【摘 要】
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发展智能交通系统能够有效缓解道路拥堵问题,减少交通事故发生,提高能源利用效率,减少环境污染。智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分,集成了环境感知、规划决策、运动控制等技术。高效稳定的车辆横向运动控制系统是实现车辆智能化和实用化的必要条件。论文以智能车辆的横向运动控制系统为研究对象,对车辆在高速和低路面附着系数工况下同时保证跟踪精度和横向稳定性以及车辆横向运动模型预测控制器的闭环稳定性证明问题进行
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发展智能交通系统能够有效缓解道路拥堵问题,减少交通事故发生,提高能源利用效率,减少环境污染。智能车辆作为智能交通系统的重要组成部分,集成了环境感知、规划决策、运动控制等技术。高效稳定的车辆横向运动控制系统是实现车辆智能化和实用化的必要条件。论文以智能车辆的横向运动控制系统为研究对象,对车辆在高速和低路面附着系数工况下同时保证跟踪精度和横向稳定性以及车辆横向运动模型预测控制器的闭环稳定性证明问题进行研究。主要研究工作如下:1、采用魔术公式构建车辆轮胎模型,确定轮胎线性工作范围并在线性工作区域内对轮胎受力进行简化,基于合理假设建立车辆动力学模型。2、为了保证智能车辆在高速和在低路面附着系数工况下路径跟踪时的横向稳定性,基于模型预测控制算法设计了智能车辆横向运动控制器。将表征稳定性的横摆角速度和质心侧偏角纳入到控制器的目标函数和约束设计中以保证车辆的横向稳定性,避免了车辆在转向时因前轴侧滑而失去跟踪能力或因后轴侧滑而失去稳定性的情况发生。通过搭建Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真平台在高速和低路面附着系数工况下验证了控制器的有效性。3、针对基于模型预测控制算法的智能车辆横向运动控制器缺乏闭环稳定性证明的问题,采用一种基于控制李雅普诺夫函数的模型预测控制算法对车辆进行横向运动控制。在标准模型预测控制算法的基础上构建控制李雅普诺夫函数收缩约束,使得模型预测控制算法能够继承基于李雅普诺夫函数设计的状态反馈控制律的稳定性。该算法将控制李雅普诺夫函数理论与模型预测控制算法相结合,既保证了闭环系统的稳定性,又能够充分利用模型预测控制算法的滚动优化技术来获得较好的控制性能。通过搭建Car Sim与Matlab/Simulink联合仿真平台在直线和双移线工况下验证了系统的闭环稳定性。
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