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题名微型货车高速转弯的改进模型预测防侧翻控制
被引量：3
- 1
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作者
张昊
李擎
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机构
北京信息科技大学自动化学院
高动态导航技术北京重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第19期8264-8272,共9页
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基金
国家自然科学基金(61971048)
北京学者计划(2022YFF0607403)。
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文摘
为解决高速转向过程中,微型货车容易侧翻的问题,提出一种前馈反馈-史密斯预估-模型预测控制结合差动制动的防侧翻控制方法。首先建立三自由度车辆模型,得到纵向速度、横摆角速度、簧载滚转角的实际值,并与Carsim得到的理论值相减得到状态偏差,接着以车辆的归一化的零力矩点横向偏移为预警指标,设计模型预测控制(model predictive control,MPC)控制器计算附加横摆力矩,通过差动制动方法分配制动力矩,最终实现车辆防侧翻。通过Carsim和MATLAB/Simulink联合仿真,进行车辆转弯运动实验。实验结果表明,该控制方法可以有效提升微型货车在高速转向过程的稳定性,提高微型货车的安全性。
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关键词
模型预测控制
前馈反馈
史密斯预估
差动制动
联合仿真
侧翻控制
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Keywords
model predictive control
feedforward feedback
Smith predictor
differential braking
co-Simulation
rollover control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
U469
[机械工程—车辆工程]
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题名遮蔽空间单兵双足不等式约束融合定位方法
被引量：2
- 2
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作者
苏中
王一静
李磊
刘一康
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机构
北京信息科技大学高动态导航技术北京重点实验室
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出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期540-546,554,共8页
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基金
国家自然科学基金(61771059,61801032)
国家重点研发计划(2020YFC1511702)
北京市自然科学基金(4212003)。
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文摘
在一些遮蔽空间环境,如地铁施工、隧道检修等内部,对于单兵的入内救援提出了挑战,自主的单兵定位是保障人员安全的必要手段。针对现有基于惯性的单兵定位方法定位误差大的问题,提出了一种遮蔽空间单兵双足不等式约束融合定位方法。利用双足之间最大步长作为约束条件,缩短零速修正间隔以增加观测量。同时双足在不等式约束的基础上,利用最优阈值检测算法,准确识别不同步速,实现自适应步速识别。实验结果表明,利用最优阈值的零速检测算法和双足不等式约束的单兵导航定位方法,比双足未加约束时的定位精度提高86.12%,与双足等式约束的定位算法相比平均定位精度提高61.48%。
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关键词
复杂环境
不等式约束
行人自主导航
航向漂移
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Keywords
complex environment
inequality constraint
pedestrian self-navigation
heading drift
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名地下空间单兵定位零速修正算法仿真研究
被引量：6
- 3
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作者
王一静
苏中
李擎
李磊
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机构
北京信息科技大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期2545-2551,共7页
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基金
国家重点研发计划(2020YFC1511702)
国家自然科学基金(61771059,61801032)
+2 种基金
北京市自然科学基金(4212003)
高动态导航技术北京市重点实验室资助(42112003)
现代测控技术教育部重点实验室资助。
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文摘
针对隧道复杂而危险的坍塌环境,对隧道救援人员定位系统的相关安全隐患进行深入分析,对于惯性器件佩戴在胸前、腰上、小腿、脚面等进行仿真研究,发现在脚面的修正效果更好。由于惯性器件装置的误差积累问题,根据人行走过程中脚底完全接触到地面时速度基本为零这一特点,对比了加速度和角速度零速修正的算法,提出组合零速检测和卡尔曼滤波融合的零速修正,实现自主式适用于地下空间环境下的单兵导航技术。通过封闭室内环境测试数据及计算结果,验证了算法的有效性,误差比不超过1%。
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关键词
灾害环境
惯性器件
卡尔曼滤波
零速修正
行人导航
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Keywords
disaster environment
inertial device
kalman filter
zero-speed correction
pedestrian navigation
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名车辆轨迹的预瞄与模糊分数阶比例-积分-微分控制
被引量：8
- 4
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作者
罗鹏
李擎
董禄
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机构
北京信息科技大学自动化学院
高动态导航技术北京重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第17期7056-7063,共8页
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基金
国家自然科学基金(61971048)。
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文摘
为提高无人车辆轨迹控制的精度,提出了一种基于预瞄误差建模和优化模糊分数阶比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制的车辆路径跟踪方法。根据车辆动力学特性,引入预瞄横向误差模型,以预瞄横向误差为输入,车辆前轮转角为输出,调整转角角度减小偏差实现轨迹跟踪,设计模糊分数阶PID跟踪控制器。该控制器在PID的基础上结合分数阶理论,同时利用粒子群算法优化的模糊控制器对参数进行在线调整。在CarSim/Simulink联合仿真平台进行仿真研究。研究结果表明,所设计的控制器可行有效,为轨迹控制的研究提供了参考。
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关键词
无人车辆
轨迹控制
预瞄误差
模糊控制
分数阶PID控制
粒子群算法
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Keywords
unmanned vehicle
trajectory control
preview error
fuzzy control
fractional order PID control
particle swarm optimization
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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