车辆模型获取参考速度
,
0暋
引言
日常生活中汽车使用数量急剧增加
,
带来了
1
]
2
]
。
李琳辉等
[
方面取得了很多研究进展
[
建立了
基于视觉预瞄距离的车辆横向控制系统模型
,
综
合考虑车辆当前的横向偏差和方位偏差作为滑模
]
3
切换函数的参数来设计滑模面
。
王立标等
[
设计
一系列新的问题
,
如安全和乘坐舒适性
、
交通管理
以及燃油消耗排放和环境保护等
,
为了应对这些
车辆
ABS
、
ESP
、
ACC
以及四轮转向系统
。
如今
,
自动驾驶成为国内外研究的热点
,
尤其在车辆自
——
汽车纵向控制和横向控制动驾驶的核心内容
—
收稿日期
:
20140604
)
基金项目
:
国家自然科学基金资助项目
(
51075112
,
51405004
挑战
,
人们开发了一系列主动和被动辅助系统
,
如
了一种自适应神经网络控制器
,
通过直接对横摆
力矩和前轮主动转向进行复合控制来提高车辆横
]
4飊5
向稳定性
。
陈无畏等
[
在车辆当前行驶位置和
道路预瞄点之间实时规划逼近目标路径的虚拟路
径
,
基于单点预瞄最优曲率模型设计了侧向加速
度
PD
跟踪控制器并基于
7
自由度非线性车辆动
·
2237
·
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中国机械工程第
26
卷第
16
期
2015
年
8
月下半月
力学模型设计了滑模控制器
,
以跟踪期望横摆角
速度
,
实现对车辆的横向控制
。
Chou
等通过使
用制动器设计了非线性底盘控制器以跟踪期望的
[
6
]
[]
路径
,
但无主动转向控制
。
Cerone
等
7
设计了一
[]
Marino
等
8
提出了基于二阶解耦控制器的转向
[]
控制
。
Enache
等
9
提出基于转向力矩控制方法
个驾驶员模型
,
能够实现车道保持和主动避障
。
01
é
ê
ê
0
-
a
)
vt
x
(
煄
=
ê
A
ê
00
ê
b
ê
0
-
()
ê
v
ë
x
t
T
煄
//
02
C
m
02
ClI
B
毩
f
毩
f
f
z
]
2
=
[
ú
ac
ú
ú
煄
暋暋
B
1
=
ú
01
ú
bd
ú
ú
û
00
ù
0
éù
êú
()
cvt
-
x
êú
ê
0
ú
êú
êú
ë
d
û
a
=
实现转向控制
。
上述研究很少关注变化的车辆结
构参数和高动态负载下控制器的性能
。
切换系统
通常用于很难设计模型控制律的场合
,
它采用有
限数量的局部模型和转换规则来实现模型转换
。
[]
10
切换系统属于混合系统类型
,
Koeniin
g
等和
L
]
11
等
[
研究了其稳定性和相关的设计问题
,
Akar
p
灢
···
T
焿
)
=
(),),(),());)
=
氉
)
为外
x
tetetew
(
tt
e
(
d
(
y
(
y
(
氉
te
氉
t
22
()
(
2
Cll
毩
f
毩
r
2
Cll
毩
f
f
-
C
毩
r
r
)
f
+
C
r
c
=-
暋暋
d
=-
))
mvtIvt
x
(
zx
(
焿
)
=
毮
()
为前轮转向角
;)
为状态向量
,
式中
,
u
(
tt
x
t
e
(
((
2
C
2
Cll
毩
f
+
C
毩
r
)
毩
f
f
-
C
毩
r
r
)
暋暋
b
=
mI
z
部扰动
,
是由道路半径决定的车辆理论横摆角速度
。
[
2
]
基于标准
H
曓
范数和线性矩阵不等式
ian
等
1
(,)
提出了一种解
linearmatrixineualitiesLMIs
q
煄
、
煄煄
矩阵
A
对
B
C
1
和
B
2
的值取决于
v
x
、
毩
f
和
C
毩
r
,
于这些参数的任意值
,
都能得到一个局部的线性
模型
,
而当车辆处于高动态负载时
,
轮胎侧偏刚度
与侧偏角将变成非线性关系
,
这样
,
控制律的设计
变得相当困难
。
为了简化模型
,
定义时变速度子
模型如下
:
[
4
]
。
其中
,
氁
为选择适当局部模型的切换信号
1
,
决线性变参数
(
linear
p
arameter飊varinLPV
)
yg
系统控制问题的方法
。
本文基于道路误差动力学模型对不确定线性
车辆模型设计横向切换转向控制器
,
控制系统以
转向角作为输入
,
以车道中心线到车辆质心的距
离偏差
e
作为输
y
和车辆相对车道的方向误差
e
氉
出
,
所提出的控制律包括基于
e
ID
控制
y
的切换
P
略利用
LMIs
约束和状态反馈
毭
飊
次优
H
曓
范数获
得线性目标函数凸优化问题的最优解和相应的最
小扰动抑制度
毭
。
通过低附着系数路面和较大的
纵侧向加速度来验证控制系统的路径跟踪精度和
稳定性
,
通过改变整车质量
m
和横摆转动惯量
I
z
来验证所设计控制器的鲁棒性
。
焿煄焿
e
(
煄煄
)
=
A
)))
x
t
x
t
w
(
t
u
(
t
+
B
+
B
e
(
氁
1
氁
2
氁
·
()
3
和基于
e
切换的
P
纵向速度被用于确定
D
控制
,
氉
控制器的切换信号
。
控制策
PID
e
D
e
y
控制器和
P
氉
2暋
切换控制器设计
]。
LPV
模型稳定性分析详见文献
[
13
如图
1
所示
,
在切换控制器设计过程中仅考虑了
纵向速度的变化
。
期望横摆角
氉
d
和期望车道中
横向切换
P
控制器的控制策略
ID
e
D
e
y
和
P
氉
1暋
车辆道路误差动力学模型
表示为
]
13
在一般驾驶情况下
,
车辆前后轮侧向力
[
可
图
1暋
横向切换转向控制流程
/
FC毮
-
(
v
f
=
2
毩
f
[
f
x
]
y
+
l
y
氉
)
··
式中
,
CC毮
为前轮转向
毩
f
、
毩
r
分别为前后轮胎的侧偏刚度
;
角
;
ll
f
、
r
分别为车辆质心到前后轴的距离
;
氉
为横摆角速
·
/
F
2
Cv
r
=-
毩
r
(
r
x
y
-
l
y
氉
)
··
}
()
1
]。
根据
心线到车辆质心的距离
y
15
d
详见文献
[
)
暿
[]/,
速度范围
v
其分隔区间数量
t
5
,
50ms
x
(
…,
不同切换点的纵向速
M
=
15
。
令
氁
=
1
,
2
,
15
,
度上界可表示为
v
=
v
0
x氁
min
x
maxmin
v
-
v
xx
min
·
氁
=
v氁
++
毑
·
x
15
纵向车速实时地切换
P
控制器参数
,
ID
e
D
e
y
和
P
氉
度
;
v
x
为车辆质心处的纵向速度
;
y
为车辆质心沿车辆横
轴运动的速度
。
·
令
e
为
e
y
为车道中心线到车辆质心的距离
,
氉
相对车道的车辆方向误差
,
道路误差变量的状态
方程模型可表示为
焿煄
(
焿煄煄
)
=
A
))))
x
tt
x
t
w
(
t
u
(
t
+
B
+
B
e
(
e
(
12
·
其中
,
毑
为分隔不同切换点的速度区间
,
毑
=
3
。
例
],
如
,
当
区间中间点速
氁
=
4
时车速区间为
[
14
,
17
/。
度为
15.5ms
引入积分项
e
d
t
来衰减系统横向位置
I
=
e
yy
()
4
()
2
·
2238
·
)
的状态向量可得切换
、
稳态误差
,
扩展式
不确
3
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(
曇
/
——
汪选要
暋
王其东基于道路误差动力学模型智能车辆横向切换
LMIs
H
曓
转向控制策略
—
定线性系统如下
:
)
=
A
)))
x
tx
e
(
t
w
(
t
u
(
t
+
B
+
B
e
(
氁
1
氁
2
氁
T
焿
)
=
毮
()
xx
e
u
(
tt
e
=
(
e
,
I
)
暋暋
y
·
()
5
Schur
引理可得
煄
煄煄
A
0
BB
氁
41
ù
暳1
氁
ù
2
氁
ù
é
éé
êú
êúêú
A
暋暋
B
暋暋
B
==
氁
=
ê
1
氁
2
氁
êúêú
ú
10
ëûë
00
û
ë
14
û
暳
3暋
状态反馈
毭
飊
次优
H
曓
控制器
假设系统的状态误差可以直接测量得到
,
设
)
计一个静状态反馈控制器
u
(
得到相
tx
e
,
=-
K
氁
应的闭环系统
:
zC
K
x
w
e
=
(
1
氁
+
D
12
氁
)
e
+
D
11
xA
K
氁
)
x
w
e
=
(
氁
+
B
2
氁
e
+
B
1
氁
·
)
控制器参数通过求解式
(
PID
e
D
e
9
~
y
和
P
氉
)
所示的一系列
LM
式
(
12Is
约束的优化问题
获得
:
eeeee
y
,
y
,
y
)
氉
,
氉
,
K
X
-
1
=
(
K
P
氁
=-
W
氁
氁
K
D
氁
K
P
氁
K
D
氁
K
I
氁
毮
ma
W
ù
x
é
êú
ê
T
ú
曒
0
ë
WX
û
()
12
所有的
P
控制器参数
:
ID
e
D
e
y
和
P
氉
掯梺梺梺梺梺掱梺梺梺梺梺掲
PID
e
y
在系统扩展模型中
,
静状态反馈增益
K
氁
包括
()
13
}
()
6
eeee
yy
e
d
y
)
=
K
e
氉氉
u
(
teeee
y
+
K
y
t
+
K
D
y
+
K
P
氉
+
K
D
氉
P
氁
I
氁氁氁氁
··
PD
e
氉
曇
掯梺梺梺掱梺梺梺掲
()
14
式中
,
K
w
=
氉
为有界扰动
;
z
氁
为静状态反馈增益
;
e
=
T
()
为被调输出
;
ee
D
1
D
21
、
2
为零矩阵
。
y
,
氉
é
10000
ù
ú
C
1
氁
=
ê
ê
ë
00100
ú
û
·
d
4暋10
自由度动力学仿真模型
[
8
]
,
用
1
包括纵向
、
横向
0
自由度动力学仿真模型
1
为了测试和评估所设计的控制器的性能
,
采
问题转化为
:
对于给定参考信号
,
使得扰动的影响
最小
。
对于给定的标量
毭
>
0
,
系统闭环传递函数
当且仅当存在一个对称正定矩阵
X
和矩阵
W
,
使
得以下的矩阵不等式成立
:
毟B
1
氁
é
ê
T
-
I
ê
B
1
氁
ê
-
1
()
毭
C
X
0
ë
1
氁
T
毭
(
C
X
)
1
氁
ù
1
-
1
-
]
暚
毭
-
1
C
sI
-
(
A
K
)
B
1
氁
[
氁
+
B
2
氁
1
氁
暚
曓
<
1
和垂向运动
,
侧倾
、
俯仰和横摆运动
(
侧倾角
、
俯仰
角和横摆角分别为
毤
、
以及
4
个车轮的旋转
毴
和
氉
)
,,,(、
运动
,
令
i
fl
frrlrrflfr
分别表示前左轮和前
j
=
、
,
右轮
,
纵向
、
侧
rlrr
分别表示后左轮和后右轮
)
向与垂向动力学方程分别为
··
)
满足
T
s
zx
(
()
7
0
如果矩阵不等式存在一个可行解
X
、
W
,
)
则系统的状态反馈
毭
飊
次优
H
曓
控制器
u
*
(
t
=
**
T
毟
=
A
X
+
B
W
+
(
A
X
+
B
W
)
氁
2
氁
氁
2
氁
-
I
ú
ú
<
0
ú
û
()
8
m
(
v毴
-
氉
v
h
=
m
s
x
+
v
z
y
)
氉毤
+
·
··
暓
m
(
vv
h
x
-
v
zi
y
+
氉
yj
-
毤
)
=-
m
s
毤
+
暺
F
·
暺
F
·
xi
j
(
sin
毴
+
m
r
-
r
)
g
毤
()
15
()
16
()
17
)。
根据状态反馈
毭
飊
次优
H
曓
X
)
x
t
-
W
(
e
(
控制器存在的条件
,
通过求解以下优化问题
:
**
1
-
式中
,
vvm
s
为
z
分别为车辆质心处的横向和垂向速度
;
y
、
簧上质量
;
毴h
为质心高
r
、
r
分别为道路坡度角和倾斜角
;
毤
侧向力和垂向力
;
g
为重力加速度
。
m
(
v毴v
z
-
x
+
v
y
毤
)
=
·
((
m
sin
毴
cos
毴
r
-
毤
r
)
r
-
r
)
g
毤
·
暺
F
zi
j
-
m
g
(
毟B
1
C
X
)
ù
氁
1
氁
é
êú
T
0
-
I
s.t.
ê
B
ú
1
氁
êú
2
X
0
ë
C
-
毭
I
û
1
氁
T
min
毭
利用
LMIs
约束和线性目标函数凸优化问题的最
优解可以得到该系统的最优
H
曓
控制器和相应的
)
还需满
最小扰动抑制度
毭
。
系统初始状态
x
0
e
(
足
[]
16
T
()
-
1
e
()
曑
毰
x
0
e
0
Xx
暋暋暋
X
>
0
ü
ï
ï
ï
<
0
ý
ï
ï
ï
þ
度
;
F
x
F
iizi
j
、
yj
和
F
j
分别为车辆坐标系中的轮胎纵向力
、
()
9
侧倾
、
俯仰和横摆动力学方程分别为
·
暓暓
(
Ih
2
)
h
(
v
+
I
x
+
m
xxz
y
+
v
毤
=-
m
s
氉
)
氉
+
·
·
暓
I毴
=
(
FlFl
z
fl
+
F
z
fr
)
f
+
(
z
rl
+
F
z
rr
)
r
-
y
暓暓
I
zxz
氉
-
I
毤
=
[]
m
s
h
-
(
K
毤
f
+
K
毤
r
)
C
f
+
C
r
)
g
毤毤
毤
-
(
毤
()
18
()
19
()
20
F
x
II
iiz
-
x
)
j
+
(
氉毤
暺
h
·
·
式中
,
毰
为目标函数正上限
。
()
10
式中
,
俯仰转动惯
III
x
、
xz
分别为车身侧倾转动惯量
、
y
、
量
、
车身侧倾与横摆运动惯性积
;
K
毤
f
、
K
毤
r
分别为前后悬
架侧倾刚度
;
CCM
z
C
f
、
r
分别为前后悬架侧倾阻尼
;
izi
j
、
j
毤毤
分别为轮胎力产生的横摆力矩和阻力矩
。
暺
M
zi
j
+
暺
C
zi
j
根据
Schur
引理可得
[]
17
,
假设
u
()
=
毮
()
=
向角不得大于
毮
ma
tt
x
1
-
)
是以上
LM
因此通过
t
Is
约束的解
,
-
WX
x
e
(
在高动态负载极端驾驶条件下车辆模型的转
毰
é
êú
曒
0
ê
1
ú
-
()
X
ë
x
û
e
0
)
x
(
0
ù
T
e
()
11
车轮旋转运动动力学方程为
式中
,
IR
为轮胎半径
;
F
x
w
w
为车轮转动惯量
;
i
j
为车轮坐
13
]
标系中轮胎纵向力
,
轮胎力由魔术公式
[
获得
;
T
w
i
j
为车
I
氊
F
x
w
w
ii
i
j
=-
R
j
+
T
w
j
·
()
21
轮驱动或制动力矩
。
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·
2239
·
中国机械工程第
26
卷第
16
期
2015
年
8
月下半月
4
个车轮垂向力分别为
,
F
z
fl
z
fr
=
l
hma
K
f
+
C
y
rf
毤
毤
熀
毤
毤
()
S
b
l
l
S
f
+
rb
,
F
z
rl
z
rr
=
·
l
mg
coscos
毴ma
x
rrr
-
h
毤
熀
()
2
l
l
f
+
r
·
式中
,
aaS
x
、
b
为
y
分别为车辆坐标系纵向和横向加速度
;
轮距
。
l
hma
K
r
+
C
y
fr
毤
毤
熀
毤
毤
()
S
b
l
l
S
f
+
rb
l
mg
coscos
毴ma
x
frr
+
h
毤
熀
()
2
l
l
f
+
r
()
22
()
23
图
2暋
纵向参考车速
())
通过
L
如表
2
所示
。
912MI
工具箱求解
,
~
式
(
表
1暋
车辆模型参数
1530
1.11
1.55
80000
0.52
153
11.4
672
0
数值参数
)
m
(
k
g
l
m
)
f
(
S
m
)
b
(
/)
C
Nrad
毩
f
(
h
(
m
)
/
mm
)
K
毤
N
f
(
/
mm
)
C
N
·
s
f
(
毤
2
)
·
m
I
k
g
x
(
参数
2
)
·
m
I
k
g
z
(
l
m
)
r
(
)
m
s
(
k
g
/)
C
Nrad
毩
r
(
R
(
m
)
/
mm
)
K
毤
r
(
N
/
mm
)
C
N
·
s
r
(
毤
2
)
·
m
I
k
g
y
(
2
)
·
m
I
k
g
w
(
e
氉
K
P
氁
e
氉
K
D
氁
车辆模型参数如表
1
所示
,
状态反馈增益由式
()
aNormalDrivin
g
I
xz
表
2暋
控制器参数
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
2827
1.67
1370
80000
0.325
153
11.4
1973
0.9
e
y
K
I
氁
数值
()//
b0.70.3GMaxAxAimits
y
L
图
3暋
切换信号
[
6
]
的
Lhour
等
1
2WVM
模型
(
lineartwo飊wheelve
灢
)
和道路误差动力学模型进行仿真
,
并
hiclemodel
氁
36.47
19.74
23.16
7.74
19.67
32.28
11.33
31.41
50.84
66.16
49.91
79.80
71.91
93.92
94.43
e
y
K
P
氁
69
-
0.
37
-
0.
15
-
0.
17
-
0.
0.03
0.27
1.68
0.58
0.94
1.39
1.12
1.92
1.88
2.59
2.68
e
y
K
D
氁
14.16
10.82
12.91
7.12
9.14
11.63
18.85
7.71
13.53
13.96
11.28
22.51
19.78
22.65
25.75
0.96
0.53
0.27
0.24
0.03
29
-
0.
50
-
2.
69
-
0.
30
-
1.
02
-
2.
58
-
1.
86
-
2.
77
-
2.
94
-
3.
06
-
4.
0.0004
0.0006
0.0006
0.0008
0.0006
0.0006
0.0004
0.0005
0.0005
0.0005
0.0005
0.0004
0.0004
0.0004
0.0003
与
CarSim
横向控制模型进行对比
。
为了节约篇
幅
,
仅对比了参考车速
2
下的性能指标
。
图
4
、
图
5
验证了路面附着系数
毺
=0灡85
时两种控制器的
路径跟踪能力和纵向车速跟踪能力
。
arSim
数据对比
5暋
仿真试验与
C
/
CarSim
仿真中车辆模型采用
D飊ClassSe
灢
,
驾驶员控制模型分别采用
NdanormalDrivin
g
//,
和
0
仿真时间分别
灡70.3GMaxAxAimits
y
L
,
为
5
道路模型为
A
路
6s
和
48slt3fromFHWA
,
面附着系数
毺
=0
以此获得参考速度
1
和参
灡85
,
考速度
2
,
如图
2
所示
。
根据式
(
可得参考车速
4
)
/
抑制度
毭
=1
在
MAT
灡7
,
LABSimulink
仿真环境
中建立车辆模型并对切换
H
曓
控制与
L2WVM
控制进行对比仿真试验
。
·
2240
·
对所设计的横向切换控制器分别基于
Men
灢
()
路径跟踪
a
控制器的切换
1
和参考车速
2
的
PID
e
D
e
y
和
P
氉
信号如图
3
所示
,
通过
LMIs
优化可得最小扰动
学模型控制器即使在大动态负载情况下
(
侧向加
图
1
采用道路误差动力学模型控制律
0
可以看出
,
由图
6~
图
8
可以看出
,
基于道路误差动力
)
图
4暋
路径跟踪轨迹和局部放大图
(
85
毺
=0.
()
局部放大
b
速度超过
0
也能保证系统的稳定性
。
由图
9
、
灡3
g
)
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
/
——
汪选要
暋
王其东基于道路误差动力学模型智能车辆横向切换
LMIs
H
曓
转向控制策略
—
()
车速跟踪
a
)
图
9暋
横向偏移量
(
5
毺
=0.
在低附着系数
(
路面上有较高的路径跟
5
)
毺
=0.
踪精度
。
)
图
5暋
纵向车速跟踪和局部放大图
(
85
毺
=0.
()
局部放大
b
示
,
可以看出
,
采用
L2WVM
控制器的转向盘转角
)
图
10暋
方向角误差
(
5
毺
=0.
出现了很大的跳动
,
横向偏移量甚至达到了
3.8m
,
)
图
6暋
横摆角速度
(
85
毺
=0.
)
图
11暋
转向盘转角
(
7
毺
=0.
)
图
7暋
质心侧偏角
(
85
毺
=0.
)
图
12暋
横向偏移量
(
7
毺
=0.
棒性
,
将整车质量和转动惯量增大
2
采用路面
0%
,
附着系数
毺
=
结果如图
10灡7
进行仿真
,
1~
图
13
所
为了验证控制模型在不确定结构参数下的鲁
)
图
8暋
侧向加速度
(
85
毺
=0.
,
方向角误差超过了
6
误差已经大大超出了期望
灡5曘
值的范围
,
而基于道路误差动力学模型控制器的路
径跟踪误差较小
,
显示了良好的鲁棒性
。
·
2241
·
)
图
13暋
方向角误差
(
7
毺
=0.
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中国机械工程第
26
卷第
16
期
2015
年
8
月下半月
考车速为
1
和
2
时的横向偏移量
e
y
和方向角误差
的均值和方差
,
可以看出
,
采用
L
e
2WVM
控制
氉
器跟踪参考车速
2
比跟踪参考车速
1
时的均值和
方差明显增大
,
而道路误差动力学模型在跟踪不
同车速时均值和方差变化较小
,
表明该方法受车
速变化的影响较小
。
同时还可以看出
,
对于参考
车速
2
,
两种控制方法的均值和方差均增大
,
这是
车速变化范围大
,
非
0.3
g
最大横向加速度限制
,
一般驾驶工况
,
而基于道路误差动力学模型横向
偏移和方向角误差始终小于基于
L2WVM
控制
。
2.9曘
参考
车速
1
2
表
3
、
表
4
所示为两种横向切换控制器在参
参考文献
:
[
1
]
暋KatriniokA
,
飊MPCAroachfor
pp
LateralVehicleGuidancebrontSteerintthe
y
F
g
a
[//
LimitsofVehicleDnamicsC
]
201150thIEEE
y
ConferenceonDecisionandControlandEuroean
p
FL
,
2011
:
6828飊6833.
,
C
,
ControlConferenceDC飊o
因为该参考车速仅仅受
0.7
g
最大纵向加速度和
[]
2暋
李琳辉
,
李明
,
郭景华
,
等
.
基于视觉的智能车辆
():
535735飊741.
]
模糊滑模横向控制
[
J.
大连理工大学学报
,
2013
,
器的横向位移偏差和方向角误差
,
在参考车速
2
时最大横向偏差仅为
0
最大方向角误差为
灡68m
,
表
3暋
横向偏移
e
y
均值
(
m
)
L2WVM
0.0261
0.0590
道路误差
0.0149
0.0287
2
)
方差
(
m
SlidinodeLateralControlofIntellientVehicle
g
M
g
,():
Technolo2013
,
535735飊741.
gy
,
L
,
G
,
ggy
[]
lofDalianUniversitf
y
o
[]
3暋
王立标
,
李军
,
范剑
,
等
.
车辆横向稳定性自适应
():
6493飊496.
]
神经网络控制策略研究
[
J.
汽车工程
,
2010
,
32
,,,
g
L
y
o
动力学模型
L2WVM
0.1257
0.3920
道路误差
0.0985
0.1461
动力学模型
forVehicleYawStabilitJ
]
.AutomotiveEni
y
[
g
灢
[]
4暋
王家恩
,
陈无畏
,
王檀彬
,
等
.
基于期望横摆角速
]
度的视觉导航智能车辆横向控制
[
J.
机械工程学
():
报
,
2012
,
484108飊115.
暞,
C
,
W
,
WaniaenhenWuweiananbinetal.
g
J
g
T
,():
neerin2010
,
326493飊496.
g
theControlStratefAdativeNeuralNetwork
gy
o
p
表
4暋
方向角误差
e
氉
道路误差
0.0969
0.1142
参考
车速
1
2
)
均值
(
曘
L2WVM
0.1087
0.3401
2
)()
方差
(
曘
动力学模型
L2WVM
0.6371
0.9206
道路误差
0.5486
0.7323
动力学模型
6暋
结论
()
提出了基于道路误差动力学模型的横向
1
/
切换控制策略
,
基于线性矩阵不等式
LMIH
曓
设
控制器
,
该控制方法的关键是求
LMIs
约束和线
性目标函数凸优化的最优解
。
(
与
L
在低附着系数
2
)
2WVM
控制器相比
,
路面上基于道路误差动力学模型的横向控制器具
有更高的路径跟踪精度
,
跟踪道路偏差随着车辆
速度及道路曲率的变化波动范围小
,
从而验证了
该模型的稳定性
。
()
对于变化的车辆结构参数
,
基于道路误差
3
动力学模型横向控制具有更好的鲁棒性
,
主要是
因为基于道路误差动力学模型以车辆理论横摆角
速度作为扰动项
,
而
L2WVM
的扰动项较多
。
[]
5暋
陈无畏
,
王家恩
,
汪明磊
,
等
.
视觉导航智能车辆
():
2014
,
255698飊704.
,():
calEnineerin2012
,
484108飊115.
gg
[]
lofMechani
灢
VisionGuidedIntellientVehicleLateralControl
g
]
横向运动的自适应预瞄控制
[
J.
中国机械工程
,
计了横向偏移量
PID
e
D
e
y
控制器和方向角误差
P
氉
,
W
暞,
W
,
ChenWuweianiaenaninleietal.
g
J
g
M
g
AdativePreviewControlofVisionGuidedIntelli
p
灢
[]
6暋ChouH
,
d曚Andr湨a飊VehicleControl
[],
eSstemDnamics
pyy
UsinifferentialBrakinoruesandActive
g
D
g
T
q
,():
calEnineerin2014
,
255698飊704.
gg
[]
echani
g
灢
[]
7暋CeroneV
,
edAutomaticLane飊
暞
keeinndDriversSteerinhrouha2飊DOF
pg
a
g
T
g
,():
SstemsTechnolo2009
,
171135飊142.
ygy
[]
ansactionsonControl
gy
():
2005
,
434261飊284.
()
为了简化模型
,
仅以时变速度子模型作为
4
道路误差动力学模型
,
当车辆处于高动态负载时
,
轮胎侧偏刚度与侧偏角将变成非线性关系
,
考虑
这种非线性关系的道路误差动力学模型有待进一
步研究
。
·
2242
·
[]
8暋MarinoR
,
飊oututDecoulinon
pppg
C
灢
]
steerin飊vehicles
[
ansactionsonCon
g
灢
1172.
trolbeasurementFeedbackinFourWheel飊
y
M
,
2
:
1trolSstemsTechnolo009
,
17
(
5
)
163飊
ygy
Copyright©博看网. All Rights Reserved.
[]暞
9暋EnacheN
,
SebsadiY
,
MammarS
,
s
j
/
——
汪选要
暋
王其东基于道路误差动力学模型智能车辆横向切换
LMIs
H
曓
转向控制策略
—
InfluenceonthePerformanceofanInteratedLane
g
[,
oerativeTestProrammeR
]
.Neuill飊sur飊Seine
pgy
[],
14暋DolleLeeB
,
ectofPittin
y
EJ
g
,
ofEnineerinaterialsandStructures2000
,
23
gg
M
():
7555飊560.
:,
FranceAGARDReort1998.
p
eters
y
灢
,,
burRussia2009
:
119飊124.
g
//
Sstem
[
C
]
18thIEEEInternationalConference
y
,
onControlAlicationsPartof2009IEEEMulti飊
pp
DeartureAvoidanceandLaneKeeinssistance
ppg
A
[]
andFracture
gg
[]
10暋KoeniarxB
,
nInut
g
D
,
M
qp
DescritorSstems
[
J
]
.IEEETransactionson
py
,():
AutomaticControl2008
,
531373飊379.
ObserversforSwitchedNonlinearDiscreteTime
[],
15暋MedvedJJBretonAM
,
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,
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Control2009
,
542308飊322.
Results
[
J
]
.IEEETransactionsonAutomatic
[]
穆志韬
,
朱做涛
,
等
.
腐蚀坑对疲劳裂纹扩
16暋
陈定海
,
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,
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,
飊scheduled
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,
31
(
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13暋
王国业
,
江发潮
,
等
.
车辆动力学及控制
[
M
]
.
北
[]
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,
GeSSAnalsisandSnthesisofSwitched
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[],
tica2005
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41
y
():
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京
:
机械工业出版社
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:
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,
944飊7.
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Growth
[
J
]
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]():
展的影响分析
[
装备环境工程
,
J.2012
,
944飊7.
[]
吕国志
.
含腐蚀坑结构损伤演化评估过程
17暋
任克亮
,
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ssessment
gg
,():
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,
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S
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中国工程科学
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[
J
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[]
15暋MenhourL
,
LechnerD
,
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:
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任克亮
,
刘平平
,
等
.
含广布腐蚀坑结构寿命
18暋
董妍
,
,,,
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]():
评估方法
[
力学与实践
,
J.2011
,
33346飊49.
tionandRobustnessTests
[
J
]
.VehicleSstem
y
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Dnamics2011
,
494595飊624.
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16暋MenhourL
,
ChararaA
,
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[]
陈勃
,
叶序彬
,
等
.
含腐蚀预损伤铝合金
19暋
刘建中
,
2024飊T62
的疲劳断裂行为及基于断裂力学的寿命
,,,
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minumAllo024飊T62andItsLifePrediction
y
2
]():
预测
[
航空学报
,
J.2011
,
321107飊116.
,():
icsinEnineerin2011
,
33346飊49.
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编辑
暋
苏卫国
)
:
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,
31132飊142.
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g
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,
PredictinatiueLifeofPre飊corroded2024飊T3
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g
,
Aluminum
[
J
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g
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etAstronauticaSinica2011
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P
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金属材料疲劳小裂纹扩展速率试验
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方法
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国防科学技术工业委员会
,
S.
北京
:
2001.
(
编辑
暋
苏卫国
)
():
2004
,
266629飊640.
作者简介
:
汪选要
,
男
,
1980
年生
。
合肥工业大学机械与汽车工
程学院博士研究生
,
安徽理工大学机械工程学院副教授
。
主要研
究方向为车辆动力学与控制
、
汽车辅助驾驶技术
。
王其东
,
男
,
博士研究
1964
年生
。
合肥工业大学机械与汽车工程学院教授
、
生导师
,
安徽理工大学机械工程学院教授
、
博士研究生导师
。
作者简介
:
回
暋
丽
,
女
,
1965
年生
。
沈阳航空航天大学机电工程
学院教授
。
主要研究方向为钛合金激光快速成形及航空材料疲
劳寿命预测技术
。
于
暋
翔
,
男
,
1988
年生
。
沈阳航空航天大学航
空制造工艺数字化国防重点学科实验室硕士研究生
。
许
暋
良
,
男
,
1965
年生
。
沈阳航空航天大学机电工程学院副教授
。
周
暋
松
,
男
,
1987
年生
。
沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化
国防重点学科实验室工程师
。
王
暋
磊
,
男
,
1981
年生
。
沈阳航空
(
上接第
2236
页
)
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航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室高级工程师
。
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