摘要：分布式驱动电动汽车各轮转矩独立可控,可通过控制左右车轮力矩差实现转向功能。以分布式驱动电动无人车为研究对象,针对该类车辆的差动转向特性,提出了一种基于速度优化的路径跟踪控制策略,旨在提高车辆在复杂路径下的路径跟踪控制精度。根据驾驶员驾驶习惯,考虑到道路曲率、路面附着系数等道路条件对车速的影响,基于动力学模型确定最大安全车速,通过速度优化算法实现车辆的纵向速度控制。采用线性时变模型预测控制方法求解期望前轮转角,设计了滑模变结构的差动转向控制策略,实现速度优化下的路径跟踪功能。基于Carsim与Matlab/Simulink进行联合仿真验证。结果表明:控制器能根据道路条件变化实时调节车速,在实现路径跟踪功能的同时,也具有良好的稳定性。

摘要：为提高分布式驱动电动汽车的控制性能,并针对部分汽车状态参数无法直接通过传感器测量的情况,采用无迹卡尔曼滤波设计车辆状态与参数耦合非线性观测器,对整车的状态及执行器失效系数进行估计。建立非线性车辆动力学模型,将电机的故障诊断问题转化为参数的实时估计问题,利用UKF(Unscented Kalman Filter)对汽车横摆角速度、纵向车速等进行实时估计,运用Carsim/Simulink联合仿真进行验证。仿真结果表明:该观测器能准确估计出上述相关车辆状态和参数,验证了该估计算法具有较高的实时性与准确性。