大模型不确定性下的汽车纵向加速度控制

2020.35科学技术创新考虑前车速度变化的全速自适应巡航控制算法设计胡益波（上海网车科技有限公司，上海200000）1概述自适应巡航控制（ACC ）系统根据传统巡航控制系统，根据主车辆与前车之间的车辆间运动来自动调节车辆的纵向速度，并保持两者之间的安全车距。

但是，前车的纵向加速度无法通过现有的车载传感器进行测量，因此应在车距控制算法的设计中明确考虑以提高后续性能。

ACC 的出发点是协助和/或更换驾驶员，以保持安全的车距。

如何应用和模拟成熟驾驶员的跟随行为是提高乘客接受度的有效技术方法。

本文采用了反馈和前馈控制技术，通过二次有界概念来协调多性能指标。

在第2节中，车辆间运动学模型是基于恒定时间间隔策略建立的系统和多性能指标用状态和控制输入表示。

在第3节中，通过二次有界概念设计了反馈和前馈车距控制算法，以计算所需的纵向加速度。

在第4节中，将进行计算机仿真以验证设计的算法。

第5节总结了本文。

2问题描述ACC 系统通常包含一个信息感知层，一个决策层和一个控制层。

信息感知层获得本车的状态和本车前方的道路环境，并确定有效的目标车辆。

决策层根据信息感知层提供的信息，确定纵向动力学的控制命令，例如所需的纵向加速度。

控制层基于主车辆的纵向动力学跟踪来自决策层的控制命令。

本文集中在决策层，即车距控制算法。

在本节中，将对汽车之间的运动学进行建模，并使用模型的状态和控制输入来量化多功能性能指标。

因此，所需纵向加速度的决定被转化为具有状态和控制约束的前馈和反馈控制器的设计。

2.1车辆间运动学模型期望的车距模型之一，恒定时间间隙策略如下(1)其中d des 是期望车间距，v f 是本车速度，t g 和d 0分别是车间时距和最小安全距离。

考虑到车辆动力学特别是执行机构控制存在一定的延迟，建立一个一阶惯性系统描述实际加速度不到期望加速度的延迟，如下(2)其中T 是以上描述的延迟，本文中定义为T=0.45s 。

定义车间距d ，则车间距误差为。

天干地支的别称天干甲：阏逢,（è féng）乙：旃蒙, （zhān méng）丙：柔兆, （róu zhào）丁：强圉, （qiáng yǔ）戊：著雍, （zhe yōng）己：屠维, （tú wéi）庚：上章, （shàng zhāng）辛：重光, （chóng guāng）壬：玄黓, （xuán yì）癸：昭阳。

（zhāo yáng）地支子：困敦, （kùn dūn）丑：赤奋若, （chì fèn ruò）寅：摄提格, （shè tí gé）卯：单阏, （dān è）辰：执徐, （zhí xú）巳：大荒落, （dà huāng luò）午：敦牂, （dūn zāng）未：协洽, （xié qià）申：涒滩, （tūn tān）酉：作噩, （zuò è）戌：阉茂, （yān mào）亥：大渊献。

（dà yuān xiàn）天干中的别称解释：阏逢yān féng阏逢（阏逢）《史记·历书》作“ 焉逢”。

十干中“甲”的别称，用以纪年。

《尔雅·释天》：“太岁在甲曰阏逢。

”《淮南子·天文训》：“寅，在甲曰阏蓬。

” 高诱注：“言万物锋芒欲出，拥遏未通，故曰阏蓬也。

” 清洪亮吉《晋太康三年地志王隐晋书地道志后叙》：“先生以亮吉麤知湛浊，稍别广轮，每成志地之书，辄预校讐之役，阏逢执徐岁，壮月，所校《太康志》、《地道志》二卷刊成，授简宾筵，命书后序。

”旃蒙zhān méng ㄓㄢㄇㄥˊ旃蒙十干中乙的别称。

古代用以纪年。

《尔雅·释天》：“太岁在甲曰阏逢，在乙曰旃蒙。

2021年（第43卷）第2期汽车工程Automotive Engineering2021（Vol.43）No.2 doi：10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.02.001基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制*陈龙1，邹凯2，蔡英凤1，滕成龙2，孙晓强1，王海2（1.江苏大学汽车工程研究院，镇江212013；2.江苏大学汽车与交通工程学院，镇江212013）［摘要］本文中针对大曲率转弯工况下，智能汽车纵横向动力学特性的耦合和动力学约束导致轨迹跟踪精度和稳定性下降的问题，提出一种基于非线性模型预测控制（NMPC）的纵横向综合轨迹跟踪控制方法，通过NMPC和障碍函数法（BM）的有效结合，提高了跟踪精度，改善了行驶稳定性。

首先建立四轮驱动-前轮转向智能汽车动力学模型和轨迹跟踪模型，采用非线性模型预测控制计算出期望的纵向力、侧向力和横摆力矩；然后基于轮胎动力学模型建立带约束的非线性规划数学模型，利用障碍函数法求解出四轮轮胎力的最优分配，并最终实现四轮驱动智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制。

最后进行Carsim和Simulink联合仿真，结果表明，与传统的预瞄PID控制相比，所提方法可在考虑纵横向动力学耦合的情况下明显改善跟踪精度和行驶稳定性。

关键词：智能汽车；轨迹跟踪；非线性模型预测控制；障碍函数法Longitudinal and Lateral Comprehensive Trajectory Tracking Control ofIntelligent Vehicles Based on NMPCChen Long1，Zou Kai2，Cai Yingfeng1，Teng Chenglong2，Sun Xiaoqiang1&Wang Hai21.Automotive Engineering Research Institute，Jiangsu University，Zhenjiang212013；2.School of Automotive and Traffic Engineering，Jiangsu University，Zhenjiang212013［Abstract］Aiming at the lowering of the trajectory tracking accuracy and stability caused by the coupling of longitudinal and lateral dynamic characteristics and the dynamic constraints of intelligent vehicles under large‑cur‑vature turning conditions，a longitudinal and lateral comprehensive trajectory tracking control method based on non‑linear model predictive control（NMPC）is proposed in this paper.Through the effective combination of NMPC and barrier（function）method（BM），the tracking accuracy and driving stability are improved.Firstly，a dynamics mod‑el for a four‑wheel drive and front wheel steering vehicle and its trajectory tracking model are established and the NMPC is adopted to calculate the desired longitudinal force，lateral force and yaw moment.Then a nonlinear pro‑gramming mathematical model with constraints is constructed based on tire dynamics model and the BM is used to solve out the optimal distribution of the tire forces of four‑wheels，and finally the longitudinal and lateral comprehen‑sive trajectory tracking control for a four‑wheel drive intelligent vehicle is achieved.In the end，a Carsim and Simu‑link joint simulation is conducted with a result showing that compared with the traditional preview PID control，the method proposed can significantly improve the tracking accuracy and driving stability with consideration of the cou‑pling between longitudinal and lateral dynamics characteristics.Keywords：intelligent vehicles；trajectory tracking；nonlinear model predictive control；barrier method*国家重点研发计划（2018YFB0105000，2017YFB0102603）、国家自然科学基金（51875255，61601203，61773184，U1564201，U1664258，U1764257，U1762264）、江苏省自然科学基金（BK20180100）、江苏省六大人才高峰项目（2018‑TD‑GDZB‑022）、江苏省战略性新兴产业发展重大专项（苏发改高技发（2016）1094号）和镇江市重点研发计划（GY2017006）资助。

3110.16638/ki.1671-7988.2021.05.009车辆碰撞避免系统的设计与仿真分析*郭贵中，杨松，程剑锋，舒宁（新乡学院，河南 新乡 453003）摘 要：汽车作为人们日常出行所使用的交通工具，在给我们的生活带来方便的同时，各类交通事故的发生也导致很多人受伤甚至死亡。

为减少乃至避免交通事故的发生，本次研究主要是在不同路面附着状态辨识的基础上进行智能车辆碰撞避免系统的设计，通过联合滑移率和雷达检测的方法进行道路附着状态识别，并运用CarSim 与Simulink 进行联合仿真，对车辆位移、纵向和横向速度以及加速度进行耦合控制分析，验证本次设计的合理性。

关键词：智能车辆碰撞避免；CarSim ；Simulink ；动力学模型；控制策略 中图分类号：U461.91 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2021)05-31-04Design and Simulation Analysis of Vehicle Collision Avoidance System *Guo Guizhong, Yang Song, Cheng Jianfeng, Shu Ning( Xinxiang University, Henan Xinxiang 453003 )Abstract: As a means of transportation for people's daily travel, cars bring convenience to our life. At the same time, various kinds of traffic accidents also lead to many injuries and even death. In order to reduce or even avoid the occurrence of traffic accidents, this study mainly designs the intelligent vehicle collision avoidance system based on the identification of different road adhesion States, identifies the road adhesion state through the joint slip rate and radar detection method, and uses CarSim and Simulink for joint simulation to couple the vehicle displacement, longitudinal and transverse velocity and acceleration Combined with control analysis, the rationality of the design is verified.Keywords: Intelligent vehicle collision avoidance; CarSim; Simulink; Dynamic model; The control strategy CLC NO.: U461.91 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2021)05-31-04前言近年来，我国汽车保有量增长迅速，但各类交通事故也给我们带来了巨大的损失。

《基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人驾驶车辆已成为现代交通领域的重要研究方向。

无人驾驶车辆的核心技术之一是轨迹跟踪控制算法，其性能直接影响到车辆的行驶安全和稳定性。

模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有广泛的应用前景。

本文旨在研究基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法，以提高无人驾驶车辆的行驶性能和安全性。

二、模型预测控制概述模型预测控制（MPC）是一种基于模型的优化控制策略，通过建立车辆动力学模型和预测模型，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。

MPC具有多约束处理能力、对模型不确定性的鲁棒性以及能处理多目标优化问题的特点，使得其在无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制中具有显著优势。

三、无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法研究1. 车辆动力学模型建立为了实现精确的轨迹跟踪控制，首先需要建立准确的车辆动力学模型。

本文采用非线性车辆动力学模型，考虑车辆的纵向、横向以及横摆运动，为后续的轨迹跟踪控制提供基础。

2. 预测模型的构建预测模型是MPC的核心部分，通过对未来时刻车辆状态的预测，实现对轨迹的跟踪控制。

本文采用基于滚动时域的预测方法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的预测和优化。

3. 控制器设计基于建立的车辆动力学模型和预测模型，设计控制器实现轨迹跟踪控制。

控制器采用MPC算法，通过优化目标函数，实现对未来时刻车辆状态的优化和控制。

同时，考虑到实际道路交通环境的复杂性，本文还引入了约束条件，如速度、加速度等限制，以保证车辆行驶的安全性和稳定性。

四、算法仿真与实验验证为了验证基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制算法的有效性，本文进行了仿真实验和实际道路测试。

仿真实验结果表明，该算法能够实现对期望轨迹的准确跟踪，具有较好的鲁棒性和稳定性。

实际道路测试结果也表明，该算法能够适应不同道路条件和交通环境，实现安全、稳定的行驶。

自动驾驶纵向控制原理
自动驾驶纵向控制原理主要包括以下几个方面：
1. 纵向速度控制：纵向速度控制是自动驾驶车辆的基本控制需求之一，主要通过控制车辆的油门和刹车来实现。

在自动驾驶中，车辆需要能够根据道路状况和交通状况实时调整速度，保持与周围环境的协调性和安全性。

2. 纵向位置控制：纵向位置控制是指自动驾驶车辆能够根据预设的轨迹或路径，保持与路线的相对位置关系。

这需要车辆具备感知和定位能力，通过传感器和算法计算出车辆的实时位置和姿态，并与预设轨迹进行比较，调整车辆的纵向位置。

3. 纵向加速度和减速度控制：自动驾驶车辆需要具备对加速度和减速度的控制能力，以应对不同的道路状况和交通状况。

例如，在行驶过程中需要根据前方障碍物或车辆的距离和速度，提前规划和执行适当的加速度和减速度，以保证行驶的安全性和舒适性。

4. 纵向控制算法：自动驾驶纵向控制的核心是算法的设计和应用。

常用的算法包括PID 控制、模糊控制、神经网络等。

这些算法可以根据车辆的实时状态和目标状态，计算出最优的控制量，实现对油门、刹车和转向等执行机构的精确控制。

综上所述，自动驾驶纵向控制原理是通过感知和定位能力获取车辆的实时状态信息，利用算法计算出最优的控制量，实现对油门、刹车等执行机构的精确控制，使车辆能够安全、舒适地行驶。

无人驾驶汽车的自动化驾驶与控制算法随着科技的不断发展，无人驾驶汽车作为一种新型交通工具，正逐渐走进我们的生活。

无人驾驶技术的核心是自动化驾驶与控制算法，它们为无人驾驶汽车实现安全、高效的行驶提供了基础支撑。

本文将着重介绍无人驾驶汽车中的自动化驾驶与控制算法。

一、无人驾驶汽车简介无人驾驶汽车是指不需要人类司机进行操控的汽车，通过自动化驾驶与控制算法，实现自主完成驾驶任务。

与传统汽车相比，无人驾驶汽车具有更高的安全性、更低的事故风险以及更高的行驶效率。

二、自动化驾驶算法1. 传感器数据融合无人驾驶汽车通过搭载多种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，实时获取道路、环境信息。

自动化驾驶算法需要对传感器数据进行融合，从而建立车辆周围环境的准确模型。

2. 地图与定位算法无人驾驶汽车需要通过地图与定位算法来确定车辆当前的位置，并且结合传感器数据实时更新位置信息。

地图与定位算法的准确性直接影响无人驾驶汽车的导航决策与控制。

3. 感知与识别算法无人驾驶汽车需要通过感知与识别算法识别和理解道路上的各种物体和交通标志。

其中，图像处理、计算机视觉和深度学习等技术被广泛应用于感知与识别算法中，使无人驾驶汽车能够准确地识别路况和障碍物。

4. 规划与决策算法规划与决策算法是无人驾驶汽车实现自主导航的核心。

通过对感知信息的处理和分析，规划与决策算法能够生成最优的行驶路径，并根据交通状况、路况等因素做出相应的驾驶决策。

三、控制算法控制算法是无人驾驶汽车实现自动驾驶的重要组成部分。

它通过对车辆的横向与纵向控制，实现精确的车辆姿态控制和速度控制，从而保证车辆的安全稳定行驶。

1. 车辆横向控制车辆横向控制算法主要包括车辆的转向控制。

通过计算车辆的转向角度和转向速度，控制车辆的转向行为，确保车辆在道路上保持稳定的行驶轨迹。

2. 车辆纵向控制车辆纵向控制算法主要包括车辆的加速度和制动控制。

根据车辆当前的速度和目标速度，控制车辆的加速度和制动力，使车辆能够按照预定的速度和加减速度进行平稳行驶。

10.16638/ki.1671-7988.2019.16.013无人驾驶汽车纵向速度控制研究*杜利民，李刚，武霖，白鸿飞，李玉治（辽宁工业大学汽车与交通工程学院，辽宁锦州121001）摘要：针对无人驾驶汽车在上下坡道的过程中，汽车纵向速度对行驶状态影响较大的问题。

文章提出了一种针对无人驾驶汽车在路径跟踪过程中的纵向速度控制方法，该方法采用增量PID控制，结合坡道速度增量预估模型，实现无人驾驶汽车在上坡和下坡时，速度可以保持相对稳定的状态。

关键词：无人驾驶汽车；纵向速度控制；增量PID中图分类号：U471.15 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)16-34-03Research on longitudinal speed control of driverless vehicles*Du Limin, Li Gang, Wu Lin, Bai Hongfei, Li Yuzhi( School of Automotive and Transportation Engineering, Liaoning University of Technology, Liaoning Jinzhou 121001 )Abstract: In the process of the unmanned car in the process of up and down the ramp, the longitudinal speed of the car has a great influence on the driving state. This paper proposes a longitudinal speed control method for the unmanned vehicle in the path tracking process. The method uses incremental PID control combined with the ramp speed increment estimation model to realize the unmanned car uphill and downhill. At this time, the speed can be maintained in a relatively stable state. Keywords: driverless car; vertical speed control; incremental PIDCLC NO.: U471.15 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)16-34-03引言北京理工大学朱敏等人，以无人驾驶轻型战术轮式越野车辆为平台，开展模型预测纵向速度跟踪控制实车试验研究[1]。

多工况下列车纵向冲击仿真研究
樊坤
【期刊名称】《科技创新与应用》
【年(卷),期】2024(14)2
【摘要】为了研究多编组列车在惰行、牵引、制动工况下的纵向冲击,该文通过多体动力学软件Simpack中的rail模块建立由2辆机车和8辆货车编组的多自由度列车动力学模型并结合列车实际运行遇到的轨道不平顺问题和不同工况的受力来设置仿真的边界条件,通过仿真结果分析多编组列车在不同工况下受到的纵向冲击。

仿真的结果表明,列车在惰行工况下所受纵向冲击较小且纵向冲击力大小与速度大小的关系并不是线性的;紧急制动时的列车间纵向冲击力略大于常制动下的列车间纵向冲击力;在列车牵引与制动时,最大纵向冲击力出现在机车与货车相连的缓冲装置。

【总页数】4页(P63-66)
【作者】樊坤
【作者单位】西南交通大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U270.11
【相关文献】
1.电动汽车驱动工况下纵向冲击问题研究
2.重载列车同步控制下纵向力仿真研究
3.ECP信号传播方式对3万t重载列车制动工况纵向冲动影响仿真研究
4.制动工况下旅客列车纵向动力学分析
5.重载组合列车制动工况下列车纵向力影响因素分析
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

鲁棒控制理论及其在自动驾驶中的应用一、引言随着自动化和智能化技术的不断发展，自动驾驶汽车对于未来交通的创新有着重要的推动作用。

而鲁棒控制理论在这一领域中也有着重要的应用。

本文将介绍鲁棒控制理论的基本概念和原理，并探讨其在自动驾驶汽车中的应用。

二、鲁棒控制理论基础鲁棒控制理论是一种控制理论，它能够使得控制系统在不确定因素的情况下保持稳定和性能。

其基本思想是在系统中加入一个鲁棒控制器来抵消外部扰动和内部不确定性。

鲁棒控制器能够在保持系统稳定的同时提高性能指标，如响应时间和静态误差。

鲁棒控制器的设计一般采用线性矩阵不等式（LMI）方法。

LMI方法是一种数学工具，它能够将非线性控制系统转化为线性矩阵形式，然后利用矩阵不等式的性质来求解系统的稳定性和鲁棒性。

鲁棒控制器的主要优点是具有稳定性和鲁棒性，能够对于不确定性和扰动的影响做出反应，而且鲁棒控制器的设计方法相对简单。

三、鲁棒控制在自动驾驶汽车中的应用鲁棒控制理论在自动驾驶汽车中的应用主要有两个方面：路径跟踪和障碍物处理。

1.路径跟踪自动驾驶汽车必须能够跟踪设定的路径，并及时响应外部环境的变化。

鲁棒控制理论能够有效地处理路径跟踪问题，使得车辆能够取得稳定的控制，准确地跟踪设定的轨迹。

鲁棒控制理论在路径跟踪中的应用可以通过采用控制系统的纵向和横向分离控制来实现。

纵向控制主要用于控制车辆的速度和加速度，而横向控制则用于调整车辆的航向和横向位置。

2.障碍物处理自动驾驶汽车在行驶过程中需要及时发现并处理障碍物，避免与它们发生碰撞。

鲁棒控制理论能够利用传感器和控制器实现车辆的障碍物检测和避障。

鲁棒控制器通常采用模型预测控制（MPC）方法来实现障碍物避免。

MPC方法能够将控制系统分为若干个离散时段，并通过预测未来状态来选择最优控制方式，从而避免与障碍物发生碰撞。

四、实验结果为了验证鲁棒控制理论在自动驾驶汽车中的应用效果，我们在实际道路上进行测试。

测试结果表明，采用鲁棒控制器的自动驾驶汽车能够稳定地行驶，并按照预设的路径完成任务。