一、Decoupling Control of Lateral Dynamics for 4WS Vehicle（论文文献综述）
孙英杰[1]（2021）在《分布式驱动电动汽车制动器失效的制动稳定性补偿控制研究》文中研究表明随着汽车工业的发展,采用线控制动的分布式驱动电动汽车成为车辆构型的趋势。此构型车辆的制动系统是由高度电气化的电子机械制动系统及轮毂电机再生制动系统组成,发生制动故障的可能性较高,同时该构型车辆在制动方面有较好的容错潜力,因此研究线控制动的分布式电动汽车制动执行器失效后的稳定性补偿控制有重大意义。本文主要开展如下研究:（1）根据分布式电动汽车制动系统构型,建立电子机械制动系统模型、轮毂电机再生制动系统模型、车辆动力学模型及轮胎模型,分析电子机械制动系统的执行性能,确定搭建的模型可以用于仿真验证。（2）建立单轮制动失效的车辆动力学模型,分析不同制动器失效后对车辆稳定性的影响,并通过MATLAB/Simulink与Car Sim联合仿真,选取横摆角、跑偏距离、制动距离作为表征车辆制动性能的参数,分析不同工况下单轮制动器失效对车辆制动性能的影响。（3）针对在不同制动强度下参与制动的制动器形式不同,以制动方向稳定性为控制目标,提出了以横摆角速度及质心侧偏角作为控制参数的控制策略,基于轴荷转移规律,建立力矩重构控制器应对轻度、中度制动工况下的制动执行器失效;基于高增益反馈鲁棒控制理论,设计了在重度制动电子机械制动失效工况下的前轮转角控制器。在重度制动工况下,前轮转角控制器、力矩重构控制器与ABS控制器联合工作完成对车辆制动稳定性的控制。（4）建立MATLAB/Simulink控制策略模型。完成Car Sim与MATLAB/Simulink联合仿真验证。基于x PC Target技术搭建硬件在环平台,对控制策略的代码可行性及实时性进行验证。
吴昊伦[2]（2020）在《线控四轮转向智能车路径跟踪与稳定性协同控制策略研究》文中进行了进一步梳理随着汽车产业和社会的不断发展,汽车的保有量不断提升,车辆在提高人们出行品质和运输效率的同时也增加了很多交通安全隐患。为了提高车辆安全性能,近几十年出现了很多车辆主动安全技术,如ABS,ESC等。四轮转向（Four Wheel Steering,4WS）作为车辆主动底盘技术之一,可以直接有效地提升车辆高速转向时的稳定性,是一直以来的研究热点。近几年线控技术在汽车领域得到应用与发展,四轮转向的形式由传统主动后轮转向发展为线控主动四轮转向,并可以实现多目标控制。本文以线控主动四轮转向智能车为研究对象,以实现车辆高速转向时路径跟踪性能与稳定性的协同控制为研究目标,对主动四轮转向控制策略进行了研究。针对以上研究对象和目标,首先建立车辆模型与状态观测器作为控制策略设计和验证的基础。为了便于控制策略的设计,根据车辆动力学方程建立了包括横摆和侧向在内的四轮转向车辆二自由度模型。在控制策略验证阶段,需要更贴近真实车辆的高自由度模型,本文采用Carsim软件中的整车模型去进行验证,同时基于魔术公式建立轮胎模型计算轮胎力为观测器设计提供基础。考虑实际中车辆的质心侧偏角难以用传感器测量,基于扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）建立了质心侧偏角观测器并验证观测精度。其次,在控制策略设计阶段,对路径跟踪与车辆稳定性协同控制策略进行研究。在路径跟踪控制方面,基于多点预瞄驾驶员模型与线性二次型最优控制理论设计了车辆横向路径跟踪控制策略;在车辆稳定性控制方面,首先基于最优控制的方法设计了前后轮主动转向控制策略,主动前轮转向（Active Front Steering,AFS）控制目标为减小路径跟踪误差,主动后轮转向（Active Rear Steering,ARS）的控制目标为提高车辆稳定性;考虑到前后轮主动转向时两者之间存在交互和耦合关系,基于Nash均衡动态博弈理论分别对开环Nash均衡控制策略与闭环Nash均衡控制策略进行推导,提出了基于动态博弈理论的前后轮协同控制策略。最后对以上控制策略进行仿真验证和对比分析,基于所搭建的硬件在环试验台对所设计的路径跟踪与稳定性协同控制策略进行验证,仿真及硬件在环试验结果表明,与传统的比例转向控制和基于最优控制的转向控制相比,所提出基于Nash均衡的前后轮协同控制策略可以在保证车辆稳定性的前提下有效的提升路径跟踪性能。
李冬[3]（2020）在《快速行驶紧急换道转向自动控制算法研究》文中认为随着人们对道路交通安全重视程度的增加,汽车系统也开始集成越来越多的主动安全技术。目前对于纵向防碰撞系统的研究大多是采用预警和制动操作来规避碰撞风险,但是在一些速度较快的紧急工况中,如前方障碍车突然停止、左右侧的视野盲区经过行人等,这类系统由于制动距离较长,作用效果十分有限,针对纵向防碰撞系统局限性,本文提出了一种快速行驶下通过转向介入,改变汽车的横向位置以达到避障效果的紧急转向算法。首先,本文基于国内外主动避障技术的研究现状,设计了紧急换道转向避障系统的总体架构,明确了各个功能模块之间的信息交互。按照紧急程度将主动避障行为分为碰撞报警,制动避障,和紧急转向避障三种形式,针对各个形式的特点,本文基于碰撞时间的倒数确定主车的安全状态,若存在碰撞风险,则进一步根据安全距离决策危险等级,按照危险等级系数采取不同的操作,同时,考虑到相关法律和驾乘人员安全性,本文设计了驾驶员接管策略以分配车辆的控制权。其次,本文分析了紧急换道转向避障应用场景的特点对换道轨迹提出了五点要求,由于传统的几种紧急换道轨迹规划方法并未考虑动态障碍物以及周围其他交通车等影响,所以本文选择了基于数值优化的规划方法,在紧急换道避障系统执行的有限时域内,对障碍车辆以及换道侧车辆未来的运动状态进行数学建模,根据各个车辆的空间位置决策纵向的可行驶区域及行驶轨迹,若存在可行的纵向轨迹,再根据障碍车横向位置、车道线边界以及换道宽度等决策横向可行驶区域及行驶轨迹,最终得到一系列离散时域内的期望运动状态集合,由于纵向和横向的最终轨迹是通过目标函数最优求解得到的,所以在避障的基础上尽可能的保证了驾乘人员的舒适性,同时,为了更好地评估安全状态,本文还提出了一种碰撞检测方法,检测规划轨迹发生碰撞的可能性。然后,针对规划轨迹的特性,本文将轨迹跟踪算法解耦为速度跟随控制和横向位移跟踪控制,针对速度跟随控制,本文设计了模糊自整定的比例-积分控制器,针对横向位移跟踪控制,本文设计了基于前馈-反馈、基于模型预测两种控制器并且通过不同速度下的双移线轨迹测试这两种控制器的效果。最后,本文基于CarSim/Simulink联合仿真测试了不同工况下紧急换道转向避障规划算法、速度跟随算法以及基于模型预测的横向位移跟踪算法耦合的效果,为了验证实车环境下算法的功能性,本文对某国产SUV进行了升级改装,建立了实车测试平台,同时考虑紧急换道实车测试的危险性,本文对实际的换道环境进行了简化,测试了在高速公路场景下,规划算法和基于前馈-反馈的横向位移跟踪控制器在一般换道行为中的适应性。
聂家弘[4]（2020）在《无人驾驶智能平台四轮转向轨迹跟踪控制研究》文中认为作为智能网联技术路线中的关键环节,近年来,轨迹跟踪控制得到了广泛的研究。由于目前所采用的控制方法被控对象多为前轮转向汽车,对于四轮转向的轨迹跟踪问题研究并不多见。因此本文考虑结合四轮转向的技术特点,设计开发适用于无人驾驶智能移动平台的四轮转向轨迹跟踪控制器。本文结合国家自然基金（51705185）-全地形搭载平台主动车身姿态与四轮转向智能协同控制系统研究,以无人驾驶智能平台为研究对象,重点开展了前轮转向与四轮转向轨迹跟踪控制策略的研究。主要分析了换道工况、定曲率工况以及八字绕环等不同参考轨迹下的轨迹跟踪效果。仿真结果表明,两种不同控制策略均能跟踪参考轨迹,并且四轮转向轨迹跟踪控制器在相同工况下较之前轮转向轨迹跟踪控制器具有更高的跟踪精度,其对平台纵向速度的适应性和极限工况的灵活性更加突出。对移动平台的实车实验结果同样表明两种控制器均能在试验场地内完成对参考轨迹的跟踪,且在某些工况下四轮转向轨迹跟踪控制器的控制效果更佳。实验结果与MATLAB/Simulink仿真结果比较吻合,可以用于验证所开发的多种控制策略的有效性。本文的主要研究内容如下:1.四轮转向智能移动平台的建模在对车辆经典动力学模型进行详细分析的基础上,针对无人驾驶智能移动平台的特性,建立适用于该平台轨迹跟踪控制的四轮转向动力学模型,增加后轮转角控制量,并对前轮转向模型中的部分参量进行修改,以保证模型能够准确反映平台在前后轮同时输入情况下的运动响应。2.基于MPC算法的前轮转向轨迹跟踪控制研究采用较为成熟的模型预测控制方法,根据参考轨迹、参考航向角等参考输入量,在保证安全性和稳定性的前提下实时计算平台的前轮转角,从而实现对预设轨迹的跟踪。所设计的控制器计算量较小,模型编译后可直接应用于实车试验,不过分依赖硬件条件,在控制器的计算量和轨迹跟踪精度上进行了较好的平衡。3.基于自适应MPC算法的四轮转向轨迹跟踪控制研究为了更好地发挥平台自身拥有的四轮转向优势,这里采用自适应MPC算法,设计开发了四轮转向轨迹跟踪控制器。自适应MPC算法克服了传统MPC算法对于平台动力学模型参数的限制,即对于平台纵向速度变化时,系统矩阵随之变化的问题,自适应MPC算法可以实时更新平台动力学模型的结构,每次计算时都将最新的平台动力学模型内化为MPC的预测模型,从而对纵向车速变化有更好的适应性。4.算法集成与实车试验基于UWB超宽带无线通讯技术进行园区内的轨迹跟踪闭环试验。首先对智能移动平台的基础性能进行测试,包括加速、制动和转向精度等。随后对轨迹跟踪控制系统硬件环境进行集成,包括OXTS RT2502惯导、MicroAutoBox1513/1514控制器等。软件方面结合MATLAB/Simulink与ControlDesk验证前述不同的控制策略,编译之后在平台上运行。试验结果表明,所设计的控制器均能在该平台上达到预期效果,对轨迹跟踪实际效果进行验证的同时,也对平台的动力学模型进行了较好的验证。本文的研究意义在于分析了四轮转向平台轨迹跟踪的控制原理,分别设计了适用于该平台的前轮转向与四轮转向轨迹跟踪控制器,并在智能驾驶试验场进行了四轮转向智能移动平台的轨迹跟踪试验,进一步验证了控制策略的有效性以及仿真与试验的一致性。
张健[5]（2020）在《分布式电驱动智能汽车路径跟踪控制实验研究》文中提出“电动化、智能化、网联化”是汽车技术发展的三大趋势,分布式电驱动智能汽车是顺应汽车发展的新型汽车,具有结构紧凑、传动效率高等优点。轨迹跟踪控制是智能汽车实现自动驾驶技术的前提和基础,如何控制车辆沿期望道路行驶是自动驾驶的关键技术。而动态路径规划是实现轨迹跟踪控制的前提,轨迹跟踪控制系统根据路径规划系统给出的道路信息控制车辆实现无人驾驶。因此,本文基于分布式电驱动智能汽车实车试验平台对一种轨迹跟踪控制策略和动态路径规划算法进行研究。建立车辆-道路系统动力学模型。基于研究对象分布式电驱动智能汽车,建立了用于纵向速度跟随的车辆纵向动力学模型。根据车辆与期望道路的运动学关系,建立了用于路径跟踪控制策略的基于预瞄理论的车辆-道路系统动力学模型,并选定质心点处的方向偏差和预瞄点处的横向偏差作为控制变量。并结合稳态圆周试验对车辆的前后轴侧偏刚度进行了估计。提出了一种速度跟随控制和路径跟踪控制策略。首先,根据分布式电驱动汽车的结构特点,提出了一种纵向速度跟随控制策略;根据分布式电驱动汽车的驱动特点,结合纵向速度控制,提出了一种差速转向控制算法。其次,基于车辆-道路系统动力学模型,提出了一种基于前馈-反馈的路径跟踪控制策略,根据车辆的稳态响应和期望道路的曲率计算前馈控制量,反馈控制则基于线性二次型调节器进行设计,根据方向偏差和横向偏差设计目标函数,求解黎卡提方程得到最优控制量。最后,进行了联合仿真试验,通过不同路况验证了轨迹跟踪控制策略的有效性,并考核了轨迹跟踪控制策略对速度变化的适应性。提出了一种基于多项式的动态路径规划方法。首先,根据车辆的实时位置和位姿信息,规划出多条五次多项式路径作为候选路径,其次,根据候选路径的道路中心性、道路平滑性和道路一致性构建目标函数,选取使目标函数最小的候选路径作为最优路径。最后,进行了联合仿真试验,路径规划仿真结果显示,路径规划算法能实时进行路径规划并计算期望道路曲率,并通过与实际道路曲率对比验证了其合理性。开发了分布式电驱动智能汽车实车试验平台,并进行轨迹跟踪控制策略和路径规划算法的试验研究。基于实车试验平台,进行轨迹跟踪实车试验,验证了轨迹跟踪控制策略在不同车速和不同工况下的有效性和实时性。结合轨迹跟踪控制,对路径规划算法进行了实车试验,通过三种路况验证了路径规划算法的合理性和实时性。在路径规划算法和轨迹跟踪控制策略共同作用下,车辆能够沿任意道路行驶。
赵霖[6]（2019）在《独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制》文中指出由于传统燃油汽车会造成严重的环境污染和能源危机,而电动汽车在环保和节能方面有着燃油汽车不可比拟的优势,其中,四轮独立驱动电动汽车各个车轮的运动状态独立可控,易于实现更加复杂的控制,因此逐渐成为当今研究的热点。由于四轮独立驱动电动汽车各个车轮之间无硬性机械连接,而且其驱/制动力矩独立可控,所以具有更多的可控自由度,这给车辆的稳定性协调控制带来了巨大的挑战。同时,随着执行器数量的增加,其出现故障的概率也明显增加,所以其安全控制问题成为汽车领域关注的热点。本文针对电动汽车的稳定性协调控制和驱动失效问题,分别利用博弈理论和模型预测控制理论,围绕电动汽车的侧向稳定控制和驱动失效容错控制进行了一系列研究,其中主要研究工作包括以下几点:（1）四轮独立驱动电动汽车系统动力学建模。以CarSim中传统车B-Class Car为原型车进行电动汽车改造,通过CarSim和MATLAB/Simulink软件联合的方式建立具有线控制/驱动和转向的电动汽车的整车模型,并对所建立的模型进行仿真验证;（2）基于非合作博弈理论的侧向稳定性控制研究。针对四轮独立驱动电动汽车的过驱动结构,提出了一种基于非合作博弈的分层式控制结构,其分为上下两层。其中上层控制器分别基于Nash和Stackelberg博弈理论进行稳定性控制策略的设计,并基于控制策略得到相应的控制行为。下层控制器利用拉格朗日乘子优化算法将上层控制器的虚拟控制量（附加横摆力矩）进行优化分配;（3）基于合作博弈理论的侧向稳定性控制研究。采用相似的双层式分层控制结构,其中上层控制器基于合作博弈理论进行稳定性控制策略的设计,并基于该策略得到相应的虚拟控制行为。在下层控制器中采用序列二次规划（SQP）优化分配算法将上层控制策略的虚拟控制行为（附加横摆力矩）分配到各车轮执行器;（4）基于模型预测（MPC）的驱动容错控制研究。首先建立面向MPC的包含横向、纵向、横摆运动的三自由度车辆动力学控制模型。然后,以减小车辆的质心侧偏角和横摆角速度偏差为目标设计成本函数,并对控制器输出建立约束条件。同时,在车辆发生故障后对车辆控制结构进行重构化表达,并利用所建立的重构预测模型对车辆的未来运行状态和输出进行估计。最后,利用二次规划优化算法对所建立的多约束优化问题进行滚动时域求解。最后通过CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真,对所设计控制策略的有效性进行验证。研究结果表明,基于非合作和合作博弈所设计的车辆稳定性控制策略能够在极限工况下将车辆控制在相对稳定的状态。其中,在高速低附着的双移线工况下,相对于经典的LQR控制,合作博弈控制将车辆的质心侧偏角峰值减小了63.1%。同时,基于MPC所设计的容错控制器能够在车辆左前轮失效的工况下,通过功能冗余的健康转向和驱/制动系统将车辆控制在安全的状态。
陈栋[7]（2019）在《后轮随动转向车辆的半主动控制及智能随动转向系统研究》文中研究指明后轮随动转向技术是一种提高车辆操纵稳定性的方法之一,但传统的车辆后轮随动系统由于结构和材料参数的固定而有其一定的局限性,只能在一定车速范围内提高车辆的操控性。随着新型智能材料的不断涌现和发展,在机械、航空、土木等产生了许多新的技术。本文将智能材料应用于车辆后轮随动转向技术,探索性研究车辆后轮随动车辆的半主动控制技术和智能随动转向系统。考虑智能材料普遍具有粘弹性力学特性,首先利用分数阶微积分描述智能材料本构关系,综合考虑具有车辆轮胎的非线性特性和后轮随动转向系统的影响,建立车辆的三自由度非线性分数阶动力学模型。通过大量数值仿真,结果显示车辆在一定的条件下后轮会出现摆振现象,摆振属于自激振动现象。通过改变随动转向系统智能材料的参数或后轮转向系统结构参数能够可实现对后轮转向车辆摆振的抑制。通过计算得到一些随动系统相关参数的Hopf分岔图,为后轮转向机构结构参数的设计提供参考。利用新型智能材料特性提出一种半主动的控制方式,该方式可以在一定范围内调节后轮随动转向系统的相关材料参数,实现随动刚度可调,再并联一智能阻尼器实现随动系统阻尼可调,以提高随动转向车辆的稳定性。根据前轮转角与质心侧偏角的传递函数,得到随动转向系统的刚度和阻尼调节律。仿真结果表明:在线性车辆模型中,车辆的质心侧偏角和横摆角速度明显减小,车辆稳定性提高,且在高速行驶时改善效果更明显;在非线性车辆模型中,质心侧偏角更接近零值,且在低速和高速行驶状态都能有良好的控制效果。结果证明了半主动控制策略有良好的可行性和实用性,且更适用于非线性车辆模型中。为了将智能材料与随动转向技术相结合,本文设计一套智能随动转向系统,该系统由四连杆运动机构和控制操纵部分组成,在有机硅分子智能材料和智能随动转向机构的作用下通过改变随动刚度来控制后轮转角。智能随动转向系统的机械结构部分通过CATIA进行建模,并通过ADAMS进行装配和动力学仿真。仿真结果表明:智能随动转向系统具有位移放大效应,验证了智能随动转向系统的可行性。当车辆在某一速度行驶转向时,该系统只需施加一定的瞬间电流即可实现后轮转向。通过比较不同侧向力作用下的电流与随动转向角之间的关系图,表明设计的智能转向机构具有合理性与适用性。
王伍洋[8]（2019）在《线控四轮转向车辆的非线性控制策略研究》文中研究表明在电动化、智能化、网联化、共享化的汽车工业“新四化”影响下,现代先进控制理论和技术参与的汽车主动安全技术日益受到人们的关注。其中,线控主动四轮转向技术（SBW-4WS）作为一种能有效提高汽车操纵稳定性、驾驶舒适性、主动安全性的综合底盘技术,符合当前资源节约型、环境保护型、节能安全型的汽车产业的市场需求和发展方向,具有良好的商业价值和发展前景。首先,简单介绍了车辆操纵动力学,通过对汽车侧向动力学的分析可知,轮胎非线性对车辆操纵稳定性和行驶安全性的影响不能忽视。其次,在分析了不同轮胎模型对控制器设计的影响后引入轮胎map表,用map表来表征轮胎的非线性特性,并建立了含有map的非线性车辆模型。最后,选取质心侧偏角和横摆角速度作为状态变量,前、后轮转角为控制器输出。为了提高线控主动四轮转向技术工程实现的可能性,将非线性三步法控制策略用于SBW-4WS车辆的控制器设计中。非线性三步法是从现代汽车控制工程中提炼出来的一种基于模型的控制方法,由类稳态控制、参考动态前馈控制、误差反馈控制三部分组成。非线性三步法控制器在设计过程中通过反查map表的方法避免了非线性因素所带来的影响,给非仿射系统控制算法的应用及控制器的设计提供了新的解决方案。在Carsim中的仿真实验验证了所设计控制器的有效性,证明了非线性三步法控制器能提高SBW-4WS车辆的操纵稳定性和主动安全性。为了充分发掘map表的潜力,本文提出了一种新的数据驱动预测控制方案,区别于基于子空间辨识的数据驱动预测控制,该方案用map代替辨识起到预测的作用,通过哈希技术实现map表的存储、查找和调用,将非线性预测控制转化成线性预测控制,有效地减小了计算负担。最后用粒子群优化算法对map-MPC优化问题求解。仿真结果表明该算法在满足SBW-4WS控制需求的基础上有效地降低了非线性预测控制求解的复杂程度。
张磊[9]（2019）在《四轮转向车辆建模与转向稳定性研究》文中认为四轮转向（4WS）技术作为提高车辆操纵稳定性和行驶安全性的有效控制方式之一,已经受到越来越多的关注和研究。大量研究和实车测试表明,4WS技术在改善车辆低速转向灵活性,提高高速行驶安全性方面有着显着优越性。基于此,本文以四轮转向车辆为研究对象,旨在研究影响四轮转向车辆操稳性的因素,探寻四轮转向更好的控制策略和控制方法,主要研究内容如下:（1）根据牛顿第二定律和牛顿力学矢量体系,建立二自由度、三自由度四轮转向车辆数学模型,分别对两种模型进行仿真对比分析,仿真结果表明三自由度模型仿真曲线与车辆真实的转向特性更加贴合。其次,基于二自由度车辆模型的横摆角速度增益公式,通过利用Matlab编程,得到了2WS和4WS横摆角速度增益曲线,仿真图像表明四轮转向相比于两轮转向车辆有较好的转向特性。（2）以二自由度四轮转向数学模型为例,建立前后轮比例控制和比例加横摆反馈联合控制两种常用控制方法,分析在该两种控制方法下前轮角阶跃激励对4WS车辆稳态的影响,仿真结果表明这两种控制方法在低速和高速控制时各有优缺点,相比前轮转向均在一定程度上改善了车辆低速时的灵活性及中高速时的转向稳定性。（3）四轮转向后轮控制方法的研究。根据模糊PID控制基本原理,采用比例加横摆角速度反馈的控制策略,一起构成模糊PID控制器,该控制器的输入量是横摆角速度和理想横摆角速度之间的偏差和偏差变化率,输出量是K p、K i、Kd三个参数的变化量。同时就粒子群优化模糊PID参数的基本原理做了介绍,分析了基于粒子群寻优模糊PID的实现过程及控制器的优化设计,建立了基于粒子群优化的模糊控制器的仿真模型。（4）通过在Adams/View中建立起包括车辆轮胎、悬架系统、转向系统、制动系统、动力及车身等子系统,设置后轮转角为系统状态变量,然后在Car模块下完成四轮转向整车多体动力学模型装配。利用Car/Control接口导出Adams四轮转向模型,同时设置输入、输出变量,并与Matlab进行联合仿真,分别进行了前轮角阶跃和ISO移线两个试验,验证了前文研究的四轮转向控制方法的有效性。（5）研究时滞对含电动助力转向的四轮转向车辆操稳性的影响。通过分析电动助力转向系统结构和工作原理,推导时滞量产生的机理以及如何定性表达时滞量的大小。建立驾驶员理想模型,并与Car/Control接口导出的Adams四轮转向模型结合组成人-车闭环控制系统,通过联合仿真不断改变时滞量的大小,得到不同的输出响应曲线。仿真结果表明时滞对车辆的质心侧偏角和横摆角速度等有很大影响,将导致车辆稳定性变差甚至失稳。
朱侗[10]（2019）在《基于多Agent框架的4WID电动汽车四轮主动转向控制及路径跟踪研究》文中指出四轮独立驱动电动汽车通过轮毂电机直接驱动车轮,减少了冗长的机械传动装置,可以通过四个电机的独立控制实现不同的主动控制策略,为汽车主动安全控制和自动驾驶提供了理想的平台。同时,四轮转向技术能够显着提高汽车低速时的转向灵活性和高速转向时的操纵稳定性,是实现汽车主动安全控制的重要途径之一。本文建立四轮独立驱动电动汽车动态控制框架,采用微分博弈进行四轮主动转向控制研究,设计基于模型预测控制的四轮主动转向路径跟踪控制器,并在实车平台进行了纵向速度跟踪控制试验研究。主要研究内容如下:（1）搭建基于多Agent的四轮独立驱动电动汽车动态控制框架,为后续控制系统的设计提供基础。对框架整车模块和驾驶员模块进行数学模型的搭建与分析,包括基于CarSim软件详细定义整车系统特性参数,利用Simulink软件搭建轮毂电机力矩响应模型、魔术公式轮胎模型、基于单点预瞄的方向控制驾驶员模型和基于模糊PID的速度控制驾驶员模型。通过CarSim和Matlab/Simulink的联合仿真,验证了搭建模型的有效性和合理性,为控制系统的设计提供模型基础。（2）在深入剖析四轮转向前、后轮转向角的相互影响和控制目标冲突、干涉问题的基础上,采用前馈控制和反馈控制相结合的方式,将前轮附加转向角和后轮转向角的反馈控制量定义为参与微分博弈的两个Agent,通过求解耦合代数黎卡提方程组得到非合作反馈纳什均衡解,实现了四轮独立驱动电动汽车的四轮主动转向控制。在CarSim和Matlab/Simulink联合环境中进行仿真,通过与四轮主动转向最优控制器、前后轮转角比例控制器的仿真试验结果进行比较,验证了本文设计控制器的有效性。（3）基于模型预测控制设计四轮主动转向路径跟踪控制器。在考虑试验工况车辆最大纵向速度的前提下,进行CarSim和Matlab/Simulink联合仿真,通过紧急避障双移线和蛇形道路线路径跟踪试验对所设计的控制器有效性进行验证,并和前轮转向路径跟踪控制结果进行对比分析。（4）进行基于四轮独立驱动电动汽车平台的实车试验研究。基于PID控制算法设计纵向速度跟踪控制系统,利用MicroAutoBox和ControlDesk进行实车场地试验,成功实现对期望纵向车速的跟踪。
二、Decoupling Control of Lateral Dynamics for 4WS Vehicle（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Decoupling Control of Lateral Dynamics for 4WS Vehicle（论文提纲范文）
（1）分布式驱动电动汽车制动器失效的制动稳定性补偿控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 制动失效时车辆稳定性控制研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文采用的线控制动分布式电动汽车制动系统简介 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 分布式电动汽车建模及分析 |
| 2.1 分布式驱动电动汽车整车模型 |
| 2.2 轮毂电机再生制动模型 |
| 2.3 EMB系统建模 |
| 2.3.1 EMB执行系统建模 |
| 2.3.2 EMB控制系统建模 |
| 2.4 车辆动力学模型的建模 |
| 2.5 轮胎模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于制动失效工况的车辆制动稳定性分析 |
| 3.1 车辆制动性能评价指标选择 |
| 3.2 制动失效工况 |
| 3.2.1 轮毂电机制动失效工况 |
| 3.2.2 EMB失效工况 |
| 3.3 不同制动工况下单轮制动失效对制动稳定性的影响 |
| 3.3.1 ABS触发对制动器失效后制动稳定性影响 |
| 3.3.2 故障轮位置对制动稳定性影响 |
| 3.3.3 制动强度与制动初速度对失效后制动稳定性的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 单轮制动器失效后的制动稳定性控制策略 |
| 4.1 单轮制动器失效时制动力控制 |
| 4.1.1 单轮轮毂电机制动失效工况制动稳定性控制 |
| 4.1.2 单轮EMB制动失效后制动力控制 |
| 4.2 前轮转角控制器设计 |
| 4.2.1 非线性控制器简介及几种非线性控制器对比 |
| 4.2.2 控制律设计 |
| 4.3 单轮制动执行器失效时力矩重构与前轮转角控制策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 控制策略仿真及硬件在环实验 |
| 5.1 Car Sim与 Simulink联合仿真 |
| 5.1.1 轻度制动轮毂电机再生制动故障仿真结果 |
| 5.1.2 中度制动EMB故障仿真结果 |
| 5.1.3 重度制动EMB故障仿真结果 |
| 5.2 硬件在环实验 |
| 5.2.1 硬件在环平台搭建 |
| 5.2.2 硬件在环实验结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（2）线控四轮转向智能车路径跟踪与稳定性协同控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 四轮转向技术国内外应用现状 |
| 1.3 四轮转向及路径跟踪控制策略国内外研究现状 |
| 1.4 线控主动四轮转向智能车架构 |
| 1.5 主要研究内容及框架 |
| 2 车辆动力学模型及状态观测器建立 |
| 2.1 汽车动力学模型 |
| 2.2 Carsim整车模型与轮胎模型建立 |
| 2.3 基于EKF的质心侧偏角估计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于最优控制的协同控制策略研究 |
| 3.1 线性二次型最优控制理论 |
| 3.2 多点预瞄驾驶员模型 |
| 3.3 基于最优控制的协同控制策略 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Nash均衡的协同控制策略研究 |
| 4.1 线性二次型微分博弈简介 |
| 4.2 基于开环Nash均衡的协同控制策略 |
| 4.3 基于闭环Nash均衡的协同控制策略 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 硬件在环试验验证 |
| 5.1 硬件在环试验台方案 |
| 5.2 硬件在环试验台搭建 |
| 5.3 硬件在环试验台通讯程序 |
| 5.4 底层转向器转角环控制 |
| 5.5 硬件在环模拟试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）快速行驶紧急换道转向自动控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 自动转向避障系统研究现状 |
| 1.2.1 轨迹规划国内外研究现状 |
| 1.2.2 轨迹跟踪控制国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第2章 车辆模型建立与整体控制架构设计 |
| 2.1 车辆模型的建立 |
| 2.1.1 车辆横向动力学模型建立 |
| 2.1.2 车辆轮胎模型建立 |
| 2.2 紧急换道转向系统架构设计 |
| 2.3 紧急换道转向系统危险等级决策 |
| 2.3.1 传感信息坐标转换 |
| 2.3.2 危险等级决策 |
| 2.4 驾驶员接管策略设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 紧急换道转向系统的轨迹规划设计 |
| 3.1 换道行为轨迹规划概述 |
| 3.1.1 多项式轨迹规划 |
| 3.1.2 螺旋线轨迹规划 |
| 3.1.3 贝塞尔曲线轨迹规划 |
| 3.2 基于数值优化的换道行为轨迹规划 |
| 3.2.1 避障阶段时间选取 |
| 3.2.2 紧急换道纵向规划 |
| 3.2.3 紧急换道横向规划 |
| 3.2.4 碰撞检测 |
| 3.3 轨迹规划仿真研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 紧急换道轨迹跟踪控制算法研究 |
| 4.1 车辆速度跟随控制器设计 |
| 4.1.1 模糊自整定PID控制器原理 |
| 4.1.2 基于STFPI的速度跟随控制器设计 |
| 4.2 基于FBC的横向位移跟踪控制器设计 |
| 4.3 基于MPC的横向位移跟踪控制器设计 |
| 4.3.1 模型预测控制对象模型简化 |
| 4.3.2 线性时变模型预测控制器设计 |
| 4.3.3 基于模型预测的横向位移跟踪控制器求解 |
| 4.4 横向位移跟踪控制器仿真对比验证 |
| 4.4.1 低速工况下的对比试验 |
| 4.4.2 高速工况下的对比试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 仿真及实车试验验证 |
| 5.1 联合仿真环境搭建 |
| 5.1.1 联合仿真信号矩阵建立 |
| 5.1.2 轨迹规划及跟踪控制器参数设计 |
| 5.2 紧急换道策略仿真验证 |
| 5.2.1 障碍车静止场景仿真验证 |
| 5.2.2 障碍车运动场景仿真验证 |
| 5.3 实车试验研究 |
| 5.3.1 实车试验平台搭建 |
| 5.3.2 实车通信架构设计 |
| 5.3.3 典型工况实车试验验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来的研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）无人驾驶智能平台四轮转向轨迹跟踪控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 智能移动平台的关键技术 |
| 1.3 轨迹跟踪及四轮转向的控制方法研究状况 |
| 1.3.1 轨迹跟踪控制研究状况 |
| 1.3.2 四轮转向控制研究状况 |
| 1.4 本文的研究内容与研究方法 |
| 第2章 智能移动平台系统建模与动力学分析 |
| 2.1 智能移动平台机械结构 |
| 2.2 四轮转向车辆动力学建模 |
| 2.2.1 四轮转向平台侧向动力学模型 |
| 2.2.2 四轮转向平台纵向动力学模型 |
| 2.2.3 轮胎模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于MPC的前轮转向轨迹跟踪控制器设计 |
| 3.1 轨迹跟踪问题描述 |
| 3.2 模型预测控制理论介绍 |
| 3.3 基于MPC的前轮转向轨迹跟踪控制算法开发 |
| 3.3.1 线性模型MPC控制器设计 |
| 3.3.2 考虑轮胎模型的稳定性分析 |
| 3.3.3 二次规划问题求解 |
| 3.4 MATLAB/Simulink与 UE4 联合仿真验证 |
| 3.4.1 联合仿真环境介绍 |
| 3.4.2 轨迹跟踪控制器仿真工况设计 |
| 3.4.3 前轮转向轨迹跟踪控制器仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自适应MPC的四轮转向轨迹跟踪控制器设计 |
| 4.1 四轮转向问题描述 |
| 4.2 基于自适应MPC的四轮转向轨迹跟踪控制算法开发 |
| 4.2.1 自适应MPC算法介绍 |
| 4.2.2 四轮转向轨迹跟踪控制器设计 |
| 4.3 四轮转向轨迹跟踪控制器仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 无人驾驶智能移动平台实车实验 |
| 5.1 实验设备及实验方案 |
| 5.2 智能移动平台基础性能测试 |
| 5.2.1 平台纵向测试 |
| 5.2.2 平台侧向测试 |
| 5.3 基于UWB的前轮转向轨迹跟踪实验 |
| 5.4 基于UWB的四轮转向轨迹跟踪实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结及展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介以及硕士期间的成果 |
| 致谢 |
（5）分布式电驱动智能汽车路径跟踪控制实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轨迹跟踪研究现状 |
| 1.2.2 动态路径规划研究现状 |
| 1.2.3 目前存在的问题 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 第2章 车辆-道路系统动力学模型 |
| 2.1 本文研究对象 |
| 2.2 车辆纵横向动力学模型 |
| 2.2.1 车辆动力学模型 |
| 2.2.2 车辆纵向动力学模型 |
| 2.2.3 车辆横向动力学模型 |
| 2.3 基于预瞄理论的车辆-道路系统动力学模型 |
| 2.4 轮胎侧偏刚度估计 |
| 2.5 车辆行驶轨迹 |
| 2.5.1 基于模型的车辆行驶轨迹 |
| 2.5.2 GPS坐标转换 |
| 2.5.3 基于二分法求解最近点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 智能汽车轨迹跟踪控制的最优控制器 |
| 3.1 轨迹跟踪控制系统结构 |
| 3.2 速度跟随控制设计 |
| 3.2.1 纵向速度控制设计 |
| 3.2.2 差速转向控制设计 |
| 3.3 路径跟踪控制设计 |
| 3.3.1 前馈控制设计 |
| 3.3.2 反馈控制设计 |
| 3.4 轨迹跟踪联合仿真验证 |
| 3.4.1 单移线跟踪试验 |
| 3.4.2 稳态圆周跟踪试验 |
| 3.4.3 变速单移线轨迹跟踪仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于多项式的动态路径规划 |
| 4.1 路径规划系统结构 |
| 4.2 路径规划系统设计 |
| 4.2.1 生成候选路径 |
| 4.2.2 选择最优路径 |
| 4.3 路径规划仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实车试验平台开发与试验研究 |
| 5.1 分布式电驱动智能汽车试验平台 |
| 5.2 实车试验 |
| 5.2.1 纵向速度跟随实车试验 |
| 5.2.2 轨迹跟踪控制实车试验 |
| 5.2.3 动态路径规划实车试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 |
（6）独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 |
| 1.2 底盘协调控制研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 底盘容错控制研究现状 |
| 1.3.1 被动容错控制 |
| 1.3.2 主动容错控制 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 基于CarSim的线控电动汽车整车动力学建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 CarSim软件简介 |
| 2.3 整车模型基本结构 |
| 2.4 线控电动汽车动力学建模 |
| 2.4.1 转向系统建模 |
| 2.4.2 动力传动系统模型 |
| 2.4.3 车体模型 |
| 2.4.4 轮胎模型 |
| 2.4.5 悬架模型 |
| 2.4.6 电机模型 |
| 2.5 CarSim整车模型与Simulink仿真接口设置 |
| 2.6. 四轮独立驱动电动汽车模型验证 |
| 2.6.1 正弦转向输入工况 |
| 2.6.2 阶跃转向输入工况 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于非合作博弈的整车稳定性控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非合作博弈理论 |
| 3.2.1 博弈理论控制模型 |
| 3.2.2 非合作反馈Nash均衡博弈 |
| 3.2.3 非合作Stackelberg博弈 |
| 3.3 整体控制策略 |
| 3.4 基于非合作博弈的上层控制器设计 |
| 3.4.1 基于Nash博弈的上层控制器设计 |
| 3.4.2 基于Stackelberg博弈的上层控制器设计 |
| 3.5 基于拉格朗日乘子法的下层控制器设计 |
| 3.6 仿真验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于合作博弈的整车稳定性协调控制器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 合作博弈理论概述 |
| 4.3 基于合作博弈的上层控制器设计 |
| 4.4 基于序列二次规划的驱动力分配 |
| 4.4.1 序列二次规划概述 |
| 4.4.2 基于序列二次规划的下层控制器设计 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于模型预测控制的车辆驱动容错控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型预测控制原理 |
| 5.3 模型预测控制策略设计 |
| 5.4 动力学控制模型和参考模型 |
| 5.4.1 动力学控制模型 |
| 5.4.2 参考模型 |
| 5.4.3 MPC控制规则及状态空间模型建立 |
| 5.4.4 模型预测控制求解 |
| 5.5 仿真试验与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目目录 |
| C. 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（7）后轮随动转向车辆的半主动控制及智能随动转向系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 后轮随动转向车辆的国内外研究现状 |
| 1.2.2 智能转向系统的国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 文章结构 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 分数阶微积分 |
| 2.1.1 分数阶微积分介绍 |
| 2.1.2 分数阶微积分定义 |
| 2.1.3 分数阶拉普拉斯变换 |
| 2.2 轮胎侧偏特性 |
| 2.3 魔术轮胎 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 后轮随动车辆摆振分析 |
| 3.1 分数阶三自由度后轮随动车辆动力学模型 |
| 3.1.1 分数阶后轮随动车辆模型 |
| 3.1.2 车辆动力学 |
| 3.2 后轮随动车辆摆振 |
| 3.3 后轮随动车辆摆振影响因素 |
| 3.3.1 粘弹性材料对摆振的影响分析 |
| 3.3.2 随动系统参数对摆振的影响分析 |
| 3.3.3 车辆参数对摆振的影响分析 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 后轮随动转向车辆的半主动控制 |
| 4.1 随动转向车辆传递函数 |
| 4.2 随动转向系统刚度和阻尼调节律 |
| 4.3 系统的Bode图分析 |
| 4.4 半主动控制策略的数值仿真分析 |
| 4.4.1 线性模型的数值仿真分析 |
| 4.4.2 非线性模型的数值仿真分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 智能随动转向机构 |
| 5.1 智能随动转向机构研究设计 |
| 5.2 智能随动转向机构主要零部件实体建模 |
| 5.2.1 主要零部件实体建模 |
| 5.2.2 其他零部件实体建模 |
| 5.3 智能随动转向机构刚体系统仿真分析 |
| 5.3.1 系统仿真参数设定 |
| 5.3.2 系统仿真分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 硕士期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（8）线控四轮转向车辆的非线性控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 四轮转向技术研究背景及意义 |
| 1.2.1 四轮转向技术概念 |
| 1.2.2 四轮转向系统分类 |
| 1.2.3 线控-四轮转向 |
| 1.3 四轮转向技术研究现状 |
| 1.3.1 四轮转向技术的应用现状 |
| 1.3.2 四轮转向汽车控制技术国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.4 本文研究思路及内容 |
| 第2章 四轮转向系统 |
| 2.1 车辆坐标系转换 |
| 2.2 线性二自由度车辆模型 |
| 2.3 轮胎模型 |
| 2.4 非线性车辆模型 |
| 2.5 Carsim仿真软件介绍 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 线控主动四轮转向车辆的非线性三步法控制策略 |
| 3.1 非线性三步法 |
| 3.2 非线性三步法应用示例 |
| 3.3 线控主动四轮转向车辆的非线性三步法控制器设计 |
| 3.3.1 线控主动四轮转向车辆控制问题分析 |
| 3.3.2 理想参考模型 |
| 3.3.3 非线性三步法控制器 |
| 3.4 仿真与分析 |
| 3.4.1 方向盘角阶跃实验 |
| 3.4.2 方向盘连续正弦实验 |
| 3.4.3 高速-侧风实验 |
| 3.4.4 仿真总结 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 线控主动四轮转向车辆的数据驱动预测控制策略 |
| 4.1 数据驱动预测控制 |
| 4.2 线控主动四轮转向车辆的数据驱动预测控制器设计 |
| 4.2.1 数据驱动预测控制优化问题描述 |
| 4.2.2 数据驱动预测控制优化问题求解 |
| 4.3 仿真与分析 |
| 4.3.1 方向盘角阶跃实验 |
| 4.3.2 方向盘连续正弦实验 |
| 4.3.3 高速-侧风实验 |
| 4.3.4 仿真总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及研究成果 |
| 致谢 |
（9）四轮转向车辆建模与转向稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 四轮转向技术简介 |
| 1.2.1 四轮转向的特点及优势 |
| 1.2.2 常见的四轮转向系统 |
| 1.3 四轮转向技术的研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 四轮转向发展趋势 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 车辆动力学模型及四轮转向特性分析 |
| 2.1 四轮转向二自由度车辆动力学模型 |
| 2.1.1 简化四轮转向车辆模型 |
| 2.1.2 建立动力学数学模型 |
| 2.2 四轮转向三自由度车辆动力学模型 |
| 2.3 方向盘角阶跃对4WS的稳态影响 |
| 2.3.1 控制策略及控制方法的建立 |
| 2.3.2 角阶跃输入下仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 四轮转向车辆模糊PID控制方法 |
| 3.1 模糊控制的基本概述 |
| 3.1.1 模糊控制的诞生和应用 |
| 3.1.2 模糊控制的优势 |
| 3.1.3 模糊控制系统的基本组成 |
| 3.2 PID控制原理基础 |
| 3.3 四轮转向后轮控制方法的研究 |
| 3.3.1 模糊PID控制器基本原理 |
| 3.3.2 控制策略的确定 |
| 3.3.3 自适应模糊控制器的设计 |
| 3.3.4 推导理想的参考模型 |
| 3.4 基于粒子群优化的模糊PID参数 |
| 3.4.1 模糊PID参数优化的基本思想 |
| 3.4.2 粒子群优化模糊PID参数的实现过程 |
| 3.4.3 基于粒子群算法的模糊PID控制器优化设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 Adams四轮转向车辆建模与联合仿真 |
| 4.1 Adams四轮转向车辆模型建模 |
| 4.1.1 悬架模型 |
| 4.1.2 转向系统模型 |
| 4.1.3 选择轮胎模型 |
| 4.1.4 道路模型 |
| 4.1.5 其他结构模型 |
| 4.1.6 模型的装配 |
| 4.2 基于Adams的4WS整车联合仿真 |
| 4.2.1 确定模型的输入输出变量并导出模型 |
| 4.2.2 联合仿真模型的建立 |
| 4.2.3 转向稳定性的试验仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 时滞对含助力转向的4WS车辆操稳性的影响 |
| 5.1 车辆助力转向系统简介 |
| 5.2 人-车闭环系统模型 |
| 5.2.1 驾驶员模型 |
| 5.2.2 含时滞量的电动助力转向系统 |
| 5.2.3 建立人-车闭环系统仿真模型 |
| 5.3 时滞影响下的仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与课题及发表论文 |
| 致谢 |
（10）基于多Agent框架的4WID电动汽车四轮主动转向控制及路径跟踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 与课题相关领域的国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 多Agent系统研究现状 |
| 1.2.2 分布式轮毂电机驱动电动汽车研究现状 |
| 1.2.3 四轮转向技术研究现状 |
| 1.2.4 自动驾驶汽车路径跟踪技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 基于多Agent的电动汽车动态控制框架与数学模型 |
| 2.1 基于多Agent的四轮独立驱动电动汽车动态控制框架 |
| 2.2 CarSim软件平台简介 |
| 2.3 4WID-4WS电动汽车整车模型搭建 |
| 2.3.1 CarSim车辆模型选择 |
| 2.3.2 轮毂电机力矩响应模型搭建 |
| 2.3.3 轮胎模型搭建 |
| 2.4 驾驶员模型搭建 |
| 2.4.1 方向控制驾驶员模型 |
| 2.4.2 速度控制驾驶员模型 |
| 2.5 单移线工况仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于微分博弈的四轮主动转向控制研究 |
| 3.1 微分博弈理论模型的建立 |
| 3.1.1 微分博弈理论基础概述 |
| 3.1.2 非合作非零和无限时长线性二次型微分博弈模型的建立 |
| 3.1.3 非合作反馈纳什均衡解的求解 |
| 3.2 4WID-4WS电动汽车动力学模型 |
| 3.2.1 线性二自由度车辆动力学模型 |
| 3.2.2 车辆转向理想状态跟踪模型 |
| 3.3 基于微分博弈的四轮主动转向控制 |
| 3.4 基于最优控制和比例控制的四轮转向控制策略 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 J-turn工况仿真分析 |
| 3.5.2 闭环双移线工况仿真分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于模型预测控制的四轮主动转向路径跟踪研究 |
| 4.1 4WID-4WS自动驾驶电动汽车横向控制设计 |
| 4.1.1 4WID-4WS自动驾驶电动汽车运动学模型 |
| 4.1.2 4WID-4WS自动驾驶电动汽车路径跟踪控制模型 |
| 4.2 4WID-4WS自动驾驶电动汽车模型预测控制器设计 |
| 4.2.1 模型预测控制简介 |
| 4.2.2 路径跟踪控制器设计 |
| 4.2.3 MPC控制器优化求解 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.3.1 紧急避障双移线工况 |
| 4.3.2 蛇形道路线工况 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于四轮独立驱动电动汽车实车平台的试验研究 |
| 5.1 四轮独立驱动电动汽车试验平台 |
| 5.2 基于PID控制算法的速度跟踪实车试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、Decoupling Control of Lateral Dynamics for 4WS Vehicle（论文参考文献）
- [1]分布式驱动电动汽车制动器失效的制动稳定性补偿控制研究[D]. 孙英杰. 燕山大学, 2021(01)
- [2]线控四轮转向智能车路径跟踪与稳定性协同控制策略研究[D]. 吴昊伦. 山东科技大学, 2020(06)
- [3]快速行驶紧急换道转向自动控制算法研究[D]. 李冬. 吉林大学, 2020(08)
- [4]无人驾驶智能平台四轮转向轨迹跟踪控制研究[D]. 聂家弘. 吉林大学, 2020(08)
- [5]分布式电驱动智能汽车路径跟踪控制实验研究[D]. 张健. 武汉理工大学, 2020(08)
- [6]独立驱动电动汽车底盘博弈协调与驱动容错控制[D]. 赵霖. 重庆大学, 2019
- [7]后轮随动转向车辆的半主动控制及智能随动转向系统研究[D]. 陈栋. 南京林业大学, 2019(05)
- [8]线控四轮转向车辆的非线性控制策略研究[D]. 王伍洋. 吉林大学, 2019(11)
- [9]四轮转向车辆建模与转向稳定性研究[D]. 张磊. 山东理工大学, 2019(03)
- [10]基于多Agent框架的4WID电动汽车四轮主动转向控制及路径跟踪研究[D]. 朱侗. 东南大学, 2019(06)