基于质心侧偏角估计算法的车道保持稳定性控制

发布时间：2024-03-17 06:40

　　为了提高低附着系数路面车道保持能力和稳定性,基于质心侧偏角和横摆角速度与期望值的差值设计了车道保持转向角补偿模糊控制器。质心侧偏角和横摆角速度是表征汽车稳定性的重要参数,也是所设计的模糊控制器的输入量,但质心侧偏角不易直接测量。因此,针对质心侧偏角运动学和动力学估计算法各自的特点,并利用前者修正后者的估计值,提出了质心侧偏角集成估计算法。基于CarSim/Simulink仿真结果表明,所提出的质心侧偏角估计算法具有较高估计精度,所设计的转向角补偿模糊控制器具有更好的车道保持能力和稳定性。

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

图1在固定坐标系中的车辆模型

———t时刻车辆的横向坐标和横向速度。通过驾驶员模型得到车道保持转向角，然后由期望的车辆动力学模型获得期望质心侧偏角，并基于车辆运动学模型获得系统的期望横摆角速度。以期望值与实际值的差值作为车道保持稳定性模糊控制器的输入，模糊控制器的输出为转向角补偿，通过线控转向系统实现车道保持....

图2质心侧偏角误差的隶属度函数

质心侧偏角误差绝对值Δβ的隶属度函数如图2所示，横摆角速度误差绝对值Δr的隶属度函数如图3所示，转向角补偿绝对值Δδsw的隶属度函数如图4所示。转向角补偿的正负可由文献[16]确定。图3横摆角速度误差的隶属度函数

图3横摆角速度误差的隶属度函数

图2质心侧偏角误差的隶属度函数图4转向角补偿绝对值的隶属度函数

图4转向角补偿绝对值的隶属度函数

图3横摆角速度误差的隶属度函数Δβ的基本论域为[0,30]，Δr的基本论域为[0,50]，Δδsw的基本论域为[0,50]。Δβ，Δr和Δδsw的模糊子集均为{S,M,L}。模糊规则为：如果Δβ是S且Δr是S那么Δδsw是S，如果Δβ是S且Δr是M那么Δδsw是S，如果Δβ是S....

本文编号：3930659