智能电动车状态估计与纵横向控制研究

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智能电动车作为智能交通系统的至关重要的组成部分,是一个集多学科技术于一体的综合体,智能电动车的发展将大大提高道路系统的通行效率和安全性。运动控制是智能车研究中的重要一环,也是其他相关环节研究的基础,因此本文针对轮毂电机驱动的智能电动车,主要进行了以下几部分工作:(1)建立轮毂电机驱动电动汽车动力学模型。为了准确地估计车辆的行驶状态参数,建立了包含车辆纵向、侧向、横摆以及四个车轮旋转运动的七自由度整车模型,同时建立了轮胎模型和电机模型的相关子模型,利用CarSim软件对所建立的整车模型进行了仿真验证。(2)智能电动车行驶状态的估计研究。准确、实时地获取车辆行驶状态是实现智能车辆纵横向控制的前提,根据传统及其改进卡尔曼滤波的优缺点,设计了考虑不确定系统噪声的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF),分别在正弦和双移线工况下对算法进行了验证。(3)智能电动车纵横向控制研究。首先搭建了智能电动车纵横向控制系统的框架,采用横向PD闭环控制方法对横向系统进行了特性分析,基于模糊控制设定了预瞄距离,然后建立了由前馈控制和模糊反馈控制组成的横向控制器,以及基于滑模控制的纵向控制器,最后在车辆变道及车道保持与跟踪前车工况下对控制算法进行了验证分析。(4)智能电动车辆驾驶平台的建立。为了验证智能车纵横向控制算法的可靠性和鲁棒性,基于半实物仿真技术搭建了自动驾驶试验平台。在考虑驾驶员操作对自动驾驶控制效果的影响下,对智能电动车纵横向控制进行了验证。
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