CN115071732A - 一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 - Google Patents
一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115071732A CN115071732A CN202210832940.1A CN202210832940A CN115071732A CN 115071732 A CN115071732 A CN 115071732A CN 202210832940 A CN202210832940 A CN 202210832940A CN 115071732 A CN115071732 A CN 115071732A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lqr
- vehicle
- smc
- control
- control method
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 239000003677 Sheet moulding compound Substances 0.000 title description 16
- 230000004044 response Effects 0.000 title description 6
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 7
- 210000001258 synovial membrane Anatomy 0.000 claims abstract description 6
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
- B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
- B60W2050/0008—Feedback, closed loop systems or details of feedback error signal
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0019—Control system elements or transfer functions
- B60W2050/0028—Mathematical models, e.g. for simulation
- B60W2050/0031—Mathematical model of the vehicle
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W2720/00—Output or target parameters relating to overall vehicle dynamics
- B60W2720/30—Wheel torque
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Algebra (AREA)
- Steering Control In Accordance With Driving Conditions (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法,根据车辆横向动力学模型确定LQR状态方程并离散化,基于离散化的状态方程构造反馈控制器及代价函数,计算LQR目标控制量,对LQR目标控制量进行线性化处理,根据处理后的目标控制量确定SMC滑膜控制器的滑膜面;根据车辆实施行驶数据和滑膜状态确定SMC滑膜控制器的趋近率;基于车辆动力学模型和滑膜面计算滑膜面倒数,根据滑膜面倒数和趋近率确定最终前轮转矩,根据最终前轮转矩对车辆进行横向控制。本发明基于最优控制理论,计算LQR反馈控制率,基于车辆动力学模型设计滑模面,计算最终前轮转角,不仅满足车辆控制精度要求,而且鲁棒性更强,能满足商用车各个场景的控制需求。
Description
技术领域
本发明属于汽车控制技术领域,具体涉及一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法。
背景技术
现有方案1:CN110568758A提供了一种自动驾驶汽车的参数自适应横向运动LQR控制方法,具体包括如下步骤:实时采集横向运动控制***所需的目标路径信息,车辆位置信息,车辆状态信息;对采集的数据进行处理转换;根据采集的数据信息,按制定的基于路径跟踪误差和车路位置关系的LQR控制参数调整策略确定当前状态下的控制器参数;根据确定的控制器参数,计算自动驾驶汽车的转向控制量,将其传递给转向执行器执行.本发明在自动驾驶横向LQR控制器为基础,添加一种基于路径跟踪误差和车路位置关系的LQR控制器参数计算调整策略。
现有方案2:CN114179818A公开了一种基于自适应预瞄时间和滑模控制的智能汽车横向控制方法,采用滑模控制方法SMC,在SMC中考虑建立单点自适应预瞄模型,设计出一种基于横向偏差、道路边界和整车运动响应特性的优化函数来确定自适应预瞄时间。根据稳态横摆角速度假设,利用此预瞄时间采用期望式方法来求得理想横摆角速度,将其作为滑模控制器的输入,建立一种基于实际横摆角速度和理想横摆角速度之差的滑模控制器,并选择合适的切换函数,来对理想方向盘转角进行优化。
现有方案1存在以下风险:
对于商用车而言,负载变化大,车辆动力学线性度低,单纯的LQR控制误差较大,不能满足复杂工况下的控制精度。
该自适应控制方法针对横向偏差和航向偏差调整控制参数,控制响应慢,且控制输出不连续,容易造成震荡。
现有方案2存在以下风险:
根据运动学预瞄模型设计滑模面,难以覆盖高速场景,不能满足商用车控制性能指标。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述背景技术存在的不足,提供一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法。
本发明采用的技术方案是:一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法,根据车辆横向动力学模型确定LQR状态方程并离散化,基于离散化的状态方程构造反馈控制器及代价函数,根据反馈控制器及代价函数计算LQR目标控制量;
基于车辆运动学方程对LQR目标控制量进行线性化处理,根据处理后的目标控制量确定SMC滑膜控制器的滑膜面;
根据车辆实施行驶数据和滑膜状态确定SMC滑膜控制器的趋近率;
基于车辆动力学模型和滑膜面计算滑膜面倒数,根据滑膜面倒数和趋近率确定最终前轮转矩,根据最终前轮转矩对车辆进行横向控制。
进一步地,所述车辆横向动力学模型为
其中,ey为横向位移偏差,为横向速度偏差,eψ为横摆角偏差,为横摆角速度偏差,Cαf为前轴侧偏刚度,Cαr为后轴侧偏刚度,m为车辆载荷,Vx为车辆纵向车速,lf为前轴距,lr为后轴距,Iz为车辆绕Z轴转动惯量,δ为前轮转角。
离散线性状态空间方程为:x(t+1)=(TA(t)+I)x(t)+TB(t)u(t)
其中:T为运行周期,x(t+1)为t+1时刻状态量,I为单位矩阵。
进一步地,所述反馈控制器和代价函数分别为
u(t)=-Kx(t),
其中,J为代价函数,Q为状态权重矩阵,R为控制权重矩阵,K为反馈矩阵。
进一步地,所述LQR目标控制量为:
进一步地,处理后的目标控制量为
进一步地,所述滑膜面为
其中,s为滑膜面,kψ为eψ对应的横摆角总反馈率,kψ=k2*Vx+k3。
进一步地,所述趋近率为
进一步地,所述滑膜面倒数为
其中,ey为横向位移偏差,eψ为横摆角偏差,为横摆角速度偏差,Cαf为前轴侧偏刚度,Cαr为后轴侧偏刚度,m为车辆载荷,Vx为车辆纵向车速,lf为前轴距,lr为后轴距,Iz为车辆绕Z轴转动惯量,k1,k2,,k3和k4分别为LQR求解器计算的ey,eψ和对应的反馈控制率,kψ为eψ对应的横摆角总反馈率,kψ=k2*Vx+k3,uTgt为最终前轮转角。
更进一步地,所述最终前轮转角uTgt为
本发明的有益效果是:
1)采用最优二次型控制结合滑模控制理论:基于最优控制理论,计算LQR反馈控制率,基于车辆动力学模型设计滑模面,计算最终前轮转角,不仅满足车辆控制精度要求,而且鲁棒性更强,能满足商用车各个场景的控制需求。
2)采用动态滑模趋近率率设计:根据滑模面s的大小,动态调整趋近率,不仅可有效消除抖振,而且控制器收敛速度更快,控制效果更好。
附图说明
图1为本发明的控制流程图。
图2为横向位移偏差和横摆角偏差示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是,对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以互相结合。
如图1、图2所示,本发明提供一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法,包括以下步骤:
步骤1:设计LQR(线性二次型最优控制)反馈控制器:根据车辆横向动力学模型,确定LQR状态方程并离散化处理,构造代价函数,设计反馈控制器,计算LQR目标控制量。
步骤2:基于车辆运动学方程,对LQR目标控制量进行线性化处理,并确定SMC滑模控制器的滑模面。
步骤3:根据车辆实时行驶数据和滑模状态确定SMC(滑膜控制)滑模控制器趋近率。
步骤4:基于车辆动力学模型和步骤2设计的滑模面计算滑模面导数,根据滑模面导数和趋近率计算智能驾驶控制器输出的最终前轮转矩,根据最终前轮转矩对车辆进行横向控制。
上述步骤1中,所述的LQR控制器设计过程为:
(a)建立车辆横向动力学状态方程如下:
其中,ey为横向位移偏差,为横向速度偏差,eψ为横摆角偏差,为横摆角速度偏差,Cαf为前轴侧偏刚度,Cαr为后轴侧偏刚度,m为车辆载荷,Vx为车辆纵向车速,lf为前轴距,lr为后轴距,Iz为车辆绕Z轴转动惯量,δ为前轮转角。
(b)状态方程离散化:
离散线性状态空间方程为:x(t+1)=(TA(t)+I)x(t)+TB(t)u(t)
式中:T为运行周期,x(t+1)为t+1时刻状态量,I为单位矩阵。
(c)构造代价函数
代价函数目的是使***达到稳定状态,及偏差最小,另一方面使控制量较小,即付出较小的代价目的,因此代价函数设计如下:
式中,J为代价函数,Q为状态权重矩阵,R为控制权重矩阵,K为反馈矩阵。
(d)计算LQR目标控制量:
设计反馈控制器:u=-Kx,带入代价函数得:
根据反馈控制器,和代价函数构造并求解黎卡提方程,计算LQR目标控制量如下:
上述步骤2中所述LQR状态线性化方法基于如下假设:
线性化后的LQR反馈控制的输出为:
整理可得横向偏差二阶导数为:
结合上述线性化步骤和车辆动力学状态方程,步骤2中滑模面设计方法如下:
其中,s为滑膜面,kψ为eψ对应的横摆角总反馈率,kψ=k2*Vx+k3。
上述步骤3确定变指数趋近率,设计方案如下:
基于车辆控制舒适性原则,需降低滑模抖振,因此步骤3采用动态指数趋近率,式中,为趋近率,g为趋近率的状态量,n为状态常数,ε(s)为s的函数,与s正相关,k(s)为s的函数,与s负相关,当s逐渐降低,达到一定阈值时,ε(s)=k(s)s,保证滑模面的连续性。
基于车辆动力学状态方程和步骤2设计的滑模面,步骤4所述滑模面导数计算方法如下:
式中,ey为横向位移偏差,eψ为横摆角偏差,为横摆角速度偏差,Cαf为前轴侧偏刚度,Cαr为后轴侧偏刚度,m为车辆载荷,Vx为车辆纵向车速,lf为前轴距,lr为后轴距,Iz为车辆绕Z轴转动惯量,k1,k2,k3和k4分别为LQR求解器计算的ey,eψ和对应的反馈控制率,kψ=k2*Vx+k3表示eψ对应的横摆角总反馈率,uTgt表示最终的目标控制量。
步骤4中所述控制器输出的最终前轮转矩,即为整理趋近率和滑模面导数公式后计算的滑模控制目标转角。
应该明白,公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好,应该理解,过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素,并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
为了使本揭示内容的叙述更加详尽与完备,上文针对本发明的实施方式与具体实施例提出了说明性的描述;但这并非实施或运用本发明具体实施例的唯一形式。实施方式中涵盖了多个具体实施例的特征以及用以建构与操作这些具体实施例的方法步骤与其顺序。然而,亦可利用其它具体实施例来达成相同或均等的功能与步骤顺序。
在上述的详细描述中,各种特征一起组合在单个的实施方案中,以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图,即,所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反,如所附的权利要求书所反映的那样,本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此,所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中,其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明,上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说;这些实施例的各种修改方式都是显而易见的,并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此,本公开并不限于本文给出的实施例,而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然,为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的,但是本领域普通技术人员应该认识到,各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此,本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外,就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”,该词的涵盖方式类似于术语“包括”,就如同“包括,”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外,使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
以上仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本领域的技术人员在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (10)
1.一种基于LQR的SMC商用车智能驾驶横向控制方法,其特征在于:
根据车辆横向动力学模型确定LQR状态方程并离散化,基于离散化的状态方程构造反馈控制器及代价函数,根据反馈控制器及代价函数计算LQR目标控制量;
基于车辆运动学方程对LQR目标控制量进行线性化处理,根据处理后的目标控制量确定SMC滑膜控制器的滑膜面;
根据车辆实施行驶数据和滑膜状态确定SMC滑膜控制器的趋近率;
基于车辆动力学模型和滑膜面计算滑膜面倒数,根据滑膜面倒数和趋近率确定最终前轮转矩,根据最终前轮转矩对车辆进行横向控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210832940.1A CN115071732A (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210832940.1A CN115071732A (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115071732A true CN115071732A (zh) | 2022-09-20 |
Family
ID=83259940
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210832940.1A Pending CN115071732A (zh) | 2022-07-14 | 2022-07-14 | 一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115071732A (zh) |
Citations (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110257799A1 (en) * | 2010-04-14 | 2011-10-20 | Al-Hamouz Zakariya M | Sliding mode AGC controller and method |
KR101434310B1 (ko) * | 2013-05-22 | 2014-08-26 | 현대로템 주식회사 | 이동장비에 장착된 구동장치의 안정화성능 향상 기법 및 시스템과 그 이동장비 |
US20160069402A1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-03-10 | Eaton Corporation | System and Method for Clutch Pressure Control |
CN110941184A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-31 | 浙江大学 | 一种电磁轴承柔性转子不同位***滑模振动主动控制方法 |
CN111267837A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-06-12 | 东风商用车有限公司 | 一种弯道控制方法及控制*** |
CN111562739A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 重庆大学 | 一种保持驾驶员在环的人机混合智能协同跟车控制方法 |
CN111891125A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 东风商用车有限公司 | 一种基于扭矩控制的车道偏离主动纠偏方法 |
US20210197778A1 (en) * | 2019-12-30 | 2021-07-01 | Sf Motors, Inc. | Fuzzy logic based traction control for electric vehicles |
CN113419420A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-21 | 东风悦享科技有限公司 | 一种车辆线性二自由度动力学模型循迹控制方法及*** |
CN113415276A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-09-21 | 东风商用车有限公司 | 一种智能驾驶预瞄控制方法、装置和存储介质 |
CN113525415A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-10-22 | 清华大学 | 基于齿条力观测的自动驾驶汽车分层抗扰路径跟踪*** |
CN113608530A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-05 | 武汉理工大学 | 一种带有pid转角补偿的参数自整定lqr路径跟踪方法 |
CN113609586A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 东风商用车有限公司 | 一种侧偏刚度、转动惯量参数联合辨识方法及*** |
CN113721607A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-30 | 燕山大学 | 轮式机器人轨迹跟踪最优控制方法 |
WO2021238747A1 (zh) * | 2020-05-26 | 2021-12-02 | 三一专用汽车有限责任公司 | 自动驾驶车辆横向运动控制方法、装置和自动驾驶车辆 |
CN113741450A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-03 | 的卢技术有限公司 | 一种车辆自动驾驶横向自适应控制方法 |
CN113753080A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-07 | 的卢技术有限公司 | 一种自动驾驶汽车横向运动自适应参数控制方法 |
CN113771868A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-10 | 佛山仙湖实验室 | 一种无人驾驶汽车的横向控制方法 |
US20220080991A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | Beijing Wodong Tianjun Information Technology Co., Ltd. | System and method for reducing uncertainty in estimating autonomous vehicle dynamics |
CN114291117A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-08 | 中山大学 | 一种四轮转向无人车辆轨迹跟踪控制方法 |
CN114494360A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-13 | 东风商用车有限公司 | 一种车道保持控制方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN114594683A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-06-07 | 中国人民解放***箭军工程大学 | 基于Hurwitz稳定的动基座桥式起重机防摆滑模控制方法 |
CN114633766A (zh) * | 2022-03-22 | 2022-06-17 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种车辆弯道控制补偿方法、装置、设备与介质 |
CN114655248A (zh) * | 2021-05-11 | 2022-06-24 | 雄狮汽车科技(南京)有限公司 | 自动驾驶车辆的横向控制方法、装置及车辆 |
-
2022
- 2022-07-14 CN CN202210832940.1A patent/CN115071732A/zh active Pending
Patent Citations (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110257799A1 (en) * | 2010-04-14 | 2011-10-20 | Al-Hamouz Zakariya M | Sliding mode AGC controller and method |
US20160069402A1 (en) * | 2013-03-13 | 2016-03-10 | Eaton Corporation | System and Method for Clutch Pressure Control |
KR101434310B1 (ko) * | 2013-05-22 | 2014-08-26 | 현대로템 주식회사 | 이동장비에 장착된 구동장치의 안정화성능 향상 기법 및 시스템과 그 이동장비 |
CN110941184A (zh) * | 2019-12-02 | 2020-03-31 | 浙江大学 | 一种电磁轴承柔性转子不同位***滑模振动主动控制方法 |
US20210197778A1 (en) * | 2019-12-30 | 2021-07-01 | Sf Motors, Inc. | Fuzzy logic based traction control for electric vehicles |
CN111267837A (zh) * | 2020-03-10 | 2020-06-12 | 东风商用车有限公司 | 一种弯道控制方法及控制*** |
CN111562739A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 重庆大学 | 一种保持驾驶员在环的人机混合智能协同跟车控制方法 |
WO2021238747A1 (zh) * | 2020-05-26 | 2021-12-02 | 三一专用汽车有限责任公司 | 自动驾驶车辆横向运动控制方法、装置和自动驾驶车辆 |
CN111891125A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-11-06 | 东风商用车有限公司 | 一种基于扭矩控制的车道偏离主动纠偏方法 |
US20220080991A1 (en) * | 2020-09-11 | 2022-03-17 | Beijing Wodong Tianjun Information Technology Co., Ltd. | System and method for reducing uncertainty in estimating autonomous vehicle dynamics |
CN113525415A (zh) * | 2021-04-09 | 2021-10-22 | 清华大学 | 基于齿条力观测的自动驾驶汽车分层抗扰路径跟踪*** |
CN114655248A (zh) * | 2021-05-11 | 2022-06-24 | 雄狮汽车科技(南京)有限公司 | 自动驾驶车辆的横向控制方法、装置及车辆 |
CN113419420A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-21 | 东风悦享科技有限公司 | 一种车辆线性二自由度动力学模型循迹控制方法及*** |
CN113608530A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-11-05 | 武汉理工大学 | 一种带有pid转角补偿的参数自整定lqr路径跟踪方法 |
CN113609586A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-05 | 东风商用车有限公司 | 一种侧偏刚度、转动惯量参数联合辨识方法及*** |
CN113415276A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-09-21 | 东风商用车有限公司 | 一种智能驾驶预瞄控制方法、装置和存储介质 |
CN113771868A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-10 | 佛山仙湖实验室 | 一种无人驾驶汽车的横向控制方法 |
CN113721607A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-30 | 燕山大学 | 轮式机器人轨迹跟踪最优控制方法 |
CN113753080A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-07 | 的卢技术有限公司 | 一种自动驾驶汽车横向运动自适应参数控制方法 |
CN113741450A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-03 | 的卢技术有限公司 | 一种车辆自动驾驶横向自适应控制方法 |
CN114594683A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-06-07 | 中国人民解放***箭军工程大学 | 基于Hurwitz稳定的动基座桥式起重机防摆滑模控制方法 |
CN114291117A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-04-08 | 中山大学 | 一种四轮转向无人车辆轨迹跟踪控制方法 |
CN114494360A (zh) * | 2022-01-25 | 2022-05-13 | 东风商用车有限公司 | 一种车道保持控制方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN114633766A (zh) * | 2022-03-22 | 2022-06-17 | 岚图汽车科技有限公司 | 一种车辆弯道控制补偿方法、装置、设备与介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108454626B (zh) | 一种车辆的自适应巡航纵向调节控制方法及*** | |
CN112622903B (zh) | 一种车辆跟随驾驶环境下自主车辆的纵向和横向控制方法 | |
CN108107732B (zh) | 主动前轮转向和直接横摆力矩联合的汽车稳定性控制方法 | |
CN108107731B (zh) | 一种基于轮胎非线性特性的汽车稳定性控制方法 | |
CN110962849B (zh) | 一种弯道自适应巡航方法 | |
CN110588633B (zh) | 一种智能汽车极限工况下路径跟踪与稳定控制方法 | |
CN112693449B (zh) | 一种无人车辆极限工况下横纵向耦合控制方法 | |
CN114185272B (zh) | 一种基于模型预测控制的具有预览特性的自适应速度智能车辆路径跟踪方法 | |
CN111923908A (zh) | 一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法 | |
CN111240187A (zh) | 一种基于车辆误差模型的车辆轨迹跟踪控制算法 | |
CN104908814B (zh) | 一种汽车线控转向***的分数阶pid控制方法 | |
CN112622895B (zh) | 一种应用于自动驾驶的轨迹控制的预估控制方法 | |
CN111679575A (zh) | 一种基于鲁棒模型预测控制的智能汽车轨迹跟踪控制器及其构造方法 | |
CN112606843A (zh) | 一种基于Lyapunov-MPC技术的智能车辆路径跟踪控制方法 | |
CN110435754B (zh) | 一种电液复合转向***的人机共驾模式切换装置及方法 | |
JP5935550B2 (ja) | 車体制振制御装置 | |
CN115071732A (zh) | 一种基于lqr的smc商用车智能驾驶横向控制方法 | |
CN113525366A (zh) | 一种针对钢轮压路机液压横向控制器的横向控制方法 | |
CN111845738A (zh) | 基于双模型复合的车辆路径跟踪控制方法 | |
CN116834754A (zh) | 一种自动驾驶车辆自适应调速的横纵协同控制方法 | |
CN110968911A (zh) | 一种基于新型趋近律的汽车abs滑模控制器设计方法 | |
CN116520700A (zh) | 一种欠驱动自动驾驶车辆的路径跟踪控制方法 | |
CN116653988A (zh) | 一种自动驾驶车辆纵向控制方法、***及车辆 | |
CN115675459A (zh) | 一种智能车辆及其路径跟踪的控制方法、装置和存储介质 | |
CN113311698B (zh) | 车道保持控制方法、控制装置和车辆 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |