摘要：四轮独立转向分布式驱动电动汽车具备常规车辆无法比拟的机动性、通过性和操纵稳定性,但其复杂的结构特点以及执行器的高度冗余加大了转向系统驱动电机失效的风险。针对单轮转向失效行驶稳定性问题,通过分析后轮主动转向对于车身稳定性的影响,采用附加后轮转向的单轨模型作为稳态参考模型,提出一种轮胎力可分配重构的分层控制方法。首先,根据轮胎侧偏状态确定各轮转向控制方式,考虑转向失效冲击和横摆角误差累积,设计基于参数自适应的递归非奇异终端滑模控制器即上层控制器;然后,以最小化轮胎负荷率作为优化目标,根据车辆状态动态调整执行机构的介入和退出,重新分配车轮转角和驱动/制动力矩来设计下层控制器;最后,通过离线仿真和控制器在环仿真对所提控制方法进行验证。结果表明,在单轮转向失效的工况下,所设计的控制器相比于普通滑模控制器使最大横向位置误差分别降低了85.2%和88.1%,使最大横摆角误差分别降低了81.8%和81.5%,可以使四轮独立转向分布式驱动电动汽车保持良好的行驶稳定性。

摘要：为改善四轮独立转向(4WIS)车辆的操纵稳定性,在设计了4WIS模型跟踪最优控制器的基础上,对最优控制参数对控制性能的影响以及4WIS车辆转向动力学特性进行了分析,提出了一种基于车辆转向状态的最优控制器参数调整策略,并设计了模糊逻辑控制参数调节器,实现最优控制器参数的自适应调整.结合4WIS车辆的八自由度动力学模型对提出的模糊最优控制系统进行仿真实验分析,结果表明:设计的4WIS模糊最优控制系统能够极大地改善车辆的稳定性与安全性;在高速低附着系数的极限工况下,该系统仍然够能保证车辆的理想转向状态.该系统对于强侧向风一类的侧向干扰具有很强的抑制能力;风速90 km/h的强侧风且无驾驶员干预情况下,车辆在320 m行驶距离内,侧向偏移量仅为0.78 m.

摘要：对于四轮独立转向(4WIS)电动汽车采取前后轮同时转向的策略,建立4WIS电动汽车动力学模型,得到相关的状态空间表达式,推导出线性时变路径跟踪预测模型.基于模型预测控制理论,结合约束条件和优化目标函数,将控制算法转化为标准二次规划问题,设计了4WIS路径跟踪控制器;然后利用Matlab/Carsim联合仿真平台,进行双移线工况下的仿真试验,最后验证控制算法对速度和路况的鲁棒性,分析了控制器参数对算法实时性的影响.

摘要：本文中对四轮独立转向电动汽车的转向控制方法进行研究。首先,基于前轮转向车辆的理想横摆角速度模型,建立四轮独立转向2自由度动力学模型。接着,以四轮侧偏角之和绝对值最小化作为优化目标函数,以质心侧偏角为零和理想横摆角速度作为约束条件,采用线型优化算法求解系统前馈控制器。再以轮胎侧偏角和横摆转矩为输入建立线性控制模型,运用最优区域极点配置方法设计反馈控制器。最后,建立人-车-路闭环仿真系统,分别进行双移线道路仿真实验和对开路面上的行驶仿真实验。结果表明,控制器能根据路面附着情况分配各轮转角,保证车辆跟踪理想状态。实车双移线实验进一步验证了控制器对车辆理想状态良好的跟踪精度。

摘要：为提高四轮独立转向(four wheel independence steering,4WIS)无人驾驶汽车在路径跟踪时的系统稳定性和跟踪精度,并改善轮胎磨损情况,提出了一种基于双层控制策略的路径跟踪控制算法.上层为基于Popov超稳定性理论的模型参考自适应路径跟踪控制器.基于二自由度单轨模型推导出路径跟踪误差状态方程,采用线性二次最优方法,解决了系统正向线性环节无法严格正实的问题.求解Popov积分不等式,保证了系统的超稳定性.在下层控制器中,基于阿克曼转向定理,设计了考虑轮胎侧偏的转角分配控制算法.在CarSim/Simulink联合仿真平台中进行仿真试验,结果表明:所设计的基于双层控制策略的路径跟踪控制算法能够高精度地完成路径跟踪任务,同时也保证了四轮独立转向无人驾驶汽车的行驶稳定性,轮胎的磨损情况也能得到改善.

摘要：建立以四轮侧偏角为输入的四轮独立转向车辆二自由度动力学模型。以四轮侧偏角绝对值之和为最小值,构建包含前馈和反馈控制的性能指标函数。根据动力学模型静态表达式和理想横摆角速度,获得前馈控制约束条件。建立车辆控制模型和理想跟踪模型,获得反馈控制约束。利用优化理论进行控制器求解,并进行仿真分析,讨论了车辆横摆转矩的选取与作用。建立人-车-路闭环仿真模型,进行模拟道路实验和实车低速跟踪实验,验证了控制器可根据路面附着情况分配各轮转角,充分利用路面附着条件,保证轮胎侧偏角处于较好附着区域。实验表明,控制器具有良好的跟踪性和鲁棒性,进一步提高了车辆的操纵稳定性。

摘要：介绍了电液比例方向阀在四轮独立转向中的应用 ,阐述了其基本工作原理 ,根据原理进行了控制器的电路设计 ,最后通过试验论证了这种比例阀控制器的优越性和实用性。

摘要：集成四轮独立驱动/独立转向系统的车轮角模块可以使整车具有优越的低速机动性和高速稳定性,是智能车辆的理想载体,但过多的转角/转矩控制输入增加了整车控制难度,实际行驶中的不确定性干扰也严重影响车辆控制鲁棒性,常用的标准模型预测控制无法处理这些不确定问题。为了提高角模块架构智能电动汽车路径跟踪控制鲁棒性,提出了基于Tube的鲁棒模型预测控制(Tube-RMPC)方法。搭建了整车动力学模型和路径跟踪模型,分析了车辆行驶过程中的不确定性,建立了干扰有界线性时变不确定性模型系统,构造了名义系统模型预测控制最优化问题,提出了一种能够应用于路径跟踪控制系统的具有较低系统保守性的鲁棒不变集计算方法,结合闭环系统反馈构建了鲁棒模型预测控制策略,基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真与硬件在环测试平台验证了所提控制策略的有效性和实时性。研究结果表明:在存在自身参数不确定及外界路面附着系数不确定性扰动状态下,所提出的Tube-RMPC相对于标准模型预测控制将横向位移偏差最大值分别降低了30.2%和48.4%,质心侧偏角最大值分别降低了31.6%和7.8%,有效提高了车辆跟踪精度及稳定性。所提出控制策略在保证控制精度的同时具有良好的鲁棒性,对其他智能汽车的控制系统设计具有重要参考价值。

摘要：针对无人车辆四轮独立转向过程中因不同步而产生的轮胎拖拽问题,设计了四轮独立转向系统电气式同步控制方案,建立了Simulink模型并进行了仿真分析.仿真结果表明:在给两个转向轮施加等值脉冲扰动后,其输出转速的跟踪误差系数能在短时间内趋于0;在给两个转向轮施加时长3 s的等幅正弦信号扰动后,其输出转速的波动幅值为4°/s,跟踪误差系数小于6%.表明该同步控制方案具有较好的抗干扰能力和同步稳定性.

摘要：针对四轮独立转向(four-wheel independent steering,4WIS)车辆的路径规划问题,提出了一种融合模式决策的图搜索算法.首先,对4WIS车辆三种运动模式进行建模,并分析其运动模式的运动特性,据此设计多模式节点拓展策略,实现了4WIS车辆多运动模式与路径规划的融合.然后,针对最优节点选取和运动模式决策问题,设计了多目标代价函数,引导4WIS车辆合理切换运动模式,并生成平滑路径.最后,在MATLAB软件上进行仿真实验,在多种场景中测试所提出算法,验证其可行性与有效性.结果表明:提出的算法在路径规划中考虑了三种运动模式的优化组合与模式切换问题,能实现最优运动模式序列和最短路径规划.且该算法求解效率高,所规划路径优异,能充分发挥4WIS车辆的高灵活性与高通过性,有效解决其路径规划问题.