项目名称: 融合线控转向功能的汽车鲁棒滑模转向及横摆稳定性控制研究

项目编号: No.61503113

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 王海

作者单位: 合肥工业大学

项目金额: 21万元

中文摘要: 线控转向系统是目前汽车智能转向研究的热点和前沿,是实现汽车高精度转向及横摆稳定性控制的关键技术。然而,由于车辆复杂的非线性动力学关系,在设计汽车转向及横摆稳定性控制过程中,研究人员面临着许多理论和技术上的挑战。本项目将致力于在路面条件和汽车动力学参数未知的前提下,研究基于鲁棒滑模控制的汽车转向及横摆稳定性控制策略。拟设计快速非奇异终端滑模及可变增益超螺旋滑模控制算法,克服现存转向控制算法的不足,改善闭环系统在参数摄动和路面干扰条件下的转向性能。拟设计用于整车横摆稳定性控制的自适应滑模和滑模学习控制算法,确保闭环横摆角速度误差动力学在横向动力学参数未知条件下的稳定性。控制理论和方法将在线控转向实验平台及实验样车上得到验证。本研究为线控转向汽车的转向控制和横摆稳定性控制问题提供新思路和通用策略,对滑模控制理论在汽车线控转向及稳定性控制系统中的应用具有重要借鉴意义。

中文关键词: 鲁棒性;干扰抑制;跟踪控制;输出反馈;验证平台

英文摘要: Steer-by-Wire (SbW) system which is currently a hot and leading-edge topic in intelligent automotive steering research is an essential technology for realizing the vehicle high precision steering and yaw stability control. However, due to the complex nonlinear dynamical relationship of vehicles, researchers now are facing many challenges in theory and technology. This research is devoted to studying robust sliding mode-based steering and yaw stability control strategies based on the premise of unknown road conditions and vehicle dynamic parameters. Fast nonsingular terminal sliding mode and variable gain super-twisting sliding mode control algorithms will be designed, in order to overcome the shortcomings of existing steering control methods and improve the steering performance of the closed-loop system under the conditions of parameter uncertainties and road disturbances. Adaptive sliding mode control and sliding mode learning control algorithms will be proposed for the SbW equipped vehicle yaw stability control, with the aim of ensuring the closed-loop stability of yaw error dynamics with unknown vehicle lateral dynamic parameters. The developed control theories and methods will be validated on the SbW experimental platform and experimental car. This research will provide innovative idea and general strategy for the steering control and yaw stability control of SbW equipped vehicle, and also have an important reference for the application of sliding mode control theory to the vehicle SbW and yaw stability control systems.

英文关键词: Robustness Property;Disturbance Rejection;Tracking Control;Output Feedback;Experimental Platform

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

中国智能驾驶行业研究报告(附报告)64页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2022年3月6日
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
类脑超大规模深度神经网络系统
专知会员服务
54+阅读 · 2022年1月21日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月15日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
自动驾驶软件测试技术研究综述
专知会员服务
57+阅读 · 2021年2月19日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
造卫星的技术抢滩自动驾驶市场,你准备好了吗?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年4月6日
嬴彻科技完成L4级重卡无人驾驶路测
量子位
0+阅读 · 2022年3月7日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
30+阅读 · 2019年7月7日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
21+阅读 · 2019年5月9日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
3+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
24+阅读 · 2021年6月25日
Arxiv
15+阅读 · 2021年2月19日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
小贴士
相关VIP内容
中国智能驾驶行业研究报告(附报告)64页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2022年3月6日
【AAAI2022】一种基于状态扰动的鲁棒强化学习算法
专知会员服务
33+阅读 · 2022年1月31日
类脑超大规模深度神经网络系统
专知会员服务
54+阅读 · 2022年1月21日
Kyoto大学Toshiyuki:快速复杂控制系统的实时优化,133页ppt
专知会员服务
27+阅读 · 2021年9月17日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月15日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年9月14日
自动驾驶软件测试技术研究综述
专知会员服务
57+阅读 · 2021年2月19日
专知会员服务
132+阅读 · 2021年2月17日
相关资讯
造卫星的技术抢滩自动驾驶市场,你准备好了吗?
创业邦杂志
0+阅读 · 2022年4月6日
嬴彻科技完成L4级重卡无人驾驶路测
量子位
0+阅读 · 2022年3月7日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
30+阅读 · 2019年7月7日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
21+阅读 · 2019年5月9日
基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
20+阅读 · 2017年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员