融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性模型预测控制研究

提出了一种融合预瞄特性的智能电动汽车稳定性前馈+反馈控制方法.建立车辆预瞄模型,通过汽车在环境感知时的前视行为,引入道路曲率作为车辆动力学特性的影响因素.基于在前视信息指导下的车辆位姿变化,根据道路附着能力和车速指数模型描述期望纵向车速,建立轮胎侧偏刚度补偿的稳定性前馈控制方法.同时,采用模型预测控制(MPC)设计稳定性反馈控制律,根据车辆的预瞄信息自适应调整预测模型参数和预测时间,消除前馈控制误差及路面扰动等不确定性因素带来的影响.研究结果表明,本文提出的控制策略下汽车质心侧偏角、横摆角速度和侧向加速度小,且跟踪精度更高.仿真试验中,相比于无控制、MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,本文提出的控制策略在双移线工况1下质心侧偏角峰值分别减小了41.3％、28.9％和10.0％,横摆角速度峰值分别减小了18.0％、6.7％和2.0％,双移线工况2下质心侧偏角峰值分别减小了27.2％、8.7％和8.0％,横摆角速度峰值分别减小了16.9％、12.9％和8.6％;相比于MPC反馈控制与前馈+定参数MPC反馈控制,在蛇行工况1下,质心侧偏角峰值分别减小了49.8％与34.8％,横摆角速度峰值分别减小了21.8％与12.7％;在蛇行工况2下,质心侧偏角峰值分别减小了36.6％和18.6％,横摆角速度峰值分别减小了17.7％和12.4％.