摘要：为有效解决复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态无法精确获取,进而对车辆系统操纵稳定性与乘坐舒适性兼顾优化无法提供准确输入的难题,本文中设计了基于车辆垂向与横向耦合动力学的双非线性状态观测器算法,以实现复杂行驶工况下车辆耦合侧倾运动状态的实时准确估计。首先,建立了路面激励模型与整车系统垂向与横向耦合动力学模型;接着,利用无迹卡尔曼滤波方法(UKF)与非线性模糊观测(T-S)理论,设计了非线性状态观测算法,以在不同路面激励工况下对车辆系统簧载质量与侧倾状态进行联合估计;最后,运用CarSim■动力学软件,对比分析了在标准A级与C级路面上进行J-turn试验工况下,采用联合状态观测器(UKF&T-S)实时估计车辆侧倾角与侧倾率的观测精度。结果表明,本文所设计的UKF&T-S观测器可有效估计车辆侧倾状态,且与CarSim■仿真数据相比识别状态标准偏差不超过10%。

摘要：为有效解决复杂行驶工况下非线性悬架系统运动状态无法精确获取的难题,实现模型参数不确定以及时变路面激励工况下悬架状态精确估计的目标,开展了悬架系统状态估计研究。在路面激励模型和非线性悬架系统模型的基础上,结合交互式多模型算法与基于马尔可夫链的蒙特卡洛理论,设计了考虑模型参数不确定以及时变路面激励工况下多模型交互无迹卡尔曼滤波(IMMUKF)状态估计算法,且利用随机控制稳定判据验证了所设计的非线性观测器稳定性判定。对比分析了不同路面激励工况下悬架系统对于传统无迹卡尔曼滤波观测器与IMMUKF观测器的状态估计精度,并进行了台架试验验证。试验与仿真结果表明,IMMUKF观测器可获取更高的系统状态识别精度,不同路面激励仿真工况下状态估计误差最大均方根值不超过8%.

摘要：强化智能车辆主动避撞能力是提升车辆安全性的关键,紧急工况下主动避撞功能高效、稳定执行是保障智能车辆多目标准确切换的基础。而当前主动避撞方法须进一步提升面对不同方向切入车辆的避撞能力。本文针对上述问题,量化计算碰撞风险,构建目标切换逻辑,设计分层系统控制架构,提出智能车辆切换控制方法。本方法确保车辆在满足稳定性约束的同时,增强车辆主动躲避不同方向切入车辆碰撞的能力,实现不同行驶目标间的稳定切换。多车试验平台验证了该方法的有效性和正确性。