無人駕駛電動轉(zhuǎn)向控制測試與開發(fā)實驗平臺與傳統(tǒng)的液壓助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)相比，電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)具有節(jié)能、環(huán)保和助力能量隨車速變化的優(yōu)點，已成為現(xiàn)代轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的主要研究方向,下面小編為您詳細介紹!

　　簡介

　　對于智能車來說，如果只根據(jù)電動助力轉(zhuǎn)向的角度信號來控制方向盤的角度，而不控制電動助力轉(zhuǎn)向電機的輸出扭矩，方向盤就會抖動。在方向盤大角度轉(zhuǎn)向時，如果不控制電動助力轉(zhuǎn)向電機的阻尼(反向扭矩)，方向盤會調(diào)整過快，導致車身偏航率較大，這將惡化車輛的轉(zhuǎn)向品質(zhì)，甚至導致高速行駛時轉(zhuǎn)向不穩(wěn)定，從而危及行車安全。

　　因此，如何使智能車輛在自動駕駛模式下的轉(zhuǎn)向控制質(zhì)量盡可能地接近人類駕駛員的轉(zhuǎn)向控制，是智能車輛轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)研究領域的一個重要課題。本文從以下幾個方面進行了研究:熟練駕駛員在道路上駕駛過程中轉(zhuǎn)向控制參數(shù)的采集和特性分析，熟練駕駛員駕駛軌跡的非線性擬合，基于模型預測控制的智能車輛駕駛員模型的構建，基于仿人智能理論的轉(zhuǎn)向控制策略，基于新型電動助力轉(zhuǎn)向裝置的智能車輛仿人轉(zhuǎn)向控制試驗臺的開發(fā)和實驗驗證。

　　主要工作如下:對熟練駕駛員在道路上的轉(zhuǎn)向試驗數(shù)據(jù)進行收集和分析，選擇5名熟練駕駛員在不同車型、車速和轉(zhuǎn)向條件下進行實車道路轉(zhuǎn)向試驗，采集轉(zhuǎn)向特性參數(shù)和車輛動力學參數(shù)。

　　試驗臺的控制策略是電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)研究的核心，直接影響汽車的行駛安全性和操縱穩(wěn)定性，電動助力轉(zhuǎn)向控制器的研究和開發(fā)是一個漫長而反復的過程。如何提高電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的穩(wěn)定性，縮短控制器的研發(fā)周期，是整個電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)研究的關鍵，也是電動助力轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)化的前提和必要條件。

　　通過建立電動助力轉(zhuǎn)向快速控制的原型仿真平臺，可以實時驗證和修改電動助力轉(zhuǎn)向控制策略，大大縮短了電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的開發(fā)周期;主要研究內(nèi)容如下:根據(jù)電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的結構和工作原理，設計了線性助力特性曲線。對于助力電機控制器的設計，提出了一種基于PID和滑模變結構算法的助力控制策略。針對助力系統(tǒng)助力過程中轉(zhuǎn)向不足的現(xiàn)象，設計了一種基于PID算法的助力控制策略。

　　基于車輛操縱動力學模型對整個電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)進行了分析，利用MATLAB/Simulink軟件建立了電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)各部分的仿真模塊，并對PID和滑模變結構控制策略和回程控制策略進行了仿真分析。仿真結果表明，采用滑模變結構控制的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)比采用PID控制的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)更穩(wěn)定，采用PID反饋算法的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)反饋速度更快，基本消除了殘余角。

　　通過MATLAB和CarSim的聯(lián)合仿真分析，最終的聯(lián)合仿真曲線證明本文設計的電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能夠為駕駛員提供合適的轉(zhuǎn)向助力，提高汽車的轉(zhuǎn)向輕便性。最后，利用dSPACE搭建了電動助力轉(zhuǎn)向系統(tǒng)快速控制原型仿真試驗臺，并對助力控制算法和返回性能進行了半實物實時仿真測試。

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