基于模糊控制的无人驾驶车动力学稳定性研究

发布时间：2020-08-04 13:50

【摘要】：随着汽车工业的发展和道路条件的不断提升,车辆行驶速度也变得越来越快。然而,车辆在高速行驶时,一旦出现诸如侧风,急转弯等外界因素的影响,或路面附着系数降低时,就可能会发生动力学失稳现象,威胁驾乘人生命。汽车动力学稳定性控制(Vehicle Dynamic Stability Control)就是为了解决上述问题而逐渐兴起的一套全新的汽车主动控制技术,本文通过对车辆动力学稳定性进行理论研究,采取模糊控制作为控制策略,为后续无人车动力学稳定性的研究提供了基础。本文分析了无人车及其动力学稳定性(VDC)在国内外的发展概况,通过动力学分析建立了七自由度车辆动力学模型,其中包括车身模型和GIM轮胎模型。在MATLAB/simulink中用所建立的车辆模型进行仿真,验证从数学模型到仿真模型的准确性,为后续的控制研究提供了基础。接着介绍了VDC系统的基本原理,建立了理想状态下的汽车参考模型,随后对VDC系统的控制策略进行了深入的分析,并给出了单轮制动所产生横摆力矩的计算方法,针对汽车VDC系统的非线性、时变性特点,采用了两种模糊控制的方法,普通模糊逻辑控制和参数自整定模糊-PI控制,都以横摆角速度的偏差及其变化率作为输入信号,横摆力矩作为输出信号。最后分别进行仿真研究,结果表明,参数自整定模糊-PI控制器比普通模糊控制具有更好的鲁棒性和自适应力,能够使汽车维持一定的动力学稳定性。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.6;U461.2
【图文】：

人驾驶汽车发展状况车的重要作用早在上世纪五十年代就已引起人们的关等多行业潜在的发展优势，世界上一些相对发达的国了大量的人力、物力以及财力投资。其中美国在这一世界首辆无人驾驶汽车 AGVS。车的研究从未间断过，谷歌公司用事实证明了无人驾自身的安全性的能力。1997 年至 2002 年，经过多次循迹、自动控制巡航、车道的保持与变换等一系列动驾驶超过 30 万千米，得到美国路政认可并颁发驾驶础。该产品如图 1.1 所示，以谷歌数据库为基础，融准 GPS 定位等多项新型技术。

左右前轮的转角相同[8][9]。则图2.1 即为简化后的七自由度车辆模型。图 2.1 七自由度车辆模型根据车辆的纵向运动，建立方程:xr y x2 x1 x3 x4 y1 y2 wm(v -ω v ) [F F ]cosδ F F -[F F ]sinδ-F （2.1）根据车辆的横向运动，建立方程：yr x x1 x2 y3 y4 y1 y2m(v ω v ) [F F ]sinδ F F [F F ]cosδ （2.2）根据车辆的横摆运动，建立方程：frz x1 x2 y3 y4 y1 y2 x1 x2f ry2 y1 x3 x4LI ω a[F F ]sinδ b[F F ] a[F F ]cosδ [F F ]cosδ2L L[F F ]sinδ [F F ]2 2 （2.3）车辆左前轮的运动方程：2w d2 x2 d f 2 b2J ω T F R M T （2.4）车辆右前轮的运动方程：1ω d1 x1 d f1 b1J ω T - F R - M -T （2.5）车辆左后轮的运动方程：3ω x3 d f 3 b3J ω F R M T （2.6）

图 2.2 Gim 轮胎模型率和横向状态下的滑移率不同，其定义具体如，轮胎的纵向滑移率为：x csxV -VS 0V（ ） ，轮胎的横向滑移率为：αS tanα，轮胎的纵向滑移率为：x cscV -VS 0V（ ） ，轮胎的横向滑移率为：

【参考文献】

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本文编号：2780630