基于预测-模糊联合控制的分布式驱动车辆路径跟踪方法

摘要

为研究分布式驱动车辆路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(MPC-Fuzzy)的联合控策略,缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突.采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测"滚动优化"的优点,在降低跟踪误差的同时,保证车辆的稳定性.下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为"方向偏差"和"位置偏差",利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后带来的跟踪误差.为验证控制策略的可靠性,基于Carsim、Simulink和Driving Scenario搭建联合仿真模型,将联合控制器和单运动学模型预测控制器进行对比研究.仿真结果表明:联合控制器可在完成对给定路径跟踪的基础上,减少转向不足和转向过度的发生,降低方向误差和位置误差.