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提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力. 相似文献
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邹彦冉张竹林阮帅蒋德飞 《农业装备与车辆工程》2023,(7):59-64
针对车辆状态参数估计时量测噪音对估计精度的影响,为了提高车辆状态参数估计的可靠性,设计了一种自适应容积卡尔曼滤波的车辆状态估计算法。建立非线性三自由度动力学车辆模型,以车辆方向盘转角与车辆纵向加速度为输入参数,以车辆侧向加速度为观测参数,实现对车辆横摆角速度、质心侧偏角、纵向速度的估计,最后采用CarSim/Simulink联合仿真平台搭建不同工况进行验证。仿真证明,自适应容积卡尔曼滤波算法（ACKF）对车辆状态估计比拓展卡尔曼滤波算法（EKF）有更好的收敛特性和估计精度。 相似文献
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为了实时准确的获取汽车主动安全控制的状态量，基于汽车三自由度动力学模型和扩展卡尔曼滤波理论对质心侧偏角和横摆角速度进行估计。利用分布式驱动电动汽车提供的标准车载信息：轮速、侧向加速度、横摆角速度、前轮转角等测量，结合扩展卡尔曼滤波估计算法来实时估计质心侧偏角和消除横摆角速度误差，在MATLAB环境中开发分布式轮边四驱电动汽车，并建立Simulink-CarSim联合仿真平台，选取高速和低速工况，仿真验证了扩展卡尔曼滤波在车辆动力学系统状态估计中的可行性与适应性。 相似文献
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4WID-4WIS车辆横摆运动AFS+ARS+DYC模糊控制 总被引：8，自引：0，他引：8
对四轮独立驱动-独立转向(4WID -4WIS)车辆横摆稳定性控制进行研究.对侧偏角与横摆角速度之间的耦合性进行分析,提出了控制策略:当质心侧偏角比较小时以理想横摆角速度跟踪控制为主,当质心侧偏角比较大时以抑制质心侧偏角过大为主.基于模糊控制技术提出集成“主动前/后轮转向+直接横摆力矩控制”( FRD)的新型车辆横摆稳定性控制系统.仿真结果表明,与直接横摆力矩控制(DYC)的车辆相比,FRD可明显降低车辆的制动力矩和车轮纵向滑移率,确保车辆在低附着路面上高速行驶时具有良好的横摆稳定性. 相似文献
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引入分层控制概念设计了横摆力矩控制和滑移率控制相结合的车辆稳定性控制系统.建立了侧偏角和横摆角速度具有最佳输出响应的车辆理想模型,采用前馈与反馈控制相结合跟踪理想模型的控制策略,基于最优控制理论设计横摆力矩控制器.通过设计理想滑移率分配模块确定下层滑移率控制器理想值,基于模糊控制理论设计滑移率控制器.在Matlab/Simulink平台上建立8自由度非线性车辆模型,分别在低附着和高附着路面条件下进行了仿真分析.结果表明:采用分层控制可以很好地实现车辆所需横摆力矩,有效地控制车辆质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想模型,瞬态及稳态响应良好,改善了车辆操纵稳定性. 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2017,(6)
在Burkhardt模型与单接触点瞬态模型的基础上建立整车模型,针对路面附着信息进行估计器设计。以轮胎所受纵向力为基础,利用车轮滚动逆模型建立车轮转速与所受外力矩的关系,经过RLS算法估计出车轮所受纵向力,进而得到纵向摩擦系数;借助Fiala轮胎模型,建立车辆运动状态与轮胎所受侧向力、轮-路附着系数之间的量纲转化关系,由此设计观测器,估计出轮胎所受侧向力与轮-路附着系数,进而得到轮-路侧向摩擦系数与轮-路附着系数;结合所得轮胎所受纵向附着力与侧向附着力,得出轮胎侧偏角。最后,利用Carsim与Matlab/Simulink软件建立联合仿真平台,根据标准试验工况进行仿真实验。结果显示所设计估计器能够准确估计得到轮胎-路面附着信息以及轮胎侧偏角。 相似文献
8.
李安 《农业装备与车辆工程》2021,(2)
以动力学仿真软件ADAMS建立轮毂电动汽车动力学模型,基于多重假设建立了二自由度4WS车辆模型。根据二自由度车辆模型建立以横摆角速度和质心侧偏角为控制对象的模糊控制策略。以ADAMS/View中的动力学模型和所建立的模糊控制策略进行联合仿真,对比分析角阶跃输入下横摆角速度和质心侧偏角的值。验证了模糊控制下的整车稳定性能比未控制的整车稳定性能好。 相似文献
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轮轂电机驱动电动汽车的四轮转向操纵稳定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业装备与车辆工程》2021,(2)
以动力学仿真软件ADAMS建立轮毂电动汽车动力学模型,基于多重假设建立了二自由度4WS车辆模型。根据二自由度车辆模型建立以横摆角速度和质心侧偏角为控制对象的模糊控制策略。以ADAMS/View中的动力学模型和所建立的模糊控制策略进行联合仿真,对比分析角阶跃输入下横摆角速度和质心侧偏角的值。验证了模糊控制下的整车稳定性能比未控制的整车稳定性能好。 相似文献
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对车辆动力学控制中的道路路面附着系数实时估计问题进行研究。首先使用魔术公式建立1/4车辆制动模型,即车轮制动动力学模型;然后将其中的附着系数相关项视为制动系统的扩张状态,建立其扩张状态观测器,通过轮速信号和制动力矩信号实时观测制动过程中地面与轮胎间的纵向力,进而计算出路面附着系数;最后在均匀路面和突变路面条件下进行仿真研究。结果表明,所提出的方法对车辆制动系统参数摄动和传感器噪声具有鲁棒性,可以准确地实现道路路面附着系数的实时估计,观测器与控制器设计具有一定独立性。 相似文献
11.
农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。 相似文献
12.
为了提高自动驾驶系统对车身纵向速度和滑移工况等影响因素的自适应能力,提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制算法。首先对NF-752型履带式拖拉机进行适应性改造,将其手动转向机构和无级变速机构改造为大扭矩舵机控制,通过绝对值编码器测量两侧履带转速,利用RTK-GNSS定位系统测量车辆地理位置和车身速度,结合车载计算机和底层控制器搭建了自动驾驶系统试验平台。然后以车身速度和两侧履带速度为状态变量,考虑履带滑移率建立了航向预估控制模型,进而提出了一种基于航向预估模型的路径跟踪控制方法。最后在沥青路面分别以低速（1 km/h）、中速（5 km/h）和高速（9 km/h）进行了直线路径跟踪试验,结果显示,在不同作业速度条件下,路径跟踪误差无明显差异,最大跟踪误差为-2.00 cm,标准差为0.93 cm。进行了田间曲线路径跟踪试验,结果显示,当拖拉机以6 km/h速度跟踪曲线路径时,跟踪误差优于10 cm,在滑移区域无明显误差增大现象。试验表明,提出的航向预估控制方法对作业速度有较好的适应性,一定程度上克服了滑移现象对控制精度的影响,可满足履带拖拉机耕整地作业精度要求。 相似文献
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智能除草机器人在草坪作业时,易受到外界扰动以及系统不确定性的影响,从而导致轨迹跟踪收敛时间长以及跟踪效果差等问题。因此,设计一种面向轨迹跟踪的自适应快速积分终端滑模控制算法。首先,考虑驱动轮动力学特性以及未建模误差、外界干扰、动静摩擦等不确定性因素,建立除草机器人的动力学模型。然后基于所建立的动力学模型,设计自适应快速积分终端滑模控制器。所提出的控制器结合了快速终端滑模、积分滑模和自适应估计技术的优点,能够实现期望的跟踪性能并抑制控制信号抖动。同时,在不需要明确系统不确定性和外界干扰上界的情况下,可以通过所设计自适应估计项进行实时补偿,提高系统的鲁棒性。最后,通过仿真和试验验证了该方法的有效性。试验结果表明,所设计的控制器能够使跟踪误差在有限时间内快速收敛,并且横向误差绝对值不超过0.097 9 m,纵向误差绝对值不超过0.102 6 m,航向角误差绝对值不超过0.057 8 rad,保证除草机器人准确跟踪作业路径,同时具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对高地隙喷雾机在自主导航作业中因侧滑影响而导致轨迹跟踪精度降低的问题,提出一种基于四轮独立驱动(4WID)高地隙无人喷雾机的自适应控制方法。首先,建立4WID高地隙喷雾机的运动学模型;然后基于运动学几何约束和速度约束,引入两个表征侧滑效应的参数构建改进位姿误差模型;最后将参数自适应与反步控制方法结合,设计自适应控制律实时估计并补偿侧滑效应。以典型的U形作业路径为例,在考虑和不考虑侧滑的情况下分别进行了仿真和试验验证。仿真结果表明：本文提出的控制算法在喷雾机出现侧滑的情况下可以保证较高的轨迹跟踪精度;水田试验表明,当喷雾机在常规作业速度3.6km/h时,与不考虑侧滑的轨迹跟踪控制算法相比,喷雾机轨迹跟踪的横向平均绝对误差减小至0.041m,标准差减小至0.059m;纵向平均绝对误差减小至0.018m,标准差减小至0.015m;航向平均绝对误差减小至2.56°,标准差减小至3.57°。 相似文献
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农业机械（农机）运动学模型的精度影响导航控制精度和稳定性,为提高农机路径跟踪控制器精度,提出了一种基于运动特性的农机导航控制器设计方法。该方法主要是对传统二轮车运动学模型建模方法进行改进,针对传统二轮车模型小角度近似替代（方向角等于横摆角）的缺点,采用加入侧偏角的方法优化农机运动学建模过程。采用相同的控制方法（状态反馈控制）和不同的运动学模型设计控制器进行对照实验。直线路径跟踪时,侧偏角对模型精度影响较小,引入侧偏角可以在一定程度上影响农机的跟踪精度;曲线路径跟踪时,侧偏角对方向角的变化影响较大,可以大幅影响路径跟踪精度。以安装有自动导航设备的拖拉机为实验平台进行实地实验,结果表明：直线行驶的最大横向误差平均值为0.0454m,绝对平均误差平均值为0.0149m,标准差平均值为0.0119m;曲线行驶的最大横向误差平均值为0.1613m,绝对平均误差平均值为0.0688m,标准差平均值为0.0434m;基于本文提出的优化模型设计的路径跟踪控制器对直线路径跟踪有一定提升,对曲线跟踪精度有大幅提升。 相似文献
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基于扩展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计 总被引：2，自引：0，他引：2
针对车辆自动变速器控制系统难以实时测得车辆质量与道路坡度参数这一问题,运用最优估计理论,以车辆纵向动力学模型为基础,建立系统的状态空间模型,运用前向欧拉法将过程方程离散化,进一步对非线性过程方程进行近似线性化,获得过程方程向量函数的Jacobian矩阵,实现了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。在Matlab/Simulink仿真平台下,进行了实车道路试验数据的离线仿真。仿真结果表明,该算法可有效估计车辆质量及道路坡度,能够满足车辆自动变速器控制系统的要求。 相似文献
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针对农业机械自动驾驶中非线性车辆模型具有未知干扰输入,以及测量输出不确定等问题,提出一种基于滚动时域的车辆运动状态估计方法（MHE）。将状态估计问题转化为固定时域的优化问题并充分考虑约束条件,从而实现对带约束非线性模型状态的估计。为提高MHE的计算效率并且考虑传感器采样频率不同,以及可能出现测量值缺失或异常,设计出一种多线程运行架构,使MHE更适合实际应用。使用Matlab建立水稻直播机自动驾驶仿真系统,仿真结果表明,MHE算法能有效补偿系统干扰和消除测量噪声,MHE估计出的横纵位置和航向角相比扩展卡尔曼滤波（EKF）估计出的更接近系统真值。使用MHE状态估计算法对水稻直播机无人作业过程中测得的横向偏差与航向角偏差进行估计。结果表明,时域窗口N取3～5时,MHE算法对消除状态的稳态误差和抑制测量值的不平稳性具有良好的效果,同时也能较好地反映状态值的真实变化,证明了MHE算法在补偿系统干扰和消除测量误差方面的优异性。 相似文献
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为解决农机自动导航系统在田间作业过程中因防风树林等对卫星信号产生遮挡与干扰,导致其难以准确获取航向信息等问题,采用惯性导航系统（INS）和全球导航卫星系统（GNSS）航向信息融合方法进行了试验与研究,结合自适应卡尔曼滤波算法构建了综合滤波模型,提出了一种以GNSS信号品质与航向角变化幅度信息为指导的INS/GNSS航向信息融合策略,通过仿真试验以及实际应用测试对航向信息融合效果进行了验证。试验结果表明：以双天线GNSS航向角测量值作为参考基准,在直线行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为-0.02°,标准差为0.50°;在转向行驶过程中,融合航向数据的平均绝对误差为0.62°,标准差为2.42°;融合后的航向输出结果明显提升了单独使用INS或GNSS时航向数据的精度,且在滤除GNSS航向角测量噪声的同时提高了GNSS航向角解算值的更新速率。该航向角融合算法能够增强农业机械自动导航系统航向角测定的准确性,可为导航系统实际田间作业情况下的抗环境扰动能力提供服务。 相似文献