基于模型预测的全线控分布式驱动智能车轨迹跟踪控制

来源 :石家庄铁道大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jiajiadedaan1
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智能驾驶是近年来学者们关注的热点,是新型汽车技术的方向发展,是实现汽车智能化、电动化、主动安全和节能减排的重要措施。分布式驱动电动汽车采用全线控集成化底盘,通过主动转向和优化分配各轮胎力矩,使其在提高整车性能方面具有显著优势。但是分布式驱动电动汽车具有高度非线性动态特性与参数不确定性,加剧了动力学控制的复杂程度,因此如何合理地设计并验证智能驾驶轨迹跟踪控制策略具有重要研究意义。本文采用课题组的四轮毂独立驱动全地形车(4 Wheel independent drive all terrain vehicle,4WID-ATV)实车参数构建CarSim整车模型,在Matlab/Simulink环境中构建基于线性时变模型预测控制(Linear time varying model predictive control,LTV MPC)的轨迹跟踪控制器。为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy MPC,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量构建控制器,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于平方根容积卡尔曼滤波(Square rooting cubature Kalman filter,SRCKF)估计轮胎侧向力以在线修正轮胎侧偏刚度,以提高控制算法对车速扰动和路面附着系数变化等不确定性因素的自适应能力。针对分布式驱动智能车全轮独立可控的特点,以前轮转角和轮胎纵向力为控制变量构建MPC控制器,通过T-S模糊在线优化MPC目标函数权重,实现具有良好自适应性与鲁棒性的自适应变参数MPC(Adaptive variable parameter MPC,AMPC)。为了验证所设计控制器在实际行驶工况下的有效性,首先安装并调试GPS、IMU、Speedgoat快速控制原型(Rapid control prototype,RCP)实时目标机等硬件设备,根据4WID-ATV底层CAN协议与传感器NMEA协议调试总线控制与反馈信息,并通过RCP收发车辆状态信息与控制报文,从而构建了4WID-ATV整车传感与控制系统,并通过现场实验验证了所提控制策略在双移线、环形工况下的有效性。仿真和实验研究表明:(1)相比于传统MPC控制,所提出的T-S FMPC控制,有效提高了轨迹跟踪精度,且轨迹跟踪稳定性显著增强。其中,横向位移误差降低62.24%,前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%;(2)在20km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性;(3)相比于传统MPC控制,所提出的AMPC对80-120km/h双移线湿滑路面、对接路面工况均有良好的跟踪效果,能够有效提高轨迹跟踪精度,并协调控制跟踪精确性和稳定性,减少控制输出量波动。
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