高速緊急避讓汽車操縱逆動力學(xué)的建模與仿真.pdf

1、本文在分析國內(nèi)外汽車操縱逆動力學(xué)研究的基礎(chǔ)上，利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最優(yōu)控制方法，以已建立的三自由度汽車轉(zhuǎn)向模型為對象，對高速狀態(tài)下汽車的緊急避讓工況進(jìn)行操縱逆動力學(xué)仿真研究。研究表明該“逆問題”的求解思路不僅能夠反求出駕駛員的操縱輸入，還能對比不同車型操縱性能的優(yōu)劣。本文完成的主要工作如下：
　　(1)建立了包含駕駛員模型在內(nèi)的三自由度角輸入汽車轉(zhuǎn)向閉環(huán)模型，在低速下對該閉環(huán)模型進(jìn)行蛇形避讓實車試驗驗證，結(jié)果表明MATLAB仿

2、真得到的汽車橫擺角速度、側(cè)向加速度及車身側(cè)傾角與試驗結(jié)果具有良好的一致性，驗證了所建閉環(huán)模型的正確性，為下一步正確獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本奠定了基礎(chǔ)。
　　(2)利用均勻設(shè)計方法安排已建立的三自由度汽車閉環(huán)模型進(jìn)行雙移線避讓和蛇形線避讓試驗，通過組合駕駛員模型中三個不同參數(shù)來模擬不同駕駛員駕駛同一輛汽車的情形以獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，建立了一個以汽車橫擺角速度、側(cè)向加速度及車身側(cè)傾角共同識別轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)角速度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；在已建立

3、的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，分析網(wǎng)絡(luò)識別與仿真試驗間的誤差，并在輸入樣本中加入均勻分布隨機噪聲，進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)的精度和魯棒性。
　　(3)建立了三自由度角輸入汽車轉(zhuǎn)向開環(huán)模型，提出了將最優(yōu)控制用于高速緊急避讓汽車操縱逆動力學(xué)求解的方法。在高速狀態(tài)下，以汽車轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角輸入為控制變量，精確跟蹤所期望的避讓路徑（雙移線和蛇形線）為控制目標(biāo)，將該最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷€性規(guī)劃問題，運用序列二次規(guī)劃（SQP）方法進(jìn)行求解。結(jié)果表明，該方法使汽車在

4、高速下很好地跟蹤所期望的避讓路徑，能夠識別出汽車在整個運動過程中轉(zhuǎn)向盤的轉(zhuǎn)角輸入，并能比較不同汽車跟蹤同一避讓路徑下的操縱性能，其仿真結(jié)果與ADAMS/CAR虛擬樣機試驗結(jié)果具有良好的一致性。
　　綜上所述，本文提出了利用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最優(yōu)控制方法用于高速緊急避讓汽車操縱逆動力學(xué)的求解。GRNN網(wǎng)絡(luò)能夠以較好的精度和抗干擾能力識別出汽車在高速狀態(tài)下進(jìn)行避讓過程中的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角及轉(zhuǎn)角速度；而最優(yōu)控制方法不僅可以識別出整個運動過程中