摘要：为提高车辆导航系统的精确度和可靠性,提出一种车辆动力学模型辅助惯性导航系统的方法。建立车辆非线性动力学模型,利用四阶龙格库塔法实时解算速度信息。以惯导误差方程为状态方程,动力学模型与惯性导航解算的速度差为观测量,设计了容积卡尔曼滤波器,并用估计的状态误差对惯导进行校正。仿真结果表明,所提出的利用车辆动力学模型辅助惯导的方法能有效抑制惯导误差的发散,位置精度和速度精度比纯惯导系统提高了一个数量级,航向角精度提高了73%。

摘要：针对自动驾驶车辆换道轨迹规划时的操纵稳定性问题,基于CarSim/Simulink仿真平台建立了车辆动力学模型,构建了轨迹规划系统框架,通过轨迹信息后处理并提出了目标函数设计,进行了横向控制序列采样以保证车辆的稳定与极限性能,完成了算法对轨迹的综合评价选优。随后开展了仿真试验,对比分析了轨迹跟踪控制系统下的实际轨迹、最优规划方法所规划的换道轨迹。仿真结果表明,该轨迹规划系统框架及算法模型能有效提高车辆的操纵稳定性,可实现冰雪路面等极端工况下自动驾驶车辆换道轨迹规划。

摘要：本文研究了非铺装道路情况下非公路宽体车的动态质量测定问题,针对现有车辆质量测试的不足,提出了基于车辆动力学模型的动态质量测试方法,该方法首先需要建立精确的车辆动力学和地面力学模型,基于现有无人驾驶硬件平台设计了专门的动态质量测试系统,分析了测试过程的偏差数据并在算法中剔除异常数据,车辆质量数据通过均方根值持续累计并实时显示在测试监控界面上,通过测试数据表明:上述方法获取的数据有效且误差较小,具有很大的现实意义,对于无人驾驶车辆经济性控制算法具有决定性作用。

摘要：随着汽车智能化的发展,高级驾驶辅助系统(ADAS)相关产品逐渐进入市场。文章针对智能车自适应巡航(ACC)和车道保持(LKA)系统的联合控制问题,建立车辆动力学模型。车辆动力学是一个多自由度耦合的非线性系统,为了建立准确的车辆模型,首先在一些基本的假设条件下,分别从车辆纵向动力学、横向动力学、驾驶员模型这三个角度,对车辆进行了建模与分析,为后续控制策略设计提供模型基础。

摘要：基于李亚普诺夫函数设计了模型参考变结构控制器,该控制器通过产生主动横摆力矩迫使车辆的响应跟踪参考模型的理想输出,从而提高了车辆的主动安全性.用该控制模型计算了车辆在正弦输入和阶跃输入时的横摆角速度以及车辆质心的侧偏角响应,仿真计算结果表明控制车辆的横摆力矩能够有效改善车辆的横摆角速度、质心侧偏角响应,并且该控制器能更好的适应车速和路况的变化,鲁棒性强.

摘要：研究含有时变参数的车辆动力学模型的输出跟踪控制问题.控制目标是使车辆的横摆角速度和质心侧偏角分别跟踪理想的设定值,通过反推方法设计输出反馈自适应控制器.控制器的输出为主动横摆力矩,通过控制主动横摆力矩来控制车辆的输出响应跟踪理想的输出信号,从而提高车辆的安全性.仿真结果表明,该控制器能更好地适应车速和路况的变化,鲁棒性强.

摘要：用二自由度车辆动力学状态方程建立了车辆横摆角速度跟踪控制模型.用横摆角速度与其期望值的差值建立了该问题的性能指标并设计了神经网络控制器,用该模型计算了车辆在急速转向操纵时的横摆角速度以及车辆质心的侧偏角响应,计算结果表明此时车辆的操纵稳定性得到了有效改善.最后给出了进一步研究工作所要采用的半实物仿真试验的设计.

摘要：提出在轮毂电机与车轴之间安装直线电机的电动轮结构,建立带轮内主动减振系统的11自由度电动轮车辆动力学模型,利用最优控制理论以车身垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度、车辆主悬架动行程和车轮相对动载荷五参数均方根值加权平方和的积分值最小为优化目标,以轮毂电机与车轮垂向相对最大位移10 mm为约束条件,对轮内主动减振系统的控制器进行设计。结果表明,与轮毂电机刚性连接车轮的电动轮车辆模型相比,有轮内主动减振系统的电动轮车辆模型既可满足对车轮内部空间对轮毂电机垂向相对位移要求,又使车辆平顺性轮胎接地性能有明显改善。

摘要：为了提高车辆轨迹跟踪的准确性和稳定性,对传统模型预测控制(MPC)的轨迹跟踪控制进行优化,提出了一种自适应模型预测控制轨迹跟踪算法。首先改进了前轮偏角和前轮偏角控制量的约束条件,增加了车辆横摆角和纵向位移的约束条件,其次在车辆前轮转角输出控制中添加低通滤波器,减小车辆前轮转角的波动,使前轮转动更加平顺。然后设计了一种自适应预测时域(N_(p))控制器,能够根据车辆的不同车速实时生成最佳的N_(p)值使轨迹跟踪达到最佳状态。仿真结果表明,综合运用所提出的算法在车辆运行过程中能够有效提高轨迹跟踪的准确性和稳定性,具有一定的实用价值。

摘要：针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,避免了CKF中对协方差矩阵的开方操作,提高了算法的稳定性。利用MATLAB与CarSim联合仿真平台在不同路面条件下进行了多工况仿真验证,并将所提出算法与CKF算法进行对比,结果表明,SCKF算法的鲁棒性较高,估计精度高于CKF算法的估计精度,可以满足车辆主动安全系统的要求。