汽车高速紧急避让转向制动协调控制研究

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时间:2018-11-08

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1、分类号:U461.6单位代码:10190研究生学号:201501065密级:公开硕士专业学位论文郑顺航2018年6月汽车高速紧急避让转向制动协调控制研究CoordinatedSteeringandBrakingControlinHighSpeedVehiclesforEmergencyCollisionAvoidance硕士研究生:郑顺航校内导师:张邦成教授企业导师:任海波高级工程师申请学位:工程硕士领域:车辆工程所在单位:机电工程学院答辩日期:2018年6月授予学位单位:长春工业大学摘要摘要汽车给人们出行带来方便与快捷,其行驶安全性已成为全球性的社会问题。汽车紧急避让系统通过主动干预车辆

2、躲避障碍物,在危急时刻拯救驾乘者的生命,市场前景良好。汽车在中低车速目前主要采用纵向避撞,当车速高于45km/h时,采用转向制动联合的方式躲避障碍物更有效。本文在吉林省科技厅优秀青年人才基金项目“冗余驱动车辆动力学控制分配方法研究”的支持下,针对汽车高速行驶过程中障碍物突然出现时的路径实时规划与跟踪控制问题展开研究。首先建立了避让控制所需的控制模型和仿真模型,包括非线性二自由度车辆模型、线性二自由度车辆模型、质点模型、CarSim车辆模型,分别用于本文的非线性模型预测路径跟踪控制器设计、线性模型预测路径跟踪控制器设计、路径再规划控制器设计以及高精度的仿真模型。路径规划是路径跟踪控制的前提和

3、基础,针对高速紧急避让系统的路径规划问题,基于S函数对高速紧急避让系统进行路径初步规划。在此基础上,基于模型预测理论,结合汽车运动状态和实时环境因素对初步规划的路径进行再规划,设计基于模型预测控制的高速紧急避让路径实时规划方法,获取汽车紧急避让控制的期望路径。基于线性模型预测理论设计下层路径跟踪控制器,通过设计多目标优化函数,优化汽车前轮转角和附加横摆力矩,并将优化的附加横摆力矩进行了单轮制动力分配。基于线性模型的路径跟踪控制器由于忽略车辆系统的非线性特性,在极限工况下难以完成路径跟踪。为此,基于模型预测控制理论设计考虑车辆非线性特性的路径跟踪控制器,并提出两种解决方案:(1)基于线性时变

4、模型预测控制的路径跟踪控制;(2)基于非线性模型预测控制的路径跟踪控制。仿真试验结果表明,非线性模型预测控制器在极限工况下的路径跟踪效果更好,鲁棒性更强。关键词:高速紧急避让路径规划路径跟踪模型预测控制车辆动力学控制IAbstractAbstractTheautomobilebringsconvenienceandquicknesstopeople,anditsdrivingsafetyhasbecomeaglobalsocialissue.Automobileemergencyavoidancesystemcansavethedriver'slifeinanemergencybyacti

5、velyinterveneinvehiclestoavoidobstacles.Ithasagoodmarketprospects.Atpresent,mostproductsareconcentratedinthelongitudinalcollisionavoidanceoflowmiddlespeed.However,whenthespeedishigherthan45km/h,itismoreeffectivetoavoidobstacleswiththecombinationofsteeringandbraking.UnderthesupportoftheJilinProvinc

6、eScienceandTechnologyFoundforYoungScholars“redundantdrivevehicledynamicscontrolallocationmethod”,thispaperfocusesonthepathrealtimeplanningandtrackingcontrolproblemofautonomousavoidancewhenobstaclessuddenlyappearathighspeed.Atfirst,therequiredcontrolandsimulationmodelsareestablished.Themodelsarenon

7、lineartwodegreeoffreedomvehiclemodel,lineartwodegreeoffreedomvehiclemodel,pointvehiclemodelandCarSimvehiclemodel.Theyareusedtodesignthenonlinearmodelpredictivepathtrackingcontroller,lineartime-varyingmodelpredict

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