自动驾驶智能汽车逐渐普及,其在通过城市路面的沟渠、井盖和减速带等特殊路面时,制动与减速时的稳定性与乘坐舒适性较差,为改善这一状况,对悬架的设计提出了更高的要求。为了提高自动驾驶智能汽车制动与减速时的稳定性,通过融合比例积...自动驾驶智能汽车逐渐普及,其在通过城市路面的沟渠、井盖和减速带等特殊路面时,制动与减速时的稳定性与乘坐舒适性较差,为改善这一状况,对悬架的设计提出了更高的要求。为了提高自动驾驶智能汽车制动与减速时的稳定性,通过融合比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)与模糊算法,设计了针对这些特殊路面的主动悬架模糊PID控制器,在Matlab/Simulink软件中搭建了半车主动悬架仿真模型,通过惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)实车测量了沟渠路面的路面激励信息,并完成仿真试验。结果表明,当自动驾驶智能汽车在C级路面和沟渠路面行驶时,设计的主动悬架模糊PID控制器较单一算法的控制器更有效地降低了车身垂向加速度、车身俯仰角加速度、车轮动载荷和悬架动行程,改善了悬架性能。展开更多
文摘自动驾驶智能汽车逐渐普及,其在通过城市路面的沟渠、井盖和减速带等特殊路面时,制动与减速时的稳定性与乘坐舒适性较差,为改善这一状况,对悬架的设计提出了更高的要求。为了提高自动驾驶智能汽车制动与减速时的稳定性,通过融合比例积分微分(Proportional Integral Derivative,PID)与模糊算法,设计了针对这些特殊路面的主动悬架模糊PID控制器,在Matlab/Simulink软件中搭建了半车主动悬架仿真模型,通过惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)实车测量了沟渠路面的路面激励信息,并完成仿真试验。结果表明,当自动驾驶智能汽车在C级路面和沟渠路面行驶时,设计的主动悬架模糊PID控制器较单一算法的控制器更有效地降低了车身垂向加速度、车身俯仰角加速度、车轮动载荷和悬架动行程,改善了悬架性能。
