四轮独立驱动铰接车自主行驶控制研究
发布时间：2021-04-10 06:06
随着电驱动等新能源汽车技术的发展,四轮独立驱动铰接车逐渐成为了采矿、农业、军事等行业中的重要运输装备,其自主行驶控制也成为了这些行业自动化进程中的核心技术。四轮独立驱动铰接车的自主行驶控制目前面临着两方面的挑战,首先是传统路径跟踪控制方法在参考路径曲率突变幅度较大时表现不佳,其次是常见的铰接车四轮独立驱动系统存在驱动力分配不协调、差动力矩无法有效利用等问题。为了提高四轮独立驱动铰接车自主行驶控制的精确性,减小横向误差、航向误差,针对上述两方面挑战,从理论基础层面的数学模型、运动学层面的路径跟踪控制方法、动力学层面的自主行驶控制系统等三个方面展开了研究。在数学模型研究中,首先回顾了铰接车运动学模型的研究现状,介绍了多种常见铰接车运动学模型,并对它们进行了比较分析,最终明确了 Croke提出的铰接车经典运动学模型较为适合作为路径跟踪控制方法的研究基础。在动力学模型方面,目前其他研究工作主要聚焦于铰接车动力学输出特性的分析,而忽视了模型输入与输出之间的非线性关系。因此针对这个问题,基于牛顿-欧拉法对四轮独立驱动铰接车进行了受力分析和理论推导,并通过引入魔术公式（MF）完善了模型中动力学状态量...
【文章来源】：北京科技大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：153 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２十二自由度铰接车动力学模型??
?四轮独立驱动铰接车自主行驶控制研究???［１４８】、Ｙｕ［ｌ４９】、Ｌｉ［１５Ｑ］、刘洋［１５１＿１５２］等人提出了一些用于移动机器人、无人机等??移动装备路径跟踪控制器。在这些控制器的设计过程中，先通过坐标转换将??移动装备的运动学模型转换为非线性误差模型，然后将其作为推导预测模型??的理论基矗在上述研究成果中，Ｋａｎｊａｎａｗａｎｉｓｈｋｕｌ等人的论文证明了??ＮＥＭＰＣ优于纯跟踪控制。??基于最优控制思想的移动装备路径跟踪控制方法种类较多，图１－３显示??了这些控制方法之间的联系与区别。相对于传统反馈控制，最优控制具有设??计简便、鲁棒性较强等优势。而相比未引入前馈思想的最优控制和前馈－ＬＱＲ??控制，ＭＰＣ更为先进。在与ＰＩＤ、反馈线性化、纯跟踪、ＬＱＲ等控制方法的??比较中，ＭＰＣ在精确性等方面的表现较好。而文献［１０５－１５２］中的大量研究事??实，则可以证明ＭＰＣ在处理系统约束方面的显著优势。??最Ｐ丨丨Ｉ??．………’?￣?Ｊｒ??无前拦?有前馈Ｉ??ＭＰＣ?｜??｜?ＬＭＰＣ?＼?ＮＭＨＣ－?｜??｜??１?Ｉ?＼￣￣１．．．．．．．．．??ＬＱＲ等?｜?前馈?ＬＱＲ等?｜?ＬＭＰＣ?｜?ＬＥＭＰＣ?｜?ＮＭＰＣ?［?ＮＥＭＰＣ?｜??图１－３最优控制分类示意图??ＭＰＣ显然可以用于提高四轮独立驱动铰接车的路径跟踪控制性能。不过??在四种ＭＰＣ控制方法中，目前仅有ＬＥＭＰＣ被应用于铰接车的路径跟踪控制。??ＬＭＰＣ、ＮＭＰＣ和ＮＥＭＰＣ则不仅未曾用于铰接车，而且相互之间也缺乏深??入的比较研究。??３．滑模控制??滑动模态控制（Ｓｌｉｄｉｎｇ?Ｍｏｄｅ?Ｃｏｎｔｒ
在新的控制周期中，首先检测控制系统的实际输出，将其与上一个控制周期??中的预测结果进行对比，从而利用其差值对当前的预测结果进行实时修正。??在移动装备的路径跟踪和驱动力分配控制中，由于预测模型是较为精确的运??动学模型或动力学模型，所以多数研宄者省略了反馈校正环节。??模型预测控制的原理可以通过单输入单输出系统进一步阐明，如图１－４??所示。控制过程中存在一组参考状态，预测模型基于当前的输出和未来所有??可行的输入，预测未来一段时域内所有可能出现的输出。滚动优化则通过优??化求解，找出这段时域内与参考状态最为接近的输出状态，从而获得最优的??控制序列，并将其中的第一个元素作为实际的控制输入。此外也可以采用框??图的形式解释模型预测控制的原理，如图１－５所示。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]LQR-GA Controller for Articulated Dump Truck Path Tracking System[J]. 孟宇,甘鑫,汪钰,顾青. 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]基于非线性模型预测控制的农用拖挂车避障控制器研究[J]. 白国星,刘立,孟宇,罗维东,顾青,梁晨. 农业机械学报. 2019(04)
[4]基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制[J]. 孟宇,汪钰,顾青,白国星. 农业机械学报. 2018(06)
[5]国外铰接式前后等直径轮胎果园专用型拖拉机技术浅析[J]. 杨茵,陈静芳,董昊,冯海余,杨东辉,张悦庆. 拖拉机与农用运输车. 2018(03)
[6]农业轮式移动机器人自适应滑模路径跟踪控制[J]. 李逃昌. 中国机械工程. 2018(05)
[7]自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法[J]. 唐小涛,陶建峰,李志腾,李彦明,刘成良. 农业机械学报. 2018(01)
[8]基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究[J]. 花晓峰,段建民,田晓生. 计算机工程与应用. 2018(15)
[9]基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计[J]. 王艺,蔡英凤,陈龙,王海,李健,储小军. 汽车技术. 2017(10)
[10]基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究[J]. 段建民,田晓生,夏天,宋志雪. 汽车技术. 2017(08)
博士论文
[1]分布驱动铰接车辆差动辅助液压转向控制研究[D]. 徐涛.北京科技大学 2019
[2]铰接式工程车辆操纵稳定性控制与可视化模型开发[D]. 高玉.北京科技大学 2018
[3]地下矿用铰接车路径跟踪与智能避障控制研究[D]. 窦凤谦.北京科技大学 2018
[4]无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究[D]. 赵翾.北京科技大学 2016
本文编号：3129109
【文章来源】：北京科技大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：153 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－２十二自由度铰接车动力学模型??
?四轮独立驱动铰接车自主行驶控制研究???［１４８】、Ｙｕ［ｌ４９】、Ｌｉ［１５Ｑ］、刘洋［１５１＿１５２］等人提出了一些用于移动机器人、无人机等??移动装备路径跟踪控制器。在这些控制器的设计过程中，先通过坐标转换将??移动装备的运动学模型转换为非线性误差模型，然后将其作为推导预测模型??的理论基矗在上述研究成果中，Ｋａｎｊａｎａｗａｎｉｓｈｋｕｌ等人的论文证明了??ＮＥＭＰＣ优于纯跟踪控制。??基于最优控制思想的移动装备路径跟踪控制方法种类较多，图１－３显示??了这些控制方法之间的联系与区别。相对于传统反馈控制，最优控制具有设??计简便、鲁棒性较强等优势。而相比未引入前馈思想的最优控制和前馈－ＬＱＲ??控制，ＭＰＣ更为先进。在与ＰＩＤ、反馈线性化、纯跟踪、ＬＱＲ等控制方法的??比较中，ＭＰＣ在精确性等方面的表现较好。而文献［１０５－１５２］中的大量研究事??实，则可以证明ＭＰＣ在处理系统约束方面的显著优势。??最Ｐ丨丨Ｉ??．………’?￣?Ｊｒ??无前拦?有前馈Ｉ??ＭＰＣ?｜??｜?ＬＭＰＣ?＼?ＮＭＨＣ－?｜??｜??１?Ｉ?＼￣￣１．．．．．．．．．??ＬＱＲ等?｜?前馈?ＬＱＲ等?｜?ＬＭＰＣ?｜?ＬＥＭＰＣ?｜?ＮＭＰＣ?［?ＮＥＭＰＣ?｜??图１－３最优控制分类示意图??ＭＰＣ显然可以用于提高四轮独立驱动铰接车的路径跟踪控制性能。不过??在四种ＭＰＣ控制方法中，目前仅有ＬＥＭＰＣ被应用于铰接车的路径跟踪控制。??ＬＭＰＣ、ＮＭＰＣ和ＮＥＭＰＣ则不仅未曾用于铰接车，而且相互之间也缺乏深??入的比较研究。??３．滑模控制??滑动模态控制（Ｓｌｉｄｉｎｇ?Ｍｏｄｅ?Ｃｏｎｔｒ
在新的控制周期中，首先检测控制系统的实际输出，将其与上一个控制周期??中的预测结果进行对比，从而利用其差值对当前的预测结果进行实时修正。??在移动装备的路径跟踪和驱动力分配控制中，由于预测模型是较为精确的运??动学模型或动力学模型，所以多数研宄者省略了反馈校正环节。??模型预测控制的原理可以通过单输入单输出系统进一步阐明，如图１－４??所示。控制过程中存在一组参考状态，预测模型基于当前的输出和未来所有??可行的输入，预测未来一段时域内所有可能出现的输出。滚动优化则通过优??化求解，找出这段时域内与参考状态最为接近的输出状态，从而获得最优的??控制序列，并将其中的第一个元素作为实际的控制输入。此外也可以采用框??图的形式解释模型预测控制的原理，如图１－５所示。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]LQR-GA Controller for Articulated Dump Truck Path Tracking System[J]. 孟宇,甘鑫,汪钰,顾青. 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]基于非线性模型预测控制的农用拖挂车避障控制器研究[J]. 白国星,刘立,孟宇,罗维东,顾青,梁晨. 农业机械学报. 2019(04)
[4]基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制[J]. 孟宇,汪钰,顾青,白国星. 农业机械学报. 2018(06)
[5]国外铰接式前后等直径轮胎果园专用型拖拉机技术浅析[J]. 杨茵,陈静芳,董昊,冯海余,杨东辉,张悦庆. 拖拉机与农用运输车. 2018(03)
[6]农业轮式移动机器人自适应滑模路径跟踪控制[J]. 李逃昌. 中国机械工程. 2018(05)
[7]自动导航插秧机路径跟踪系统稳定性模糊控制优化方法[J]. 唐小涛,陶建峰,李志腾,李彦明,刘成良. 农业机械学报. 2018(01)
[8]基于禁区惩罚函数和MPC倍增预测的车辆避障研究[J]. 花晓峰,段建民,田晓生. 计算机工程与应用. 2018(15)
[9]基于模型预测控制的智能车辆路径跟踪控制器设计[J]. 王艺,蔡英凤,陈龙,王海,李健,储小军. 汽车技术. 2017(10)
[10]基于模型预测控制的智能汽车目标路径跟踪方法研究[J]. 段建民,田晓生,夏天,宋志雪. 汽车技术. 2017(08)
博士论文
[1]分布驱动铰接车辆差动辅助液压转向控制研究[D]. 徐涛.北京科技大学 2019
[2]铰接式工程车辆操纵稳定性控制与可视化模型开发[D]. 高玉.北京科技大学 2018
[3]地下矿用铰接车路径跟踪与智能避障控制研究[D]. 窦凤谦.北京科技大学 2018
[4]无人驾驶地下矿用汽车路径跟踪与速度决策研究[D]. 赵翾.北京科技大学 2016
本文编号：3129109
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