本文關(guān)鍵詞：基于橫向與縱向綜合控制的智能車輛運動控制研究　出處：《南京航空航天大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：智能車輛,是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。而無人駕駛的實現(xiàn)可以降低交通事故的發(fā)生率,提升道路的通行能力,并且減少車輛啟停的油耗,更加環(huán)保。智能車輛的運動控制是對其進(jìn)行研究的基本問題。本文首先針對智能車輛的低速行駛工況,設(shè)計了基于車輛運動學(xué)模型和模擬退火-模型預(yù)測控制算法(Simulated Annealing-Model Predictive Control,SA-MPC)的智能車輛運動控制器。文中建立了基于車輛運動學(xué)的預(yù)測模型,根據(jù)控制目標(biāo)設(shè)計了目標(biāo)函數(shù)和約束條件,并運用模擬退火算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,從而實現(xiàn)對車輛的縱向速度和前輪轉(zhuǎn)角的控制。通過仿真試驗驗證了算法的有效性。接著,針對智能車輛在濕滑路面上的高速行駛工況,設(shè)計了基于車輛動力學(xué)模型和模型預(yù)測控制算法(Model Predictive Control,MPC)的智能車輛橫向控制器。文中采用線性二自由度車輛動力學(xué)模型作為基本車輛動力學(xué)模型,并依此建立了預(yù)測模型。隨后在目標(biāo)函數(shù)中加入了車輛橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角的權(quán)重項,考慮了車輛的穩(wěn)定性。針對實際工況,設(shè)置了約束條件,包括上下界約束和不等式約束。同時給出了橫擺角速度,質(zhì)心側(cè)偏角,縱向位置參考值的計算方法。通過仿真試驗驗證了算法的有效性。最后,為了更加全面地反映智能車輛的實際行駛工況,同時驗證上述控制器在變速工況下的跟蹤性能,文中針對速度控制的實際需求,采用模糊PID(Fuzzy PID)方法設(shè)計了智能車輛的縱向控制器。將模糊PID縱向控制器與MPC橫向控制器結(jié)合構(gòu)建智能車輛縱橫向綜合控制框架,并對智能車輛行駛過程中的參考速度進(jìn)行設(shè)計。通過仿真試驗驗證了算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U463.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1333189