随着智能化的发展,智能车辆成为汽车行业的重要发展方向。然而,在高速大曲率工况下,智能车辆横纵向难以协调而保证良好的控制效果,成为智能车辆横纵向控制研究亟待解决的难题。为此,本课题依托于“国家重点研发计划”等自动驾驶关键技术研究项目,开展智能车辆横纵向协调控制相关内容的研究,提出基于可拓理论的智能车辆横纵向协调控制方法。其中,横向上采用结合车辆状态关联函数的状态补偿可拓调节纯跟踪控制,解决了在高速大曲率工况下,难以保证较好的横向控制效果;纵向上提出了安全车速可拓规划策略,根据横向跟踪效果自适应调节车速,使智能车在全速域、变曲率工况下的跟踪效果以及横向稳定性得到进一步改善。首先,基于车辆动力学、运动学模型与预瞄跟踪模型,结合可拓控制理论和纯跟踪控制理论,设计了可拓调节纯跟踪控制策略。上层可拓决策算法选择车速和曲率作为特征量并计算预瞄状态关联函数以实现测度模式识别;下层规划控制层在各测度模式下采用对应的预瞄调节方法以达到纯跟踪控制预瞄距离的自适应调节。基于Matlab/Simulink和Carsim的联合仿真验证采用可拓调节纯跟踪控制方法的车辆跟踪效果显著提高,相比于PID控制方法和经典纯跟踪控制方法,可拓调节纯跟踪控制方法的跟踪精度分别改善了约32.9%和8.3%。其次,针对车速设置缺乏依据以及系统缺少基于误差与稳定性指标判断的问题,结合车辆状态关联函数优化设计了基于可拓理论的横纵向协调控制策略。上层可拓决策算法选择表征车辆状态的横向位置误差和横摆角速度作为特征量并计算车辆状态关联函数以实现测度模式识别;下层规划控制层横向上结合车辆状态关联函数,对可拓调节纯跟踪控制进一步优化,设计了基于车辆状态关联函数的状态补偿可拓调节纯跟踪控制,纵向上引入期望车速可拓规划策略,根据车辆状态关联函数自适应调节车速,进一步改善横向上跟踪精度以及横向稳定性。基于Matlab/Simulink和Carsim的联合仿真验证,相比于MPC控制方法和可拓调节纯跟踪控制,基于可拓理论的横纵向协调控制的跟踪精度分别改善了约34.1%和13.9%,横向稳定性分别改善了约23.4%和10.1%。最后,为验证本文提出基于可拓理论的横纵向协调控制方法在实际开放快速路段路况下的有效性,本文基于智能驾驶试验平台,将基于可拓理论的横纵向协调控制算法移植上实车。利用预瞄误差计算模块处理视觉传感器检测到的车道信息得到所需误差信息,结合基于可拓理论的横纵向协调控制算法,配置信号匹配建立通讯并编译生成控制器可执行文件,通过软件烧写入整车控制器中,在实际开放快速路段下进行了智能车横纵向控制试验。试验结果验证,本文提出基于可拓理论的横纵向协调控制方法有效地保证智能车辆中高速跟踪精度和横向稳定性,相比于PID控制,分别改善了约24.5%和22.1%。