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作者：袁凌聪;王旭东;杨雪;黄剑龙;李立成;
单位：重庆工商大学机械工程学院;重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室;重庆城市科技学院电气工程与智能制造学院;
摘要：在现代智能汽车的发展过程中，如何在复杂多变的道路环境下保持车辆的稳定性和安全性成为了一项重要的研究课题。尤其是在连续变化曲率的道路条件下，车辆的路径跟踪能力直接影响到行驶的稳定性和乘客的安全。因此，研究一种能够有效适应道路曲率变化，并同时确保车辆稳定性的实时路径跟踪控制策略，具有重要的实际意义。针对上述问题，开发了一种结合车辆动力学特性与道路曲率变化的路径跟踪控制策略，以提高车辆在多变道路环境下的操控性能。采用了三自由度汽车动力学模型作为基础框架，通过合理的控制策略来改善车辆的动态响应特性。设计了一个基于模型预测控制(MPC)的控制器，重点考虑车辆的稳定性约束条件。控制器将横摆角速度和质心侧偏角误差作为输入变量，通过模糊神经网络(FNN)进行处理，输出控制信号以调整横摆力矩，这样的设计使得前轮转角能够根据实时路况进行动态调整，从而有效地修正车身位姿。搭建了一个由Matlab/Simulink和Carsim组成的联合仿真平台，以验证所提出控制策略在连续变化曲率道路条件下的有效性。仿真结果显示，采用该控制策略的车辆能够在复杂的道路曲率变化环境中维持良好的行驶稳定性。与传统的路径跟踪方法相比，新策略降低了横摆角速度和质心侧偏角误差，从而提高了车辆的路径跟踪精度和稳定性。
关键词：智能汽车;;模型预测控制;;模糊神经网络;;轨迹跟踪;;道路曲率
基金资助：重庆市自然科学基金资助项目(cstc2020jcyj-msxmX080);; 重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202100824)
