智能車輛作為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分之一,可以有效減少交通事故、提升駕駛體驗和減緩駕駛疲勞,現(xiàn)已成為了汽車工程領(lǐng)域的前沿課題和研究熱點。其中,車輛路徑跟蹤控制是智能汽車領(lǐng)域研究的重點問題之一,也是實現(xiàn)車輛自主駕駛的關(guān)鍵,因此受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。智能汽車路徑跟蹤控制主要包括縱向運動控制和橫向運動控制,現(xiàn)有的路徑跟蹤控制研究大多忽略了車輛縱、橫向動力學(xué)耦合特性,僅針對單一運動方向進行控制器設(shè)計,無法滿足低附著路面及車輛高速過彎等極限工況的行駛需求。此外,智能汽車執(zhí)行子系統(tǒng)實際控制過程存在時滯現(xiàn)象,其時滯干擾對智能汽車運動控制性能及穩(wěn)定性有顯著影響。如何實現(xiàn)智能汽車運動控制和底盤控制綜合協(xié)調(diào),明確子系統(tǒng)時滯對智能汽車路徑跟蹤的影響是實現(xiàn)智能汽車路徑跟蹤的難點和重點,且具有極高的研究價值和實際意義。針對上述問題,本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金重點聯(lián)合基金項目“智能汽車多狀態(tài)系統(tǒng)動力學(xué)行為建模與協(xié)同控制研究”（項目編號:U1564201）,并針對智能汽車復(fù)雜大系統(tǒng)的特點以及多模型智能遞階控制理論在解決分布式復(fù)雜問題的優(yōu)勢,設(shè)計了考慮雙時滯子系統(tǒng)智能汽車縱橫向多模型智能遞階控制策略,研究了子系... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：129 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

（，）全時滯穩(wěn)定區(qū)域圖

MIL(Model-in-the-loop)測試環(huán)境，通過軟件對相關(guān)配置進行參數(shù)添加和測試，并將被控象模型和控制器模型映射端口進行連接。6.2.2 基于 RCP 的控制模型開發(fā)由于嵌入式軟件在 ECU 設(shè)計過程中的作用日益重要，因此越來越需要一個成熟的速控制原型（Rapid Control Prototyping，RCP）開發(fā)工具，以能夠快速地測試用于真實界 I/O 和車內(nèi)網(wǎng)絡(luò)的控制模型。National Instruments RCP 平臺可以快速地連接至廣泛的 I和車輛通信總線、導(dǎo)入控制軟件，并與系統(tǒng)和軟件進行連接與交互。也可以在多種不同嵌入式電子設(shè)備應(yīng)用中使用 NI RCP 平臺，包括用于車輛動態(tài)性能、駕駛員輔助系統(tǒng)、動機、混合動力和電動動力總成系統(tǒng)的 ECU 原型開發(fā)。本試驗所使用的快速控制原型 D2P，其主要包括可以嵌入 Matlab/Simlulink 的軟Motohawk，以及相關(guān)的控制器硬件等。將第五章中的路徑跟蹤控制算法通過類似于被控型加載方式移植到 Motohawk 中，其工程界面如圖 6.3 所示。

圖 6.4 HCU-MIL 運行界面Fig.6.4 HCU-MILoperation interface在環(huán)試驗L 平臺進行不同工況試驗，仿真工況包括純路徑跟蹤控制試驗，包含自動蹤控制試驗，包含 ABS 的路徑跟蹤控制試驗以及綜合路徑跟蹤控制試驗無時滯理論仿真結(jié)果相對比。MIL 平臺試驗中，相關(guān)參數(shù)與仿真參數(shù)一汽車路徑跟蹤控制分析行純路徑跟蹤控制 MIL 平臺試驗。試驗假設(shè)車輛以 36 km/h 車速行駛在試驗結(jié)果與無時滯理論仿真結(jié)果對比，其結(jié)果如圖 6.5 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[7]自動化公路系統(tǒng)車輛縱橫向控制[D]. 任殿波.西南交通大學(xué) 2008
[8]汽車底盤系統(tǒng)分層式協(xié)調(diào)控制研究[D]. 初長寶.合肥工業(yè)大學(xué) 2008
[9]基于輪胎力最優(yōu)分配的車輛動力學(xué)集成控制研究[D]. 李道飛.上海交通大學(xué) 2008
[10]自主駕駛汽車智能控制系統(tǒng)[D]. 孫振平.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2004



本文編號：3335244