导读:本文包含了车辆横向控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:横向,车辆,模型,智能,驾驶员,反馈,力矩。
车辆横向控制论文文献综述
房泽平,吴娜[1]（2019）在《基于频率线性二次型算法的智能车辆横向控制》一文中研究指出考虑以频率为参数的加权矩阵,提出频率约束FSLQ~2算法并用于智能车辆横向控制。FSLQ~2算法综合频域内LQ算法和时域内LQ算法。在Simulink环境下,构建仿真模型。仿真结果表明,基于FSLQ~2算法的智能车辆横向控制准确地跟踪期望道路,同时提高了乘坐舒适性和鲁棒性。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年34期）
陈松,张红党,吴海东,张凤娇,江晓莹[2]（2019）在《基于主动横向稳定杆与差动制动联合控制的车辆防侧翻研究》一文中研究指出针对高速行驶的车辆处于大转角、避障等紧急工况下容易出现侧翻的问题,本文中提出了采用差动制动与主动横向稳定杆联合对车辆进行侧翻控制策略。为提高对车辆侧翻的控制效果,一方面通过全轮差动制动来提高车辆的横摆稳定性,防止车辆由于失稳产生绊倒性侧翻,并减小车辆的侧倾;另一方面,考虑到处于紧急工况下车辆的非线性与时变性,采用主动横向稳定杆并设计了2阶滑模超螺旋控制器来动态跟踪车辆的理想侧倾角,实现驾驶员对车辆侧倾姿态的准确判断,防止驾驶员产生误操作,进一步提高了车辆的防侧翻能力。最后,通过硬件在环试验对提出的主动横向稳定杆与差动制动联合控制策略的有效性进行了验证。(本文来源于《汽车工程》期刊2019年09期）
陈亚伟,邵毅明,郝西祥,甘元艺[3]（2019）在《基于运动预测的车辆横向稳定性控制》一文中研究指出针对车辆横向控制过程中出现的不稳定问题,提出了一种基于运动预测的车辆横向稳定性直接横摆力矩控制方法。首先,通过预测车辆未来的横向状态,控制系统确定控制干预的时间和预测时域内期望的横摆角速度;然后,计算出符合车辆横摆角速度且在线性区内的轮胎侧偏角;最后,设计轮胎侧偏角控制器以跟踪所需的期望轮胎侧偏角,从而保证车辆的稳定性。仿真结果表明,该控制方法在保证横向控制精度的同时,对于时变工况具有较好的适应性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年08期）
龚雪娇,朱瑞金,唐波[4]（2019）在《基于RBF神经网络滑模控制的车辆横向控制研究》一文中研究指出针对车辆横向控制系统中滑模控制器存在的抖振现象对转向机械结构带来的损耗问题,提出了一种基于RBF神经网络的滑模控制算法。利用RBF神经网络较强的自学习能力实时在线调节滑模控制器的切换项增益参数,增强系统的抗干扰能力与动态性能。将车辆实际参数代入仿真数学模型中,在Simulink仿真环境中进行对比仿真实验,仿真结果表明:该控制算法跟踪性能好,能够有效降低滑模控制器的抖振,满足车辆横向控制要求。(本文来源于《测控技术》期刊2019年06期）
杨杰[5]（2019）在《基于视觉的智能车辆换道过程横向运动控制研究》一文中研究指出汽车保有量的快速增加,导致交通拥堵、行车事故和环境污染问题日益严重,亟需解决。而电子信息技术的快速发展,正在促进传统汽车行业变革,促使汽车从出行交通工具转变为大型智能移动平台。本课题来源于广州市花都区某校企合作智能驾驶研发项目,研究重点是实现基于视觉的特定场景下智能车辆横向运动控制。车辆在道路上的行驶状态主要分为跟车行驶和换道行驶,其中换道行驶场景复杂,需要考虑多种因素,是智能车辆的典型应用问题;而智能车辆的横向运动控制是通过控制车辆前轮转角实现对期望轨迹的跟踪,是智能车辆运动控制的核心研究问题。研究基于视觉的智能车辆换道过程横向运动控制问题,对于智能驾驶技术的实际应用具有重要的借鉴意义。首先,针对YOLO目标检测算法中存在的问题,研究基于YOLO的目标检测改进算法。针对课题需求,设计基于YOLO改进算法的车辆检测模型,建立基于几何成像法的单目视觉前方车距估算模型,再融合两部分算法,实现基于视觉的前方车辆实时检测与车距估算。然后,分析智能车辆换道过程,设计基于安全距离模型的换道策略。对比常见的换道轨迹规划方法,包括:正弦函数换道轨迹规划方法、梯形加速度换道轨迹规划方法、圆弧直线换道轨迹规划方法和多项式换道轨迹方法。分析各种换道轨迹状态量,采用五次多项式实现换道轨迹规划。其次,结合车辆单轨模型和魔术公式轮胎模型,建立小角度假设下的车辆动力学模型,设计基于线性时变模型预测控制的横向运动控制器。在Simulink/CarSim联合仿真环境下,分别验证所设计的模型预测控制横向运动控制器在不同设计参数、不同路面附着条件和不同车速下的控制效果。最后,针对某纯电动汽车平台,设计并完成实验车辆软件和硬件系统改装。在校园道路环境下,进行不同车速下的换道实验。验证所设计的基于视觉的智能车辆换道过程横向运动控制系统效果。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-11）
杨洋,孙涛,李洁[6]（2019）在《基于模型预测算法的智能车辆横向控制研究》一文中研究指出针对智能车辆的横向控制问题,采用3自由度车辆模型,设计了一种基于模型预测算法的车辆横向控制策略。将非线性的3自由度车辆模型进行线性化和离散化,得到线性离散的车辆模型。以前轮转角为控制量,横摆角偏差和横向位移偏差为输出量推导出车辆预测模型,并且建立目标函数和约束条件。最后通过驾驶员在环仿真实验验证,所提出的控制策略能有效实现智能车辆的横向控制。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2019年04期）
朱林峰,杨家富,施杨洋,方朋朋[7]（2018）在《无人驾驶车辆横向控制策略研究进展》一文中研究指出国务院《新一代人工智能发展规划》指出无人驾驶技术是发展新一代人工智能的重点任务之一。以无人驾驶车辆横向控制的试验和相关研究成果为基础,分析了无人驾驶车辆的研究动态,分别从经典控制、现代控制、智能控制、横纵向综合控制4个方面阐述了无人驾驶车辆的横向控制策略。分析结果表明:考虑无人驾驶车辆系统的非线性、时变特性和不确定性,发展数据驱动控制、多种控制策略和智能算法的结合使用将是无人驾驶车辆横向控制的研究热点,特别是横向和纵向动力学的多系统协同控制,将是今后的研究重点。(本文来源于《世界科技研究与发展》期刊2018年05期）
王博洋,龚建伟,高天云,张瑞增,陈慧岩[8]（2018）在《基于双层驾驶员模型的履带车辆纵向与横向协同跟踪控制方法》一文中研究指出为解决基于离合器转向机速差转向履带车辆的路径跟踪控制问题,采用一种基于双层驾驶员模型的纵向与横向协同跟踪控制方法,以实现对期望路径的跟踪控制。第1层驾驶员模型以高斯混合隐马尔可夫模型为基础,以期望跟踪轨迹为输入,实现对转向模式序列的预测输出及切换控制,其中转向模式包括直驶模式、行进间转向模式与原地转向模式;第2层驾驶员模型以模糊逻辑来表征行进间转向模式下经验驾驶员纵向与横向控制配合规律,并最终依据期望航向校正偏差生成纵向、横向控制量。试验结果表明,上述控制算法能够有效地利用驾驶员的先验经验,解决车辆纵向与横向强耦合特性及转向不确定性给跟踪控制系统带来的挑战,最终实现车辆在特定场景下轨迹跟踪误差小于1.0 m的路径跟踪控制。(本文来源于《兵工学报》期刊2018年09期）
朱立宗,牛彩云,曾清德,邓剑锋,张彦会[9]（2018）在《基于迭代反馈整定的车辆横向控制系统研究》一文中研究指出针对车辆在实际运行过程中,由于受环境、车体和路况等不确定变化因素的影响,难以建立车辆的精确动力学模型的现状,采用数据驱动方法设计了车辆横向控制系统.基于迭代反馈整定(Iterative Feedback Tuning,IFT)控制方法对车辆的横向控制过程进行研究,设计了车辆在直线-弯道-直线目标轨迹工况下的实验,并与传统PID控制方法进行对比仿真.仿真结果表明,所采用IFT方法在直线-弯道-直线目标轨迹跟踪中,与PID相比,横向偏角最大绝对误差减小了0.009 9rad,绝对误差变化积分减小了0.210 0rad,即横向偏角变化更平滑和平稳,具有更好的驾驶舒适度;性能指标函数减小了0.41×10~(-4),横向偏角均方误差减小了2.74×10~(-4) rad~2,即控制精度更高;且实现了控制参数的自动整定,避免了人工参数整定的缺陷.(本文来源于《中北大学学报(自然科学版)》期刊2018年04期）
王俊[10]（2018）在《智能驾驶车辆横向跟踪控制与实车试验》一文中研究指出文章提出了一种前馈加反馈的自动转向控制方法,在前馈控制方法中考虑车辆运动学关系、轮胎不足转向等因素,而反馈控制方法根据车辆位置与目标轨迹之间的偏差进行补偿转向转角,解决因静态方向盘转角误差、外界侧向风及弯道下车辆高速离心力等多种因素导致的车辆横向偏差。经过实车试验验证,该算法在多种场景下进行测试,验证了该算法的可靠性与稳定性。(本文来源于《上海汽车》期刊2018年07期）
车辆横向控制论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对高速行驶的车辆处于大转角、避障等紧急工况下容易出现侧翻的问题,本文中提出了采用差动制动与主动横向稳定杆联合对车辆进行侧翻控制策略。为提高对车辆侧翻的控制效果,一方面通过全轮差动制动来提高车辆的横摆稳定性,防止车辆由于失稳产生绊倒性侧翻,并减小车辆的侧倾;另一方面,考虑到处于紧急工况下车辆的非线性与时变性,采用主动横向稳定杆并设计了2阶滑模超螺旋控制器来动态跟踪车辆的理想侧倾角,实现驾驶员对车辆侧倾姿态的准确判断,防止驾驶员产生误操作,进一步提高了车辆的防侧翻能力。最后,通过硬件在环试验对提出的主动横向稳定杆与差动制动联合控制策略的有效性进行了验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车辆横向控制论文参考文献
[1].房泽平,吴娜.基于频率线性二次型算法的智能车辆横向控制[J].科学技术创新.2019
[2].陈松,张红党,吴海东,张凤娇,江晓莹.基于主动横向稳定杆与差动制动联合控制的车辆防侧翻研究[J].汽车工程.2019
[3].陈亚伟,邵毅明,郝西祥,甘元艺.基于运动预测的车辆横向稳定性控制[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[4].龚雪娇,朱瑞金,唐波.基于RBF神经网络滑模控制的车辆横向控制研究[J].测控技术.2019
[5].杨杰.基于视觉的智能车辆换道过程横向运动控制研究[D].华南理工大学.2019
[6].杨洋,孙涛,李洁.基于模型预测算法的智能车辆横向控制研究[J].农业装备与车辆工程.2019
[7].朱林峰,杨家富,施杨洋,方朋朋.无人驾驶车辆横向控制策略研究进展[J].世界科技研究与发展.2018
[8].王博洋,龚建伟,高天云,张瑞增,陈慧岩.基于双层驾驶员模型的履带车辆纵向与横向协同跟踪控制方法[J].兵工学报.2018
[9].朱立宗,牛彩云,曾清德,邓剑锋,张彦会.基于迭代反馈整定的车辆横向控制系统研究[J].中北大学学报(自然科学版).2018
[10].王俊.智能驾驶车辆横向跟踪控制与实车试验[J].上海汽车.2018
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