基于视觉的智能车辆模糊滑模横向控制
基于速度自适应的拖拉机自动导航控制方法
汽车横向稳定的模糊控制
在国内，由于目前还没有自己实际开发稳定性控制系统的能力，只有在少许中外合资企业汽车上安装了汽车动力学稳定性控制系统，如奥迪A6、新帕萨特等，汽车动力学稳定性控制的研究大多数还只是停在理论研究阶段。袁红军介绍了汽车动态稳定控制系统在汽车高速转弯出现失控时的控制，利用前后轮制动方法来对汽车的转向不足或转向过度进行控制，有效地增加了汽车的稳定性。王德平、郭孔辉，针对车辆动力学稳定性控制的基本原理进行了理论研究，用逻辑门限值控制理论对其驾驶员模拟器进行了虚拟驾驶验证，并对汽车动力学稳定性进行了仿真研究。同时，盖玉先根据利用相平面法判断车辆的稳定状态，用奇点分岔法对车辆进行稳定性分析，得出转向角和车速对侧偏和横摆有影响。董华林在ADAMS／CAR中建立整车虚拟样机模型，对ESP进行了仿真研究，采用质心侧偏角估计期望横摆角速度的边界，此控制方法有效地改善了车辆动力学定性。蒋伟荣介绍了车辆稳定性控制系统的工作原理，从总体上描述了以MC68376为核心控制器的电控单元(ECU)的组成结构，设计出的ECU能有效改善车在极限工况下的操纵稳定性。冯金芝、喻凡等人心们利用混合仿真这一先进技术，建立了8自由度车辆动力学系统模型，然后利用前馈补偿和模糊控制策略，设计了车辆横向稳定性控制器，最后对车辆横向稳定性控制系统进行了实时混合仿真研究。朱德军在比例四轮转向汽车模型的基础上，通过改变汽车两侧轮胎的纵向力形成直接横摆力矩控制，然后在基于H&控制理论的基础上对汽车在不同车速下的阶跃响应做了仿真，得出这控制方法比普通四轮转向控制方法更能提高汽车的操纵稳定性。吴义虎提出一种基于横摆力矩和主动前轮转向相结合的车辆横向稳定性控制方法，利用前馈补偿和模糊控制产生横摆力矩和附加的前轮转角来控制车辆的横摆角速度和侧偏角，并分别对前轮转角阶跃输入和正弦输入两种工况进行了仿真研究。刘彩志重点讨论了轮胎的非线性和车辆动力性试验的控制策略，即把轮胎的非线性和汽车动力性都考虑在内的直接横摆力矩底盘控制，该控制策略大大地提高了汽车大侧偏角和高侧向加速度下的操纵稳定性和主动安全性。赵治国、罗俊探讨了汽车转弯行驶在极限运动工况下依靠对各车轮施加不同纵向制动力从而产生辅助横摆力矩来提高汽车动力学稳定性的基本原理，提出了汽车动力学稳定性变结构控制策略及设计了滑模控制器，并通过仿真验证了该方案的可行性。曹登庆，考虑含有不确定独立参数摄和非线性不确定性的车辆动力学模型，应用Lyapunov稳定性理论和矩阵代数技巧导出系统的横向稳定性准则，对承受不确定悬挂的车辆的横向稳定性进行了鲁棒性分析。赵树恩、李以农，等人针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时横向稳定性控制问题，设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器，运用滑模控制理论，以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标，建立了联合滑模控制系统，有效地改善了车辆在极限工况下的横向稳定性。
基于二自由度模型的mpc在车辆横向控制中的应用
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基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计
基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计一、引言智能小车是一种具备自主行驶能力的机器人，广泛应用于工业、仓储、物流等领域。
其中，转向系统的设计是实现智能小车自主导航和路径规划的关键环节。
在本文中，将介绍一种基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计方案。
1.系统结构智能小车转向系统的主要组成部分包括传感器、控制器和执行器。
其中传感器用于感知环境和获取车辆当前状态信息，控制器用于分析传感器信息并生成控制指令，执行器则根据控制指令进行相应动作。
2.环境感知为了实现智能小车的自主导航，需要通过传感器获取车辆当前所处位置和周围环境的信息。
一种常用的方法是使用激光雷达进行环境感知，通过扫描周围环境的障碍物，生成地图并定位当前位置。
3.控制算法在智能小车转向系统中，常用的控制算法是PID控制算法。
PID控制算法基于车辆当前位置和目标位置的差异，通过计算比例、积分和微分调节参数，生成控制指令，实现车辆转向。
然而，传统PID控制算法对于非线性和时变系统的控制效果有限。
为了克服这一缺点，本文采用模糊控制器结合PID控制的方式，提高控制算法的适应性和鲁棒性。
模糊控制器能够通过建立一套规则库，根据当前输入变量和模糊规则库进行模糊推理，确定输出变量的控制值。
模糊PID控制算法能够在控制过程中根据系统自身的特性自适应调整。
4.系统建模与仿真为了验证设计方案的可行性和有效性，可以使用Matlab/Simulink等软件进行智能小车转向系统的建模与仿真。
通过建立车辆动力学模型，并引入传感器准确度模型和控制指令噪声模型，得到系统的闭环模型。
在仿真过程中，可以设置不同的路线和障碍物，观察智能小车的转向行为和控制效果。
通过对比不同控制算法的性能指标，选择最佳的转向控制策略。
三、实验结果与讨论在实际实验中，基于模糊PID控制的智能小车转向系统设计表现出较好的性能。
通过采用模糊控制器，系统的抗干扰能力和适应性得到了显著提高。
然而，该设计方案还存在一些改进空间。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制研究一、本文概述随着人工智能技术的飞速发展，智能车辆的研究与开发已成为当今科技创新的热点之一。
在众多智能车辆技术中，视觉导航系统因其高效、可靠和成本效益高的特点而受到广泛关注。
本文旨在探讨视觉导航式智能车辆的横向与纵向控制技术，分析其在智能交通系统中的关键作用及其面临的挑战。
本文将介绍视觉导航系统的基本原理，包括图像采集、处理与分析等关键技术。
随后，将详细阐述横向控制策略，即如何利用视觉信息实现车辆的路径规划和避障，确保车辆在行驶过程中的稳定性和安全性。
纵向控制技术，包括速度控制和车距保持，也是本文的重点研究内容。
本文将探讨如何通过视觉信息来预测和调整车辆的速度，以适应不同的交通环境和驾驶情境。
在研究方法上，本文采用了理论分析与仿真实验相结合的方式。
通过构建数学模型和算法，对视觉导航系统的性能进行定量评估。
同时，利用先进的仿真平台，模拟不同的交通场景，验证所提出控制策略的有效性。
本文将讨论视觉导航式智能车辆横向与纵向控制技术的未来发展趋势，以及如何克服当前存在的技术难题。
通过对现有技术的深入分析和未来方向的展望，本文旨在为智能车辆的研究与应用提供有价值的参考和启示。
二、视觉导航技术概述视觉导航技术，作为智能车辆横向与纵向控制研究的重要组成部分，以其独特的优势在自动驾驶领域发挥着日益重要的作用。
该技术主要依赖于车载摄像头捕捉道路环境图像，并通过计算机视觉算法对这些图像进行处理，以识别道路标志、车道线、交通信号以及障碍物等关键信息。
通过这些信息，智能车辆可以精确地确定自身在道路上的位置，从而进行准确的横向和纵向控制。
视觉导航技术的核心在于图像处理与计算机视觉算法。
这些算法能够对摄像头捕捉到的图像进行预处理、特征提取、目标识别和跟踪等操作。
预处理步骤通常包括噪声消除、对比度增强和色彩校正等，以提高图像质量。
特征提取则专注于从图像中识别出有意义的特征点或特征线，如车道线的边缘、交通信号的颜色等。
基于NMPC的智能汽车纵横向综合轨迹跟踪控制
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。
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制机械臂在工业自动化领域扮演着重要的角色，其精准的定位控制对于生产效率和生产质量至关重要。
然而，在某些复杂环境下，机械臂的位置控制可能会受到一些不确定因素的干扰，导致精准度下降。
为了克服这个问题，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制被提出。
一、视觉反馈控制原理视觉反馈控制是利用机器视觉技术获取环境信息、并将其作为反馈信号对机械臂进行控制的一种方法。
该方法通过摄像头获取机械臂周围环境的图像，然后使用图像处理算法识别出目标物体的位置，并将其与期望位置进行比较。
根据比较结果，控制系统将产生相应的控制信号，使机械臂朝着期望位置运动。
二、模糊控制原理模糊控制是一种基于经验知识的控制方法，它允许模糊的输入和输出，能够处理不确定性和非线性系统。
在机械臂位置控制中，模糊控制可以用于处理环境因素引起的位置模糊以及图像处理算法的误差。
基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制方法将视觉反馈和模糊控制相结合，以提高机械臂的控制精度和鲁棒性。
具体步骤如下：1. 图像获取与处理：通过摄像头获取机械臂周围环境的图像，并对其进行预处理和分析，以提取目标物体的位置信息。
2. 模糊化与规则库建立：将目标物体的位置信息进行模糊化处理，将连续的位置信息离散化为模糊集合。
然后，建立模糊控制的规则库，包括输入和输出变量以及相应的模糊规则。
3. 模糊推理与模糊化：基于规则库对输入变量进行模糊推理，以确定输出变量的模糊集合。
然后，将输出的模糊集合进行去模糊化处理，得到一个确定的输出值。
4. 控制信号产生与执行：根据得到的确定输出值生成相应的控制信号，将其传递到机械臂控制器，使机械臂朝着期望位置运动。
通过引入视觉反馈和模糊控制，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制方法能够对不确定因素进行自适应处理，并且具备较高的鲁棒性和适应性。
然而，基于视觉反馈的机械臂位置模糊控制也存在一些挑战和限制。
首先，图像处理算法的准确性和效率对系统的性能有着重要的影响。
《2024年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》范文
《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。
基于模糊控制的自动驾驶系统设计与实现
基于模糊控制的自动驾驶系统设计与实现自动驾驶技术是当前科技领域的热门研究领域之一。
基于模糊控制的自动驾驶系统设计与实现是实现自动驾驶的一种常用方法。
本文将详细介绍基于模糊控制的自动驾驶系统的设计与实现过程。
首先，基于模糊控制的自动驾驶系统设计需要考虑系统的架构和功能。
系统的架构通常包括传感器部分、感知与决策部分和执行部分。
传感器部分负责获取车辆周围环境的信息，包括摄像头、雷达、激光雷达等传感器。
感知与决策部分负责对传感器数据进行处理与分析，包括对障碍物的识别与跟踪、路径规划与决策等功能。
执行部分负责控制车辆的行驶，包括油门、刹车、转向等控制。
其次，基于模糊控制的自动驾驶系统的关键技术在于模糊控制器的设计。
模糊控制器根据输入和输出的模糊规则来控制车辆的行驶。
模糊规则的制定是整个系统设计中的关键之一。
模糊规则是通过将输入与输出之间的关系进行模糊化来定义的。
例如，如果车辆与前方的障碍物的距离较近，则需要减小车辆的速度；如果车辆处于弯道，则需要调整车辆的转向角度。
通过制定一系列模糊规则，可以根据不同的情况来调整车辆的行驶。
在模糊控制器设计中，模糊化和解模糊化是非常重要的步骤。
模糊化将输入量和输出量从连续的实数空间映射到隶属函数上。
隶属函数描述了输入量或输出量的模糊程度，常用的隶属函数包括三角函数、梯形函数等。
解模糊化则将经过模糊化的输出量映射回实数空间。
常用的解模糊化方法包括最大值法、面积法等。
通过模糊化和解模糊化的处理，可以将模糊规则转化为实际的车辆控制命令。
此外，在基于模糊控制的自动驾驶系统中，还需要考虑系统的可靠性和安全性。
自动驾驶系统需要能够在各种复杂的场景中进行准确的决策和控制，才能保证车辆的行驶安全。
同时，系统还需要具备故障容忍性，可以在传感器故障或其他系统故障的情况下继续工作。
最后，基于模糊控制的自动驾驶系统的实现需要借助于计算机技术和人工智能算法。
计算机技术提供了高性能的计算能力和大容量的存储空间，可以方便地对传感器数据进行处理和分析。
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用
模糊PID控制算法在智能小车中的研究与应用智能小车是近年来智能化技术的一项重要应用，模糊PID控制算法作为一种自适应控制算法，被广泛应用于智能小车领域。
本文将从智能小车的研究背景入手，介绍模糊PID控制算法的原理和特点，以及在智能小车中的研究和应用，最后总结并展望未来研究的方向。
一、研究背景智能小车是一种能够自主运动、感知环境并做出决策的机器人，其运动控制是实现智能小车基本功能的核心。
传统的PID控制算法在许多自动控制系统中得到广泛应用，它通过不断地调整比例、积分和微分三个参数来实现系统的稳定控制。
然而，传统PID控制算法的主要问题是在非线性、时变或不确定性的系统中效果不佳。
为了解决这一问题，模糊PID控制算法被引入到智能小车的控制中。
模糊PID控制算法是基于模糊逻辑理论和PID控制理论的结合，通过对系统内外环境进行模糊化表示，将模糊规则集与PID控制算法相结合，从而提高了系统的稳定性和鲁棒性。
二、模糊PID控制算法原理和特点1.模糊化：将系统的输入和输出进行模糊化处理，将连续值转化为模糊变量。
2.模糊规则库构建：根据系统的特性和经验知识，构建一组模糊规则。
3.模糊推理：根据当前的系统输入和模糊规则库，进行模糊推理，得到模糊输出。
4.解模糊化：将模糊输出转化为真实的控制量。
5.输出：将解模糊化得到的控制量输出给被控对象，实现控制。
1.对系统非线性和时变性具有较好的适应性，能够应对实际环境中的各种变化和干扰。
2.理论基础扎实，可以通过专家知识和经验知识来构建模糊规则库，适用于复杂系统。
3.可以处理模糊和不确定性信息，提高了控制系统的稳定性和鲁棒性。
智能小车作为一种自主决策和行动能力的机器人，其控制系统对稳定性要求较高。
模糊PID控制算法在智能小车中得到了广泛的研究和应用。
首先，模糊PID控制算法可以用于智能小车的路径规划和避障。
通过感知环境中的障碍物和目标点，将其模糊化处理，构建模糊规则库，实现智能小车的自主导航和避障功能。
基于预瞄的车辆路径跟踪控制研究
基于预瞄的车辆路径跟踪控制研究1. 本文概述随着现代交通系统的迅速发展，车辆路径跟踪控制作为智能交通系统的重要组成部分，其研究对于提高车辆行驶安全性和效率具有重要意义。
本文旨在探讨基于预瞄理论的车辆路径跟踪控制方法。
预瞄控制策略通过预测车辆未来状态，提前做出控制决策，从而实现更平滑、更稳定的车辆行驶路径。
本文首先对车辆路径跟踪控制的相关理论和研究现状进行综述，分析现有方法的优缺点。
接着，详细介绍预瞄控制策略的基本原理和关键技术，包括预瞄距离的选取、车辆动力学模型的建立以及控制算法的设计。
通过仿真实验验证所提出控制策略的有效性和优越性。
本文总结研究成果，并对未来研究方向进行展望，以期为进一步提高车辆路径跟踪控制的性能和实用性提供参考。
2. 预瞄理论基础预瞄理论是车辆路径跟踪控制研究中的一个重要概念，它源于人类驾驶员在驾驶过程中的视觉行为。
在车辆行驶过程中，驾驶员通常会将目光提前投向道路前方，预测车辆未来的行驶轨迹，并根据这些信息调整方向盘，以确保车辆能够稳定地沿着期望路径行驶。
预瞄理论正是模拟了这一过程，并将其应用于车辆路径跟踪控制中。
预瞄理论的核心思想是，通过引入一个预瞄距离，来预测车辆在未来的某个时刻的位置和状态，从而提前进行控制决策。
预瞄距离的选取是预瞄理论中的关键问题，它直接影响到控制系统的性能。
预瞄距离过短，会导致车辆对路径变化的响应过于敏感，容易产生振荡预瞄距离过长，则会使车辆对路径变化的响应过于迟缓，降低跟踪精度。
预瞄理论在车辆路径跟踪控制中的应用，主要是通过设计一个预瞄控制器来实现。
预瞄控制器通常包括两部分：预瞄模块和控制模块。
预瞄模块负责根据预瞄距离预测车辆的未来状态，而控制模块则根据这些预测信息，生成控制信号，对车辆进行控制。
预览控制器的设计需要考虑车辆的动力学特性、路径特性以及控制目标等因素。
预瞄理论在车辆路径跟踪控制中的应用，可以有效地提高车辆的跟踪精度和稳定性，提高驾驶员的驾驶舒适性和安全性。
基于机器视觉的智能驾驶辅助系统设计与开发
基于机器视觉的智能驾驶辅助系统设计与开发智能驾驶辅助系统是近年来兴起的一项技术，旨在通过机器视觉技术提供一系列的辅助功能，以提高驾驶的安全性和舒适度。
本文将介绍基于机器视觉的智能驾驶辅助系统的设计与开发。
智能驾驶辅助系统，一般由多个模块组成，包括图像采集模块、图像处理模块、决策模块和控制模块。
其中，图像采集模块负责获取车辆周围的视觉信息，可以通过摄像头或者激光雷达等传感器实现。
而图像处理模块则对采集到的图像进行处理和分析，提取出车道线、交通标志、障碍物等重要特征。
在图像处理模块中，常用的算法包括图像分割、特征提取和目标检测。
图像分割可以将原始图像分割为不同的区域，如车道线、背景和障碍物。
特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，如车道线的位置和颜色等。
而目标检测则是识别出图像中的交通标志、行人、车辆等目标。
决策模块是智能驾驶辅助系统的核心部分，其根据图像处理模块提取的特征信息，分析当前道路情况，做出相应的决策。
例如，当检测到前方有障碍物时，系统可以自动刹车或者提醒驾驶员注意安全。
当车辆行驶偏离车道时，系统可以自动纠正方向或者发出警告。
控制模块则负责将决策结果转化为实际的控制信号，控制车辆的加速、刹车和转向等操作。
控制模块通常与车辆的电子控制单元（ECU）相连，通过发送控制指令实现对车辆的控制。
在智能驾驶辅助系统的设计与开发过程中，需考虑以下几个方面：首先，对于图像处理算法的选择和优化至关重要。
针对不同的场景和任务，应选取适合的算法，并优化其性能，以提高系统的实时性和准确性。
其次，系统的稳定性和可靠性也是设计中需要重点考虑的因素。
智能驾驶辅助系统必须能够在各种复杂的道路条件下正常工作，并保证驾驶员和车辆的安全。
因此，需要对系统进行充分的测试和验证，确保其在各种情况下的可靠性。
另外，智能驾驶辅助系统的人机交互界面也需要进行精心设计。
系统应提供清晰直观的显示，便于驾驶员理解当前道路情况，并根据需要作出相应的应对措施。
智能汽车横向控制方法研究综述
一、智能汽车环境感知方法分类
一、智能汽车环境感知方法分类
智能汽车环境感知主要分为两类：直接感知和间接感知。
1、直接感知
1、直接感知
直接感知是指通过传感器等设备直接获取汽车周围环境信息。常见的直接感 知方法包括超声波感知、毫米波雷达感知、激光雷达感知和视觉感知等。
2、间接感知
2、间接感知
间接感知是指通过分析车辆自身状态和行驶环境等信息，推断出周围环境情 况。间接感知主要依赖于车辆导航信息、高精度地图、惯性测量单元（IMU）、 GPS等。
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三、智能汽车环境感知发展趋势
驶安全和行驶效率。此外，随着5G、V2X等通信技术的发展，智能汽车将能够 实现车与车、车与路、车与云的智能互联，进一步提升驾驶体验和行车安全。
四、总结
四、总结
智能汽车环境感知是实现自动驾驶的关键技术之一，其发展受到多种因素的 影响。未来随着传感器技术、和通信技术的不断进步，智能汽车环境感知将朝着 更高效、更可靠、更智能的方向发展。随着自动驾驶应用场景的不断扩展和深化， 智能汽车环境感知也将面临更多的挑战和机遇。
四、实验结果
棒性。同时，通过实验数据可以看出，该控制方法能够减小车辆行驶过程中 的横向偏差和航向角偏差，提高车辆的路径跟踪精度。
五、实验分析
五、实验分析
实验结果说明了基于模型预测控制的路径跟踪横向控制方法在智能车辆路径 跟踪中的可行性和优越性。该方法能够根据车辆的实际运行状态和环境信息进行 实时调整，从而有效地提高车辆的路径跟踪精度和安全性。同时，该方法还能够 处理复杂的干扰因素，具备良好的鲁棒性和自适应性。
二、研究现状
在国内，相关研究起步较晚，但进展迅速。国内学者针对智能车辆路径跟踪 横向控制方法进行了大量研究，提出了多种有效的控制策略。例如，基于强化学 习的路径跟踪控制算法、融合导航与感知信息的路径跟踪方法等。这些研究成果 在一定程程度上推动了国内智能车辆技术的发展。
智能网联汽车技术基础最新版课件-项目四 智能网联汽车控制执行
学习小结
智能网联汽车控制执行
智能网联汽车控制执行是整个自动驾驶系统的最后一环，是将环境感知，行为决策 和 路径规 划的结论付诸实践的执行者，是“人-车-路”组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地 部分，主要包括车辆的纵向控制、横向控制。目前控制执行主流的控制算法主要有PID控制、模型 预测控制、滑模控制等。
1、控制执行整体认知
智能网联汽车控制执行
二、控制执行的类型
智能网联汽车的控制执行是“人-车-路”组成的智能系统最终完成自动驾驶和协同驾驶的落地部 分，主要包括车辆的纵向运动控制和横向运动控制。纵向运动控制，即车辆的制动和驱动控制。横 向运动控制，即通过轮胎力的控制以及方向盘角度的调整，实现自动驾驶汽车的规划路径跟踪，这 两种控制方式是单车自动驾驶所具备的。各类型分别如图4-1-1和图4-1-2所示。
1、控制执行整体认知
PID控制参数调节的一般步骤是：
智能网联汽车控制执行
1）确定比例增益P 2）确定积分时间常数Ti 3）确定微分时间常数Td
1、控制执行整体认知
智能网联汽车控制执行
1）确定比例增益P
首先，去掉PID的积分项和微分项，一般是令Ti=0、Td=0，PID为纯比例调节。输入设定为系 统允许的最大值的60%~70%，由0逐渐加大比例增益P，直至系统出现振荡；然后，从此时的比例 增益P逐渐减小，直至系统振荡消失，记录此时的比例增益P，设定PID的比例增益P为当前值的 60%~70%。比例增益P调试完成。
视觉导航式智能车辆横向与纵向控制
技术改造—312—视觉导航式智能车辆横向与纵向控制薛刚强（浙江众晶软件开发有限公司，浙江 杭州 310000）在智能车辆的研究过程中，如何对运动进行科学性控制，属于非常重要的应用内容。
在具体的研究过程中，其控制内容主要包括横向控制和纵向控制两部分内容，通过梳理具体的控制要点，可以积累可靠的应用数据，为智能车辆的深化研究奠定基础。
1视觉导航式智能车辆控制的关键技术1.1感知技术 由于获取信息的丰富性，且可模拟人体视觉的感知机理，计算机视觉系统成为智能车辆感知环境的首选。
计算机视觉是当前智能车辆领域重点发展的技术，其采用CCD 摄像机拍摄环境图像，通过数字转化设备将图像数字化，再运用各种有效算法对数字图像进行处理，从而得到环境的有效信息。
计算机视觉可以完成路径识别、三维信息获取、目标区分与识别等功能，是智能车辆环境感知领域的研究热点。
当计算机视觉用于智能车辆感知环境时，须满足准确性、色棒性、实时性三方面的性能要求。
除计算机视觉外，常用于智能车辆环境感知的传感器还有磁性材料、全球定位系统、激光雷达等。
1.2信息融合技术 在智能车辆运行过程中，需要借助传感器来采集环境信息，反馈到控制系统中经过处理后，下达车辆的运动指令。
但是只有一组传感器无法完成周围环境的顺利监测，需要在车身不同位置安装不同种类的传感器，传递不同的运行数据。
在对多类数据进行汇总整理时，会利用信息融合技术来对这些信息进行融合，将传感器采集到的重复数据进行清除，从而获取到更加准确的数据信息，提升智能车辆下达质量的可靠性。
1.3路径规划技术 在智能车辆运行过程中，会根据采集到的环境信息来拟定最优化的行驶路径，因此在路径设计中也会应用到路径规划技术，主要作用是设计合理行驶路径，在最短时间内到达指定位置。
技术在实际应用中，可以分为局部规划设计和全局规划设计两种，而技术在应用阶段中的参考算法包括遗传算法、蚂蚁算法等，从而在获取到传感信息后，可以下达正确的决策命令，减少突发意外问题的发生几率。
模糊控制在智能小车方向控制中的应用
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该智能车方 向控制 系统核心 控制单元 采用 单 片机
，
能 很 好 地 满 足 小 车 在 前 进 过 程 中对 方 向 调 节 的 快 速 响 应
系 统 具 有 较好 的 动 态 性 能
。
智能小 车
；
方 向控 制
：
文 献 标识 码
A
文 章编 号
：
10 0 9
—
94 92
(2 0 0 8 )
12
—
通 过 采 集 当前 路 况 信 号
，
对舵 机 的转 向角进行 控 制
，
，
E
以 实现 对小 车循 迹 功能 的控 制
智 能 小 车 前 轮 转 向角 度 的
。
40
20
O
20
40
输 出是 通 过 对 舵机 输人 PW M 信号 的调 制脉宽进行控制 的
~ ~ 实 验 中测 出 脉 宽 在 4 16 2 1 s 至 4 8 3 8 1 s 之 间
00 39 02
—
1
引言
智 能 车设 计 是
一
3
种 以 汽 车 电子 为背 景
，
模 糊 控 制 方 案 的设 计
如图 1 所示
，
涵 盖控制
。
、
电
本 系统 的模糊 控 制器 采用 了双 输 入 单输
，
子 电气
、
计算机
、
、
机 械 等 多学 科 的科 技 创 意性 设 计
、
它主
出 的基 本模 糊 控 制结构
斗E c
， ，
法进行模糊推理
肛u
= ，
。
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，
智能汽车执行控制技术研究
FRONTIER DISCUSSION | 前沿探讨智能汽车执行控制技术研究刘爽爽 于欣策 邹广奕中汽研（天津）汽车信息咨询有限公司 天津市 300300摘 要： 为了提升智能驾驶汽车行驶性能，该文针对传统运动控制和新型运动控制分别进行了论述，其中，传统运动控制将运动解析为纵向运动、横向运动和横纵向协同，采用PID、模型预测控制、模糊控制等多种控制策略实现；新型运动控制包括引入人工智能和借助车联网通信。
针对其存在问题和发展趋势得出，未来智能车辆运动控制的主要发展方向为多种控制策略和智能算法相结合、横纵向综合控制、协同式多车队列控制。
关键词：智能驾驶 运动控制 横纵向控制1 引言控制系统任务是将行为决策的宏观指令解释为带有时间信息的轨迹曲线，从而控制车辆的速度与行驶方向，使其跟踪规划速度曲线与路径。
具体而言，控制执行技术是解决在一定的约束条件下优化某个范围内的时空路径问题，包括:1)车辆在一定时间段行驶轨迹(位置信息)2)整条轨迹的时间信息和车辆姿态(到达每个位置的时间、速度、加速度等)。
目前，智能网联汽车的控制执行技术的研究热点包括：面向驱动/制动的纵向运动控制，面向转向的横向运动控制，基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制，融合车联网(V2X)通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制等。
2 运动控制技术现状2.1 传统运动控制技术现有自动驾驶汽车多数针对常规工况，因而较多采用传统控制方法，如比例－积分－微分(PID)控制、最优控制、滑模控制、模型预测控制、模糊控制等。
这些控制方法性能可靠、计算效率高，已在主动安全系统中得到应用。
PID控制方案简单易行，但缺乏对复杂行驶工况的适应性，难以实现精确控制。
最优控制一般都把被控对象简化为线性时不变系统，在控制模型精确和无干扰的情况下，最优控制有较高精度，但是对外部干扰的鲁棒性较差。
滑模控制的最大优点是滑动模态对加在系统上的干扰和系统的摄动具有完全的自适应性，而且系统状态一旦进入滑模运动，便快速收敛到控制目标，为时滞系统、不确定性系统的鲁棒性设计提供了一种有效途径，但其仍存在抖振。
基于LQR的智能车辆路径跟踪控制研究
0引言随着人们生活水平的稳步提升，汽车作为日常代步工具早已进入千家万户。
汽车在给予生活便利的同时也引发了诸多社会问题，例如交通拥堵、环境污染等。
对智能车的研究可以有效的改善尾气排放、交通堵塞等问题。
而路径跟踪作为智能车辆的一项关键技术，是世界上许多汽车主机厂一直以来研究的重点。
路径跟踪主要是运用各种算法设计控制器，使得车辆在精确跟踪期望路径的同时保证车辆的横向稳定性。
目前路径跟踪运用较为广泛的算法有PID控制、模糊控制、鲁棒控制、滑模控制、模型预测控制等。
邵俊凯等[1]设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器，用于无人驾驶铰链式车辆的路径跟踪。
王家恩等[2]人以横向偏差及其变化率作为模糊控制器的输入，得到了车辆前轮转角，从而控制车辆沿着期望路径运动。
武星等[3]提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与路径跟踪方法，该方法改善了检测系统的实时性。
李兵等[4]将滑模算法和RBF神经网络算法相结合，设计了路径跟踪控制器。
日本的Yakub Fitri等[5]采用模型预测（MPC）控制，解决了四轮转向汽车在高速行驶工况下的路径跟踪问题。
文章首先对路径跟踪相关模型做出介绍，随后通过对基于LQR的路径跟踪控制器的设计过程和各种期望路径信息的呈现，表明该控制方法的优缺点。
1路径跟踪模型1.1二自由度车辆动力学模型二自由度车辆动力学模型是车辆动力学研究常用的模型，文献[6]中建立了如图1所示车辆模型。
车辆的横摆运动为：（1）侧向运动为：（2）前后轴侧向力为：（3）（4）式中，F yf、F yr分别为汽车前后轴所受的侧向力；a、b分别为质心至前后轴的距离；I z为绕Z轴的转动惯量；r为车辆横摆角速度；C f和C r分别为前后轮胎的侧偏刚度；αf、αr 分别表示前后轮侧偏角；δf为车辆前轮转角；v x为车辆纵向速度；β为质心侧偏角；M z表示附加横摆力矩。
将（3）、（4）式代入（1）和（2）式中可得：（5）其中为状态向量，输入文献[7]通过式（6）引入后轮转角，以车辆前后轮转角作为系统输入即进行路径跟踪控制。
基于滑模理论的轨迹跟踪横向控制研究
基于滑模理论的轨迹跟踪横向控制研究张杰;方涛;郑平平;李子龙【摘要】汽车的结构复杂,各组成部分如轮胎、悬架、转向等系统之间又存在着不同程度的耦合,各系统的参数也存在不确定性,再加上汽车行驶工况的复杂多变,都给智能汽车的横向控制带来了极大的困难.为了提高智能汽车横向控制系统的鲁棒性和适应性,采用强鲁棒性的滑模控制方法,设计了一种轨迹跟踪横向控制器.针对滑模控制中系统的抖动,设计了增益切换的模糊控制器.最后建立CarSim和Simulink的联合仿真平台,通过双移线工况和定曲率工况验证了所设计的控制器的有效性和适应性.【期刊名称】《农业装备与车辆工程》【年(卷),期】2019(057)003【总页数】4页(P13-16)【关键词】智能汽车;横向控制;模糊滑模控制;仿真验证【作者】张杰;方涛;郑平平;李子龙【作者单位】230009 安徽省合肥市合肥工业大学;230009 安徽省合肥市合肥工业大学;230009 安徽省合肥市合肥工业大学;230009 安徽省合肥市合肥工业大学【正文语种】中文【中图分类】U462.720 引言相关研究表明，驾驶员因素是引起交通事故的主要原因，由此直接引起的交通事故占总交通事故的65%，而与驾驶员因素有关的占到了近95% [1]。
实现汽车的智能化能够很好地解决这些问题。
智能汽车的运动控制由横向控制和纵向控制组成，实现智能汽车的横向控制是实现智能汽车自动驾驶的关键技术之一。
本文分析研究了最优预瞄理论；假设汽车做匀速横摆运动，推导了该假设下的横摆角速度值作为理想值。
基于滑模变结构控制理论，以分析推导的理想值横摆角速度值作为参考值，设计了滑模控制器。
运用模糊控制方法设计了调节增益的模糊控制器来减小滑模控制器的抖动问题。
最后在MATLAB/Simulink和CarSim软件环境下搭建联合仿真平台，对前文设计的横向控制器进行仿真验证控制的有效性和适应性。
1 参考车辆模型当轮胎处在线性区域时，二自由度车辆动力学模型能够较好地反映汽车的侧向动力学特性，因此，在车辆的侧向驾驶员模型以及侧向稳定性控制研究中，二自由度车辆模型得到了广泛的应用[2-3]。