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题名电驱动汽车横摆稳定性自适应积分终端滑模控制
被引量：1
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作者
高伟
杨成源
邓召文
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机构
湖北汽车工业学院汽车工程学院
南京航空航天大学能源与动力学院
湖北汽车工业学院智能网联汽车学院
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出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
北大核心
2025年第1期55-61,共7页
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基金
湖北省自然科学基金项目(2023AFB985)。
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文摘
为提高分布式电驱动车辆的横摆稳定性,采用分层控制方法设计了一种基于自适应积分终端滑模控制的直接横摆力矩控制策略。控制策略上层设计了一种自适应积分终端滑模控制器以计算目标附加横摆力矩;控制策略下层以轮胎附着利用率最小为优化目标,采用二次规划控制算法设计了转矩优化分配控制器;通过Matlab-CarSim联合仿真平台对控制策略的有效性进行了对比验证。仿真结果表明:在高附着系数路面下,应用自适应积分终端滑模控制器车辆的质心侧偏角峰值,相较于无控制和积分滑模控制车辆的下降率分别为17.1%和1.7%,横摆角速度峰值下降率分别为13.7%和3.4%;在低附着系数路面下,质心侧偏角峰值相较于无控制和积分滑模控制车辆的下降率分别为69%和39.4%,横摆角速度峰值下降率分别为16%和2.4%,提高了车辆的横摆稳定性与行驶安全性。
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关键词
分布式电驱动
横摆稳定性
自适应积分终端滑模
二次规划
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Keywords
distributed-drive electric vehicle
yaw stability
adaptive integral terminal sliding mode
quadratic programming
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分类号
U461.6
[机械工程—车辆工程]
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题名基于变预测时域的MPC车辆纵横向跟踪控制研究
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作者
卢国强
高伟
邓召文
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机构
湖北汽车工业学院汽车工程学院
湖北汽车工业学院智能网联汽车学院
南京航空航天大学能源与动力学院
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出处
《拖拉机与农用运输车》
2025年第4期29-32,共4页
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基金
湖北省自然基金项目(2023AFB985)
湖北省自然科学基金(联合基金)项目(2025AFD188)
学校揭榜挂帅项目(2024JBB02)。
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文摘
为了改善MPC控制精度,提升汽车在不同车速下的轨迹跟踪精度和稳定性,提出一种变预测控制时域的MPC纵横向跟踪控制器。首先搭建汽车动力学模型,然后根据不同的预测时域、控制时域对MPC控制器的影响,分别设计了自适应MPC横向控制器、位置速度的双PID纵向控制器,最后,以纵向车速为耦合点开发了纵横向综合控制系统,并搭建MatLab/Simulink和CarSim联合仿真平台,在不同车速下对设计的纵横向轨迹跟踪控制系统进行了仿真研究。结果表明,设计的变预测时域MPC纵横向跟踪控制器提升了车辆的高低速轨迹跟踪精度,有效的缩短了跟踪误差,同时保证了行驶稳定性和舒适性。
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关键词
变预测控制时域
MPC控制器
双PID控制
纵横向控制
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Keywords
Variable prediction horizon
MPC controller
Dual PID control
Longitudinal control
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分类号
U461.4
[机械工程—车辆工程]
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题名基于双分辨率栅格地图的机器人路径规划研究
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作者
苏毅
吴文欢
李鼎鑫
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机构
湖北汽车工业学院智能网联汽车学院
航天时代飞鸿技术有限公司
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出处
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第3期86-100,共15页
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文摘
针对非平坦地形环境下移动机器人路径规划存在的存储效率低与地形适应性不足问题,提出一种基于双分辨率分层栅格地图的改进A^(*)路径规划算法。该算法通过构建由高分辨率障碍物层和低分辨率高程层组成的复合栅格地图,其中障碍物层采用二值化表征刚性障碍分布,高程层基于数字高程模型量化地形起伏特征,从而实现地形特征的分层描述。在此基础上改进A^(*)算法,重构其动态加权复合代价函数,改进后的算法在移动代价函数中引入地形坡度约束、能耗权重与安全系数三重优化维度,将启发式函数扩展为融合空间距离、坡度均方根及地形风险值的多模态评价指标,并设计基于距离敏感的动态权重调节策略,通过Sigmoid函数实现全局启发式搜索与局部路径优化的平滑过渡。实验表明,在边长为700 m×700 m的矩形测绘范围内,双分辨率分层栅格地图结构相较三维栅格地图减少61.7%存储负载;相较于传统A^(*)算法,该方法规划路径的高程波动标准差降低38.9%。机器人实体实验验证了该方法可有效规避陡坡地形与障碍物。工程应用实验表明,该方法在在油田巡检等大尺度非结构化场景中内存占用减少62%,路径规划响应时间低于6.9 s,规划的路径具备平缓低起伏特性。
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关键词
路径规划
分层栅格地图
移动机器人
A^(*)算法
油田巡检
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Keywords
path planning
layered raster maps
mobile robots
A^(*)algorithm
oilfield inspection
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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