基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制.pdf

【基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制】 在智能汽车领域，路径跟踪控制是确保车辆自主导航和安全行驶的关键技术。这篇论文“基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制”探讨了一种新的控制策略，旨在提高分布式驱动电动智能汽车在路径跟踪过程中的参数估计精度，同时降低模型不确定性的负面影响。 1. **状态估计系统** 由于车辆的纵向和横向速度通常难以直接精确测量，研究者构建了一个5输入3输出3状态的状态估计系统。这个系统利用最少模型误差准则来处理轮胎非线性特性的观测模型误差，从而提供更准确的速度估计。 2. **路径跟踪控制** 基于车辆的运动学模型，研究中计算了期望的横摆角速度响应，这是路径跟踪的重要指标。通过自适应滑模算法，实现了主动转向控制，这种算法能够动态调整控制策略以应对系统参数的变化，增强了鲁棒性。 3. **不确定性在线估计** 考虑到线控转向系统可能出现的失效风险，论文引入了径向基神经网络（RBFNN）来在线估计系统不确定性。RBFNN以其强大的非线性建模能力，可以有效处理实际系统中可能出现的各种不确定性因素。 4. **横摆稳定性控制** 为了进一步提升车辆的稳定性，设计了直接横摆稳定控制器，并应用最优转矩分配策略。这种策略优化了各个车轮的驱动力矩分配，以达到最佳的稳定性效果。 5. **联合仿真验证** 论文通过Carsim/Matlab联合仿真实验，验证了所提出的路径跟踪控制策略的有效性。结果表明，基于最小模型误差准则的观测器能够提供可靠的估计，而路径跟踪控制器则确保了车辆具有良好的跟踪精度和鲁棒性。 这篇论文提出的控制策略是针对智能汽车路径跟踪控制的一次创新尝试，它结合了现代控制理论与机器学习方法，提高了系统的整体性能和可靠性。这一研究对于未来智能汽车自主导航系统的开发具有重要的理论指导意义和实践价值。