【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展,我國機(jī)動(dòng)車數(shù)量速上升,給人們生活帶來便利的同時(shí),也引發(fā)了環(huán)境、安全、能源、交通等一系列的問題。智能車輛技術(shù)是未來汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,它可以大幅提高交通系統(tǒng)的安全性,也是解決交通擁堵的有效手段之一�！爸袊圃�2025”及“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展戰(zhàn)略的提出將智能車輛的發(fā)展上升到了國家戰(zhàn)略層面,“十三五”發(fā)展規(guī)劃也將促使汽車行業(yè)發(fā)展趨勢和方向沿著高科技和綠色制造路線前行,汽車行業(yè)將迎來嶄新的發(fā)展階段。所以本課題從智能車輛技術(shù)入手,對其中關(guān)鍵技術(shù)之一的橫向控制進(jìn)行研究。本文對智能車輛及其橫向控制的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,針對傳統(tǒng)控制算法中存在的環(huán)境適用性較低等不足,提出優(yōu)化方法;并根據(jù)智能車輛的特點(diǎn),從車輛路徑跟蹤控制出發(fā),對智能車輛橫向運(yùn)動(dòng)控制展開研究。利用魔術(shù)輪胎公式,建立非線性車輛輪胎模型,確定輪胎的線性工作區(qū);建立車輛多自由度動(dòng)力學(xué)模型�；谀Ｐ皖A(yù)測控制理論設(shè)計(jì)車輛路徑跟蹤控制器,面向?qū)嶋H應(yīng)用以及高速公路交通,著重考慮車輛在路徑跟蹤過程中的穩(wěn)定性和高速行駛工況下的跟蹤精度。通過Carsim/Simulink聯(lián)合仿真驗(yàn)證了控制器在不同車速下的均具有較好的跟蹤精度和車輛穩(wěn)定性。同時(shí),設(shè)計(jì)PID路徑跟蹤控制器進(jìn)行仿真對比。對比結(jié)果顯示,模型預(yù)測控制器具有更好的控制效果�？紤]的控制器的控制參數(shù)和車輛實(shí)際狀態(tài)變化,本文從智能網(wǎng)聯(lián)汽車特點(diǎn)入手,提出一種基于道路參數(shù)和車輛狀態(tài)變化的控制器控制參數(shù)自適應(yīng)策略,對控制器進(jìn)行改進(jìn);通過分工況仿真確定不同場景下車輛適用的最優(yōu)控制參數(shù);基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車特點(diǎn),設(shè)計(jì)控制參數(shù)自適應(yīng)匹配策略。同樣在仿真平臺上對優(yōu)化后的控制器進(jìn)行操縱穩(wěn)定性和跟蹤精度的驗(yàn)證。理想化的仿真條件與實(shí)際的車輛環(huán)境差別較大,為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型預(yù)測控制器的性能,本文借助哈弗H8智能車平臺,進(jìn)行PID路徑跟蹤控制器和模型預(yù)測路徑跟蹤控制器控制效果的實(shí)車實(shí)驗(yàn),對比驗(yàn)證智能車輛自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制器的實(shí)用性。實(shí)驗(yàn)中利用RT2000GPS/慣性導(dǎo)航系統(tǒng)采集道路信息和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果充分證明了模型預(yù)測路徑跟蹤控制器的有效性。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U463.6
【圖文】：

智能車輛智能化等級Fig.1.1IntelligentizedgradesofIntelligentVehicle

圖 2.1 輪胎坐標(biāo)系 Fig.2.1 Tire coordinate system 坐標(biāo)原點(diǎn) O 為輪胎與地面接觸點(diǎn)。XYZ 為輪胎坐標(biāo)。X 軸為車輪平面與地面交線，前進(jìn)方向?yàn)檎?

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 余如;郭洪艷;陳虹;;自主駕駛車輛的預(yù)測避障控制[J];信息與控制;2015年01期

2 王興祥;;汽車安全技術(shù)的研究現(xiàn)狀及展望[J];科協(xié)論壇(下半月);2013年06期

3 趙熙俊;陳慧巖;;智能車輛路徑跟蹤橫向控制方法的研究[J];汽車工程;2011年05期

4 李升波;王建強(qiáng);李克強(qiáng);;軟約束線性模型預(yù)測控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性方法[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年11期

5 喬維高;徐學(xué)進(jìn);;無人駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀及方向[J];上海汽車;2007年07期

6 劉會(huì)田;毛劍琴;;基于dSPACE的智能結(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)主動(dòng)振動(dòng)控制[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年19期

7 李兵,何克忠,張朋飛,陳桂生;自主輪式機(jī)器人THMR-V的混合模糊邏輯控制[J];機(jī)器人;2003年06期

8 孫振平,安向京,賀漢根;CITAVT-IV——視覺導(dǎo)航的自主車[J];機(jī)器人;2002年02期

9 張朋飛,何克忠,歐陽正柱,張軍宇;多功能室外智能移動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺—THMR-V[J];機(jī)器人;2002年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

1 石金進(jìn);基于視覺的智能車輛道路識別與障礙物檢測方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2017年

2 黃晨;基于頂層設(shè)計(jì)的車輛底盤系統(tǒng)協(xié)同控制理論與技術(shù)研究[D];江蘇大學(xué);2014年

3 孫振平;自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 余如;無人駕駛車輛的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制[D];吉林大學(xué);2016年

2 孫銀健;基于模型預(yù)測控制的無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制算法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

3 王聰;基于預(yù)瞄的車輛路徑跟蹤控制研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

4 黃建;無人駕駛車轉(zhuǎn)向控制的研究[D];華中師范大學(xué);2013年

5 柳致海;基于MPC的車輛穩(wěn)定性控制研究[D];吉林大學(xué);2011年

6 梁赫奇;基于模型預(yù)測控制的底盤分層集成控制算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

本文編號：2714544