基于路面附着系数估计的模糊自适应轨迹跟踪控制

摘要

为提高智能汽车轨迹跟踪在复杂工况环境下的控制精度和稳定性，提出了一种适应路面附着系数突变与车速动态变化的模糊自适应轨迹跟踪控制策略。建立七自由度车辆动力学模型，基于模型预测控制(model predictive control, MPC)算法设计了车辆轨迹跟踪控制器，研究了MPC控制器参数、路面附着系数、车速与车辆轨迹跟踪性能间的影响关系；为了实时获取当前道路的路面附着系数，根据dugoff轮胎模型和整车动力学模型设计了无迹卡尔曼滤波估计器；据此设计了以路面附着系数和车速为输入量的MPC控制器参数自适应模糊控制器，实时修正MPC控制器的参数，以提高复杂工况环境下车辆的稳定性及跟踪能力；通过仿真实验对所设计的控制方法进行了验证。结果表明：所提出控制方法在低速条件下保证了车辆稳定性，提高了车辆的跟踪精度；中速条件下有效克服了车辆在路面附着系数突变道路上动态行驶时轨迹跟踪精度较低，稳定性较差的不足。

关键词

轨迹跟踪 / 路面附着系数估计 / 模型预测控制 / 模糊控制

基金资助

山西省科技厅项目(20210302124119);山西省科技厅项目(2022ZDYF019);; 山西省教育厅项目(2021L085);; 吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金项目(20210218)