一种基于模糊滑模的智能汽车横向控制方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于模糊滑模的智能汽车横向运动控制方法，包括以下步骤：智能汽车横向滑模控制设计和模糊滑模控制设计。首先，将横向偏差yL和方位偏差εL融合为集成偏差eL，用eL设计滑模切换函数s。其次，选择s及其微分作为模糊滑模控制的输入变量，前轮转角δfc作为输出变量。设计模糊滑模控制方法。本发明将模糊控制与滑模控制相结合，不同于常规模糊控制方法，本发明模糊控制的输入变量是滑模切换函数及其微分，这种改变既克服了滑模控制所容易产生的抖振现象，又增加了模糊控制不依靠系统精准模型的优点，可有效地克服汽车的非线性特性、参数不确定性以及外界的干扰，提高了控制器的精度、可靠性和稳定性。
【专利说明】一种基于模糊滑模的智能汽车横向控制方法【技术领域】
[0001]本发明属于车辆控制【技术领域】，涉及到一种智能汽车横向运动控制方法，特别涉及到一种基于模糊滑模的智能汽车横向运动控制方法。
【背景技术】
[0002]智能汽车的横向控制技术是车辆控制【技术领域】内备受关注的一项技术，其主要研究方向是如何控制智能汽车的前轮转角，使其跟踪指定的路径行驶，并保证行驶的安全性和平稳性，是影响智能汽车自主导航质量的决定性因素。基于智能汽车的动力学及其整车参数构建的横向动力学模型具有高度非线性动态特性和参数不确定性，且在行驶过程中需要面临多种路面干扰。基于滑模控制方法设计的车辆横向控制器，对模型参数不确定性和外界干扰具有完全的鲁棒性且响应耗时短，但 在滑动面附近由于高频转换控制会产生严重的抖振现象。基于模糊控制方法设计的车辆横向控制器，一般以路径偏差信息及其导数作为控制的输入变量，无需精准的数学模型，对参数变化和外部干扰的鲁棒性比较强，但响应耗时长，容易产生误差。
【发明内容】
[0003]为克服现有技术存在的上述问题，本发明要提出一种基于模糊滑模的智能汽车横向控制方法，既要有效地克服智能汽车模型非线性、参数不确定性、外界干扰对路径跟踪的影响，又要克服滑模控制时的抖振现象，显著提高控制性能。
[0004]为实现上述目的，本发明的技术方案是:一种基于模糊滑模的智能汽车横向运动控制方法，包括以下步骤:
[0005]A、智能汽车横向滑模控制设计
[0006]Al、以横向偏差&和方位偏差ε J乍为控制模型的状态变量，以前轮转角δ f。作为控制模型的输入变量，建立含不确定因素和干扰的智能汽车横向运动控制模型；具体模型如式(I)所示:
【权利要求】
1.一种基于模糊滑模的智能汽车横向运动控制方法，其特征在于:包括以下步骤: A、智能汽车横向滑模控制设计 Al、以横向偏差yL和方位偏差εL作为控制模型的状态变量，以前轮转角δf。作为控制模型的输入变量，建立含不确定因素和干扰的智能汽车横向运动控制模型；具体模型如式(I)所示:
【文档编号】G05B13/04GK103439884SQ201310306007
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年7月19日 优先权日:2013年7月19日
【发明者】李琳辉, 连静, 王宏旭, 孙永朝, 郭烈, 王蒙蒙, 丁新立, 李明 申请人:大连理工大学