简介:根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型,推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型.该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的;然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型,并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律;最后对该控制律进行了仿真分析.仿真结果表明,应用该控制算法进行路径跟踪控制时,能够较好地跟随预设路径,满足整车控制要求.
简介:为了改善常规PID算法在电动助力转向系统(EPS)控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法(PSO)对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明:与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.
简介:针对车辆在复杂的路况下行驶时,车辆自动变速器的频繁换挡和车辆动力不足的问题,设计了一种基于升、降档模糊控制器基本模块的换挡策略.升降挡模糊控制器模块是以加速度的正负作为控制参量,加速度为正时,基于升档规律曲线的升档模糊控制器起作用;加速度为负时,基于降档规律曲线的降档模糊控制器起作用.通过StateFlow的逻辑来判断哪个控制器起作用.在上述基本模块的基础上,建立了以制动力的大小,弯道大小以及坡度大小作为控制输入参数的模糊修正模块,其输出对上述基本模块的升档模糊控制器和降档模糊控制器的输出进行修正.仿真结果表明:所设计的换挡控制策略具有很好的避免频繁换挡和动力不足的问题.