随着科学技术的发展,无人平台开始广泛应用于社会经济及国防现代化建设。滑移转向作为一种特殊的转向形式,相对于传统的阿克曼转向能够大幅度提高无人平台的灵活性和机动性。分布式驱动系统的应用也为高性能的车辆底盘控制奠定了基础,成为提升无人平台性能的关键技术之一。本文结合某工程研发项目,通过总结分析国内外滑移转向研究现状,对分布式驱动无人平台的滑移转向及驱动协调控制技术进行了相关研究,设计了基于模型预测控制的滑移转向控制算法,主要研究内容包括以下几个方面:第一,对采用六轮轮毂电机独立驱动的无人平台进行动力学建模的研究。以此无人平台作为研究对象,建立了车辆的纵摆臂动力学模型、轮毂电机模型、联合工况轮胎模型、车轮和车体动力学模型,然后依据整车动力学模型建立无人平台的Simulink仿真模型并对直线加减速工况进行仿真,最后将仿真得到的无人平台摆臂摆动的角度数据与实车试验中由直线传感器测得的悬架数据转换后进行对比,对比结果表明,所建立的整车动力学模型准确性和精度能够满足进行下一步的控制策略的制定和仿真。第二,进行了基于模型预测控制的无人平台滑移转向控制研究。首先对模型预测控制的基本理论进行研究,描述了其三大特点。其次建立考虑纵向、侧向和横摆动力学的无人平台三自由度单轨动力学模型,选取车辆的侧向速度、纵向速度、航向角、横摆角速度、大地坐标系下的侧向位移和纵向位移作为状态量,施加在车身上的期望横摆力矩为控制量,建立预测模型。然后将非线性的车辆动力学模型进行线性化和离散化,在考虑控制量和控制增量的约束之后进行求解,最后在Simulink中用双移线工况验证了本文提出的滑移转向控制器的有效性。第三,进行了驱动转矩协调控制策略研究。首先对卡尔曼滤波算法相关的理论进行研究,比较了几种常用卡尔曼滤波算法的优缺点,确定了使用无迹卡尔曼滤波来对无人平台纵侧向车速进行估计,并且确定了车速估计的算法流程。之后以期望纵向车速作为目标,通过PI控制器决策期望总驱动力。然后对六轮分布式驱动转矩协调控制策略研究,将前述研究中的滑移转向控制器得到的期望横摆力矩和PI控制器得到的期望总驱动力两者结合,分别基于轮胎负荷率方差最小化和基于轮胎耗散能最小化来对六个轮毂电机的转矩进行分配,并根据侧向加速度和纵向车速应用查表法来对转矩分配进行动态调节,使得无人平台不仅能够实现上层所期望的运动路径和纵向车速,同时也能保证行驶过程中的稳定性。第四,进行了分布式驱动协调控制仿真验证研究。本章首先通过将无人平台动力学模型、滑移转向控制器模型、车速估计模型、总驱动力决策模型和驱动转矩协调控制模型进行整合,建立了分布式驱动协调控制仿真模型。然后选取了复合路面直线纠偏、双移线路径跟踪和三角函数曲线路径跟踪三种工况,对多轮驱动协调控制策略进行仿真验证,最终对仿真结果中的实际路径与期望路径、实际航向角和期望航向角、实际速度与期望速度、实际速度与估计速度、实际总驱动力/总横摆力矩与期望总驱动力/总横摆力矩之间进行量化对比分析,说明了在直线纠偏工况中,有直线纠偏控制相对于无直线纠偏控制而言,能够有效地防止无人平台跑偏;在双移线路径跟踪和三角函数曲线跟踪工况中,分布式驱动协调控制策略能够使无人平台较好的跟踪期望路径和期望航向角。进而证明了本文中所提出的分布式驱动协调控制策略的有效性。