【摘 要】
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为了提高车辆在高速、低附着等极限工况下的紧急避障能力和操纵稳定性,本文以智能分布式电驱动车辆为研究对象,提出了一种基于在线滑模预测控制（SMPC）的路径跟踪与横向稳定性分层协调控制方法,综合考虑了系统的鲁棒性、时变性以及控制约束等指标。上层控制器采用滑模变理论和模型预测控制相结合的方式得到最优的前轮转角和附加横摆力矩,减小了车辆动力学模型动态线性化过程中的参数估计误差对系统控制作用的影响,有效地改
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为了提高车辆在高速、低附着等极限工况下的紧急避障能力和操纵稳定性,本文以智能分布式电驱动车辆为研究对象,提出了一种基于在线滑模预测控制（SMPC）的路径跟踪与横向稳定性分层协调控制方法,综合考虑了系统的鲁棒性、时变性以及控制约束等指标。上层控制器采用滑模变理论和模型预测控制相结合的方式得到最优的前轮转角和附加横摆力矩,减小了车辆动力学模型动态线性化过程中的参数估计误差对系统控制作用的影响,有效地改善了操控性。下层控制器充分考虑各轮滑动率和侧向力约束,采用二次规划算法实现四轮独立驱动力矩的最优分配。搭建Carsim和Simulink联合仿真平台并进行仿真实验,结果表明所提出的分层协调控制策略能够提高车辆在极限工况下路径跟踪的准确度和紧急避障中的横向稳定性。
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