智能汽車是一個集環(huán)境感知、規(guī)劃決策以及運(yùn)動控制等功能于一體的高新技術(shù)載體,其可在不同道路環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自主駕駛,代表了汽車未來發(fā)展的重要方向。運(yùn)動控制是實(shí)現(xiàn)智能汽車自主駕駛的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,其中,縱向動力學(xué)控制對于實(shí)時調(diào)節(jié)汽車縱向運(yùn)動狀態(tài)、保證智能汽車行駛安全具有重要意義。作為具有高度非線性以及參數(shù)不確定性等特點(diǎn)的非完整運(yùn)動約束系統(tǒng),智能汽車縱向動力學(xué)控制策略設(shè)計面臨較高挑戰(zhàn)。本文為進(jìn)一步提升智能汽車縱向運(yùn)動控制精度,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑模控制策略進(jìn)行智能汽車縱向動力學(xué)控制研究,主要研究內(nèi)容如下:首先,構(gòu)建了智能汽車縱向動力學(xué)模型。借助已有的試驗(yàn)數(shù)據(jù),系統(tǒng)地建立了包括發(fā)動機(jī)、變速器以及整車等在內(nèi)的智能汽車縱向動力學(xué)模型,掌握了節(jié)氣門執(zhí)行器與制動執(zhí)行器的運(yùn)行規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,建立了汽車縱向動力學(xué)逆模型,制定了節(jié)氣門與制動器的合理切換邏輯,為后續(xù)智能汽車縱向動力學(xué)控制設(shè)計奠定了模型基礎(chǔ)。其次,設(shè)計了智能汽車縱向動力學(xué)非奇異終端滑�？刂撇呗浴Ｔ诔浞终莆栈Ｗ兘Y(jié)構(gòu)控制原理的基礎(chǔ)上,通過設(shè)置合適的系統(tǒng)輸入量和輸出量,完成了系統(tǒng)控制算法的優(yōu)化設(shè)計,基于MATLAB/Simulink平臺搭建了智能汽...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.2DARPA無人車挑戰(zhàn)賽參賽車輛Fig.1.2ParticipatingvehiclesinDARPAGrandChallenge

碩士學(xué)位論文3學(xué)Broggi教授帶領(lǐng)下，利用裝備了激光掃描儀、GPS導(dǎo)航系統(tǒng)以及毫米波雷達(dá)系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)的VIAC智能汽車，于7月從意大利帕爾馬出發(fā)，經(jīng)過三個月的行駛，于2010年10月成功抵達(dá)上海[13]，這對于智能汽車發(fā)展史具有里程碑意義的事件。圖1.2DARPA無人車挑戰(zhàn)賽....

圖1.3VICA無人駕駛系統(tǒng)

碩士學(xué)位論文3學(xué)Broggi教授帶領(lǐng)下，利用裝備了激光掃描儀、GPS導(dǎo)航系統(tǒng)以及毫米波雷達(dá)系統(tǒng)等先進(jìn)技術(shù)的VIAC智能汽車，于7月從意大利帕爾馬出發(fā)，經(jīng)過三個月的行駛，于2010年10月成功抵達(dá)上海[13]，這對于智能汽車發(fā)展史具有里程碑意義的事件。圖1.2DARPA無人車挑戰(zhàn)賽....

圖2.5液力變矩器特性

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑模的智能汽車縱向動力學(xué)控制研究16對于液力變矩器，可以根據(jù)扭矩特性和容量特性對其進(jìn)行建模分析，結(jié)合文獻(xiàn)[52]研究成果，根據(jù)液力變矩器的動力傳遞原理，其數(shù)學(xué)表達(dá)式示：液力變矩器扭矩特性：ttppTωτTω(2.5)液力變矩器容量特性：2ppttcpTωKωω(....

圖2.8檔位切換控制模型

0tgTTI(2.10)式中，ωt為輸入軸轉(zhuǎn)速，Tt為輸入軸扭矩，g為變速器檔位，Ig為相應(yīng)傳動比根據(jù)圖2.7所示檔位切換特性，可以采用在MATLAB中建立如圖2.8所示的Statef....

本文編號：3933414