基于遗传算法的汽车紧急避让控制与优化

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1、汪伟"赵又群I贝绍轶2刘文婷I许健雄I1.南京航空航天大学，南京,2100162.江苏理工学院，常州,213001摘要考虑轮胎侧偏特性的非线性.在MATLAB/Simulink中建立了非线性两自由度汽车紧急避让转向模型，并通过实车试验验证了模型的正确性。基于汽车操纵稳定性评价和单神经元自适应PID控制理论，得到了汽车紧急避让控制算法，实现了车辆以不同车速跟踪给定单移线，且结果良好。在此基础上，利用多岛遗传算法进行控制参数优化设计，以实现系统的最优控制。对控制参数优化前后的汽车以相同速度跟踪给定路径进行仿真计算。结果表明

2、以最优控制参数迸行计算的路径跟踪精度更高，具有良好的鲁棒性和自适应性。尖键词遗传算法；非线性；紧急避让；转向控制参数优化中图分类号-U461.4DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2014.24.023ControlandOptimizationofVehicleBasedonGeneticAlgorithmMethodforEncounteringanEmergencyCollisionAvoidanceWangWeib2ZhaoYouqun1BeiShaoyi2LiuWenting1XuJia

3、nxiong'1.NanjingUniversityofAe「onauticsandAstronautics.Nanjing.2100162.JiangsuUniversityofTechnology,Changzhou.Jiangsu,213001Abstract:lnconsiderationofthenonlineartirelateraldeviation，anonlineartwoDOFmodelwasestablishedinMATLAB/Simulink.usingforemergencyavoidane

4、esteering.Thecorrectnessofthemodelwasverifiedthroughrealvehicletest.Basedonvehiclehandlingstabilityevaluationandsingleneuronself-adaptivePIDcontroltheory,acontrolalgorithmtomakevehiclemovingalongthegivensingleroutewasproposed，withdifferentspeeds.Andtheexperiment

5、alresultsweregood.Next，takingadvantagesofmulti-islandgeneticalgorithm*anoptimalcontrolsystemwasachievedtooptimizethecontrolparameters.Thesameexperimentwascarriedoutagainwiththeoptimizedsystem.Theresultsshowthattheoptimizedcontrolalgorithmismoreaccuratethanbefore

6、ones.Anditalsohasgoodro-Iustnessandadaptability.Keywords:geneticalgorithm；nonlinear:emergencyavoidanee:steeringcontrol-parameteroptimization0引言汽车高速行驶工况下轮胎力学侧偏特性具有严重的非线性。国内外学者对非线性算法进行了相尖研究。目前，汽车操纵逆动力学的研究仍以线性系统为主"，对具有非线性的高速汽车操纵逆动才学的研究较少，这与工程实际中的需要相差较远。特别是在汽车操纵逆动力

7、学的非线性问题的算法方面研究尚少，因此，这方面的研究具有一定意义。本文研究精确的路径跟踪问题针对非线性动力学特征使得汽车转向动力学参数辨识存在很多困难这一难题，采用单神经元自适应PID控制，建立了汽车紧急避让控制算法，并利用多岛遗传算法进行了控制参数的优化设计。仿真结果表明，汽车能较好地跟踪给定路径，且对速度变化有较强的鲁棒性和适应性。1非线性汽车转向运动模型1.1轮胎模型考虑轮胎纯侧偏，忽略轮胎侧倾的影响，本文采用郭孔辉切提出的侧向力半经验模型：Fy=1-exp（「-EM-即+吉・）0FzFz-raledK,tana

8、+K〃sin丁“yFzFy=FyFzFz_cated=7110N收稿日期2013—06—02基金项目：国家自然科学基金资助项目（1072106）3385-o-1000-2000-3000-4000-5000-6000-7000-70001_■_._I_-_-_-_._-_._.0246810侧偏角5/（。）图1前轮侧偏力与侧偏角之