基于超螺旋滑模及前馈补偿的智能车侧向运动控制

摘要

智能车路径跟踪控制受到车辆参数摄动、场景多变等干扰，影响路径跟踪精确性，甚至引起控制系统不稳定.本文设计了考虑不确定性的二阶超螺旋滑模鲁棒控制算法，证明了控制系统的收敛性，并针对干扰问题设计了前馈补偿控制器以进一步提升控制系统的精确性.通过Carsim-Simulink联合仿真环境下的双移线、正弦路径跟踪控制，以及参数摄动情况下的路径跟踪控制，与传统一阶滑模控制对比，验证了所设计的超螺旋滑模控制器路径跟踪的精确性及鲁棒性.结果表明，面对智能车辆参数不确定、驾驶场景多变等情况，采用超螺旋滑模算法比传统滑模算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度，超螺旋算法能有效地减弱传统滑模算法产生的方向盘抖振问题.最后，利用实车平台对进行了低速大曲率场景测试，验证所设计的超螺旋滑模算法控制器具有良好的路径跟踪精度.

关键词

智能车 / 路径跟踪 / 鲁棒性 / 超螺旋滑模算法 / 前馈补偿

基金资助

国家自然科学基金资助项目（52262054,52002163,52062036）