分布式驱动车辆的避障路径规划和跟踪控制研究

来源 :上海工程技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liuyi_wenzhou
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智能汽车与分布式驱动电动汽车的发展,为交通问题以及能源问题的解决带来可行的方案。自动避障问题是智能汽车研究领域的热点及难点之一,整个过程包含环境感知层、行为决策层、规划层和车辆控制层;分布式驱动电动汽车,以其优越的动力分布模式,将成为主流电动汽车动力方案的首选。本文从智能汽车避障的路径规划以及跟踪控制问题入手,结合分布式驱动车辆四轮动力单独可控的特点,实现其在避障过程中的稳定行驶。主要研究内容如下:(1)根据分布式驱动电动车辆的特点,建立十八自由度车辆模型,其中轮胎模型采用“魔术公式”,电机模型选择响应能力较强的轮毂电机。同时将Carsim中的车辆模型与十八自由度车辆模型在不同的工况下进行仿真对比,来验证Carsim中车辆模型的有效性,并确定将Carsim作为后续工作中使用的仿真平台。(2)对几种典型的避障路径规划算法进行研究和仿真对比,根据规划结果以及耗时量,选取多项式拟合算法作为本文的避障路径规划算法。同时考虑到车辆行驶时的安全性,提出一种考虑防碰撞与防侧翻的六次多项式路径规划算法,以此提高车辆在避障过程中的稳定性。(3)采用模型预测控制算法来进行避障过程中的路径跟踪控制。为了提高控制过程中的实时性,将非线性模型转化为线性时变模型来进行控制器的设计。建立三自由度车辆动力学模型,将前轮转角作为控制量,设计模型预测跟踪控制器,验证该算法的有效性;并选取不同路面附着系数工况进行仿真对比,验证该算法的稳定性以及鲁棒性;同时选取两组不同的控制器参数进行仿真试验,通过对比分析,确定后续仿真中的参数设置。(4)根据分布式车辆各轮可控的特点,在已有的车辆动力学模型基础上,增加附加横摆力矩控制量,基于模型预测控制算法,设计路径跟踪控制器,实现避障路径的跟踪控制;根据路径跟踪控制器输出的附加横摆力矩控制量,结合车轮垂向受力的比例进行转矩分配,实现分布式驱动车辆与智能车辆在避障换道过程中的结合,提高换道过程中的稳定性。最后在不同路面附着系数工况下进行仿真对比,以此验证控制器的有效性以及鲁棒性。通过以上研究,实现分布式驱动电动汽车的智能避障过程,验证本文所设计规划路径的合理性,以及路径跟踪控制器、转矩分配控制器的有效性,对分布式智能电动车的发展具有重要意义。
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