四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)自主行駛控制研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-10 06:06
隨著電驅(qū)動(dòng)等新能源汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展,四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)逐漸成為了采礦、農(nóng)業(yè)、軍事等行業(yè)中的重要運(yùn)輸裝備,其自主行駛控制也成為了這些行業(yè)自動(dòng)化進(jìn)程中的核心技術(shù)。四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)的自主行駛控制目前面臨著兩方面的挑戰(zhàn),首先是傳統(tǒng)路徑跟蹤控制方法在參考路徑曲率突變幅度較大時(shí)表現(xiàn)不佳,其次是常見(jiàn)的鉸接車(chē)四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)存在驅(qū)動(dòng)力分配不協(xié)調(diào)、差動(dòng)力矩?zé)o法有效利用等問(wèn)題。為了提高四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)自主行駛控制的精確性,減小橫向誤差、航向誤差,針對(duì)上述兩方面挑戰(zhàn),從理論基礎(chǔ)層面的數(shù)學(xué)模型、運(yùn)動(dòng)學(xué)層面的路徑跟蹤控制方法、動(dòng)力學(xué)層面的自主行駛控制系統(tǒng)等三個(gè)方面展開(kāi)了研究。在數(shù)學(xué)模型研究中,首先回顧了鉸接車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的研究現(xiàn)狀,介紹了多種常見(jiàn)鉸接車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,并對(duì)它們進(jìn)行了比較分析,最終明確了 Croke提出的鉸接車(chē)經(jīng)典運(yùn)動(dòng)學(xué)模型較為適合作為路徑跟蹤控制方法的研究基礎(chǔ)。在動(dòng)力學(xué)模型方面,目前其他研究工作主要聚焦于鉸接車(chē)動(dòng)力學(xué)輸出特性的分析,而忽視了模型輸入與輸出之間的非線(xiàn)性關(guān)系。因此針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,基于牛頓-歐拉法對(duì)四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)進(jìn)行了受力分析和理論推導(dǎo),并通過(guò)引入魔術(shù)公式(MF)完善了模型中動(dòng)力學(xué)狀態(tài)量...
【文章來(lái)源】:北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:153 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1-2十二自由度鉸接車(chē)動(dòng)力學(xué)模型??
?四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)自主行駛控制研究???[148】、Yu[l49】、Li[15Q]、劉洋[151_152]等人提出了一些用于移動(dòng)機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等??移動(dòng)裝備路徑跟蹤控制器。在這些控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程中,先通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將??移動(dòng)裝備的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型轉(zhuǎn)換為非線(xiàn)性誤差模型,然后將其作為推導(dǎo)預(yù)測(cè)模型??的理論基矗在上述研究成果中,Kanjanawanishkul等人的論文證明了??NEMPC優(yōu)于純跟蹤控制。??基于最優(yōu)控制思想的移動(dòng)裝備路徑跟蹤控制方法種類(lèi)較多,圖1-3顯示??了這些控制方法之間的聯(lián)系與區(qū)別。相對(duì)于傳統(tǒng)反饋控制,最優(yōu)控制具有設(shè)??計(jì)簡(jiǎn)便、魯棒性較強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。而相比未引入前饋思想的最優(yōu)控制和前饋-LQR??控制,MPC更為先進(jìn)。在與PID、反饋線(xiàn)性化、純跟蹤、LQR等控制方法的??比較中,MPC在精確性等方面的表現(xiàn)較好。而文獻(xiàn)[105-152]中的大量研究事??實(shí),則可以證明MPC在處理系統(tǒng)約束方面的顯著優(yōu)勢(shì)。??最P丨丨I??.………’? ̄?Jr??無(wú)前攔?有前饋I??MPC?|??|?LMPC?\?NMHC-?|??|??1?I?\ ̄ ̄1.........??LQR等?|?前饋?LQR等?|?LMPC?|?LEMPC?|?NMPC?[?NEMPC?|??圖1-3最優(yōu)控制分類(lèi)示意圖??MPC顯然可以用于提高四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)的路徑跟蹤控制性能。不過(guò)??在四種MPC控制方法中,目前僅有LEMPC被應(yīng)用于鉸接車(chē)的路徑跟蹤控制。??LMPC、NMPC和NEMPC則不僅未曾用于鉸接車(chē),而且相互之間也缺乏深??入的比較研究。??3.滑?刂??滑動(dòng)模態(tài)控制(Sliding?Mode?Contr
在新的控制周期中,首先檢測(cè)控制系統(tǒng)的實(shí)際輸出,將其與上一個(gè)控制周期??中的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,從而利用其差值對(duì)當(dāng)前的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。??在移動(dòng)裝備的路徑跟蹤和驅(qū)動(dòng)力分配控制中,由于預(yù)測(cè)模型是較為精確的運(yùn)??動(dòng)學(xué)模型或動(dòng)力學(xué)模型,所以多數(shù)研宄者省略了反饋校正環(huán)節(jié)。??模型預(yù)測(cè)控制的原理可以通過(guò)單輸入單輸出系統(tǒng)進(jìn)一步闡明,如圖1-4??所示?刂七^(guò)程中存在一組參考狀態(tài),預(yù)測(cè)模型基于當(dāng)前的輸出和未來(lái)所有??可行的輸入,預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)域內(nèi)所有可能出現(xiàn)的輸出。滾動(dòng)優(yōu)化則通過(guò)優(yōu)??化求解,找出這段時(shí)域內(nèi)與參考狀態(tài)最為接近的輸出狀態(tài),從而獲得最優(yōu)的??控制序列,并將其中的第一個(gè)元素作為實(shí)際的控制輸入。此外也可以采用框??圖的形式解釋模型預(yù)測(cè)控制的原理,如圖1-5所示。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]LQR-GA Controller for Articulated Dump Truck Path Tracking System[J]. 孟宇,甘鑫,汪鈺,顧青. Journal of Shanghai Jiaotong University(Science). 2019(01)
[2]A Novel Integrated Stability Control Based on Differential Braking and Active Steering for Four-axle Trucks[J]. Buyang Zhang,Changfu Zong,Guoying Chen,Yanjun Huang,Ting Xu. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2019(01)
[3]基于非線(xiàn)性模型預(yù)測(cè)控制的農(nóng)用拖掛車(chē)避障控制器研究[J]. 白國(guó)星,劉立,孟宇,羅維東,顧青,梁晨. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]基于預(yù)見(jiàn)位姿信息的鉸接式車(chē)輛LQR-GA路徑跟蹤控制[J]. 孟宇,汪鈺,顧青,白國(guó)星. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]國(guó)外鉸接式前后等直徑輪胎果園專(zhuān)用型拖拉機(jī)技術(shù)淺析[J]. 楊茵,陳靜芳,董昊,馮海余,楊東輝,張悅慶. 拖拉機(jī)與農(nóng)用運(yùn)輸車(chē). 2018(03)
[6]農(nóng)業(yè)輪式移動(dòng)機(jī)器人自適應(yīng)滑模路徑跟蹤控制[J]. 李逃昌. 中國(guó)機(jī)械工程. 2018(05)
[7]自動(dòng)導(dǎo)航插秧機(jī)路徑跟蹤系統(tǒng)穩(wěn)定性模糊控制優(yōu)化方法[J]. 唐小濤,陶建峰,李志騰,李彥明,劉成良. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(01)
[8]基于禁區(qū)懲罰函數(shù)和MPC倍增預(yù)測(cè)的車(chē)輛避障研究[J]. 花曉峰,段建民,田曉生. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(15)
[9]基于模型預(yù)測(cè)控制的智能車(chē)輛路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)[J]. 王藝,蔡英鳳,陳龍,王海,李健,儲(chǔ)小軍. 汽車(chē)技術(shù). 2017(10)
[10]基于模型預(yù)測(cè)控制的智能汽車(chē)目標(biāo)路徑跟蹤方法研究[J]. 段建民,田曉生,夏天,宋志雪. 汽車(chē)技術(shù). 2017(08)
博士論文
[1]分布驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)輛差動(dòng)輔助液壓轉(zhuǎn)向控制研究[D]. 徐濤.北京科技大學(xué) 2019
[2]鉸接式工程車(chē)輛操縱穩(wěn)定性控制與可視化模型開(kāi)發(fā)[D]. 高玉.北京科技大學(xué) 2018
[3]地下礦用鉸接車(chē)路徑跟蹤與智能避障控制研究[D]. 竇鳳謙.北京科技大學(xué) 2018
[4]無(wú)人駕駛地下礦用汽車(chē)路徑跟蹤與速度決策研究[D]. 趙翾.北京科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):3129109
【文章來(lái)源】:北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:153 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
圖1-2十二自由度鉸接車(chē)動(dòng)力學(xué)模型??
?四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)自主行駛控制研究???[148】、Yu[l49】、Li[15Q]、劉洋[151_152]等人提出了一些用于移動(dòng)機(jī)器人、無(wú)人機(jī)等??移動(dòng)裝備路徑跟蹤控制器。在這些控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程中,先通過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換將??移動(dòng)裝備的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型轉(zhuǎn)換為非線(xiàn)性誤差模型,然后將其作為推導(dǎo)預(yù)測(cè)模型??的理論基矗在上述研究成果中,Kanjanawanishkul等人的論文證明了??NEMPC優(yōu)于純跟蹤控制。??基于最優(yōu)控制思想的移動(dòng)裝備路徑跟蹤控制方法種類(lèi)較多,圖1-3顯示??了這些控制方法之間的聯(lián)系與區(qū)別。相對(duì)于傳統(tǒng)反饋控制,最優(yōu)控制具有設(shè)??計(jì)簡(jiǎn)便、魯棒性較強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)。而相比未引入前饋思想的最優(yōu)控制和前饋-LQR??控制,MPC更為先進(jìn)。在與PID、反饋線(xiàn)性化、純跟蹤、LQR等控制方法的??比較中,MPC在精確性等方面的表現(xiàn)較好。而文獻(xiàn)[105-152]中的大量研究事??實(shí),則可以證明MPC在處理系統(tǒng)約束方面的顯著優(yōu)勢(shì)。??最P丨丨I??.………’? ̄?Jr??無(wú)前攔?有前饋I??MPC?|??|?LMPC?\?NMHC-?|??|??1?I?\ ̄ ̄1.........??LQR等?|?前饋?LQR等?|?LMPC?|?LEMPC?|?NMPC?[?NEMPC?|??圖1-3最優(yōu)控制分類(lèi)示意圖??MPC顯然可以用于提高四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)的路徑跟蹤控制性能。不過(guò)??在四種MPC控制方法中,目前僅有LEMPC被應(yīng)用于鉸接車(chē)的路徑跟蹤控制。??LMPC、NMPC和NEMPC則不僅未曾用于鉸接車(chē),而且相互之間也缺乏深??入的比較研究。??3.滑?刂??滑動(dòng)模態(tài)控制(Sliding?Mode?Contr
在新的控制周期中,首先檢測(cè)控制系統(tǒng)的實(shí)際輸出,將其與上一個(gè)控制周期??中的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,從而利用其差值對(duì)當(dāng)前的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)修正。??在移動(dòng)裝備的路徑跟蹤和驅(qū)動(dòng)力分配控制中,由于預(yù)測(cè)模型是較為精確的運(yùn)??動(dòng)學(xué)模型或動(dòng)力學(xué)模型,所以多數(shù)研宄者省略了反饋校正環(huán)節(jié)。??模型預(yù)測(cè)控制的原理可以通過(guò)單輸入單輸出系統(tǒng)進(jìn)一步闡明,如圖1-4??所示?刂七^(guò)程中存在一組參考狀態(tài),預(yù)測(cè)模型基于當(dāng)前的輸出和未來(lái)所有??可行的輸入,預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)域內(nèi)所有可能出現(xiàn)的輸出。滾動(dòng)優(yōu)化則通過(guò)優(yōu)??化求解,找出這段時(shí)域內(nèi)與參考狀態(tài)最為接近的輸出狀態(tài),從而獲得最優(yōu)的??控制序列,并將其中的第一個(gè)元素作為實(shí)際的控制輸入。此外也可以采用框??圖的形式解釋模型預(yù)測(cè)控制的原理,如圖1-5所示。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]LQR-GA Controller for Articulated Dump Truck Path Tracking System[J]. 孟宇,甘鑫,汪鈺,顧青. Journal of Shanghai Jiaotong University(Science). 2019(01)
[2]A Novel Integrated Stability Control Based on Differential Braking and Active Steering for Four-axle Trucks[J]. Buyang Zhang,Changfu Zong,Guoying Chen,Yanjun Huang,Ting Xu. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2019(01)
[3]基于非線(xiàn)性模型預(yù)測(cè)控制的農(nóng)用拖掛車(chē)避障控制器研究[J]. 白國(guó)星,劉立,孟宇,羅維東,顧青,梁晨. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]基于預(yù)見(jiàn)位姿信息的鉸接式車(chē)輛LQR-GA路徑跟蹤控制[J]. 孟宇,汪鈺,顧青,白國(guó)星. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(06)
[5]國(guó)外鉸接式前后等直徑輪胎果園專(zhuān)用型拖拉機(jī)技術(shù)淺析[J]. 楊茵,陳靜芳,董昊,馮海余,楊東輝,張悅慶. 拖拉機(jī)與農(nóng)用運(yùn)輸車(chē). 2018(03)
[6]農(nóng)業(yè)輪式移動(dòng)機(jī)器人自適應(yīng)滑模路徑跟蹤控制[J]. 李逃昌. 中國(guó)機(jī)械工程. 2018(05)
[7]自動(dòng)導(dǎo)航插秧機(jī)路徑跟蹤系統(tǒng)穩(wěn)定性模糊控制優(yōu)化方法[J]. 唐小濤,陶建峰,李志騰,李彥明,劉成良. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2018(01)
[8]基于禁區(qū)懲罰函數(shù)和MPC倍增預(yù)測(cè)的車(chē)輛避障研究[J]. 花曉峰,段建民,田曉生. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(15)
[9]基于模型預(yù)測(cè)控制的智能車(chē)輛路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)[J]. 王藝,蔡英鳳,陳龍,王海,李健,儲(chǔ)小軍. 汽車(chē)技術(shù). 2017(10)
[10]基于模型預(yù)測(cè)控制的智能汽車(chē)目標(biāo)路徑跟蹤方法研究[J]. 段建民,田曉生,夏天,宋志雪. 汽車(chē)技術(shù). 2017(08)
博士論文
[1]分布驅(qū)動(dòng)鉸接車(chē)輛差動(dòng)輔助液壓轉(zhuǎn)向控制研究[D]. 徐濤.北京科技大學(xué) 2019
[2]鉸接式工程車(chē)輛操縱穩(wěn)定性控制與可視化模型開(kāi)發(fā)[D]. 高玉.北京科技大學(xué) 2018
[3]地下礦用鉸接車(chē)路徑跟蹤與智能避障控制研究[D]. 竇鳳謙.北京科技大學(xué) 2018
[4]無(wú)人駕駛地下礦用汽車(chē)路徑跟蹤與速度決策研究[D]. 趙翾.北京科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):3129109
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