基于变速量化分级的车辆主动转向控制算法

陈吉清; 蓝庆生; 兰凤崇; 夏红阳

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基于变速量化分级的车辆主动转向控制算法

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针对车速动态变化引起转向特性改变,从而导致转向控制不稳定的问题,提出了基于变速量化分级的主动转向控制算法。首先,运用概率统计原理建立量化分级算法划分车速区间;其次,构建具备目标转向控制参数的车辆非线性动力学模型,在各分区间采集模型运行参数训练神经网络完成模式识别,结合基于位移偏差的修正算法建立分区间控制单元;最后,运用隶属函数实现了变车速下控制单元间的柔性切换。此外,设置车辆姿态监视算法,降低车辆的侧翻风险。联合Carsim车辆模型进行控制实验,结果表明,量化分级控制算法可提高变速工况转向控制的精度与稳定性。

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来源
《重庆理工大学学报（自然科学版）》 |2020年第5期|1-9|共9页
作者
陈吉清; 蓝庆生; 兰凤崇; 夏红阳;
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作者单位

1. 华南理工大学机械与汽车工程学院 2. 华南理工大学广东省汽车工程重点实验室;

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正文语种 chi
中图分类电气设备及附件;
关键词
无人驾驶; 主动转向; BP神经网络; 分级控制;

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