【摘 要】
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分布式驱动车辆具备较高的动力传递效率和控制自由度,车轮能够快速精确地对驱动指令做出响应,实现预期的动力学控制效果。而基于分布式驱动的智能车辆,轨迹跟踪控制的目标不仅是精确跟踪决策层所规划的参考轨迹,还要确保车辆的行驶稳定性。本文针对分布式驱动无人驾驶汽车（DDUGV）的轨迹跟踪控制问题,提出了相应的协调控制算法,主要包括以下内容:（1）针对低附着路面情况下路径跟踪控制精确性和稳定性问题,建立改进的
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分布式驱动车辆具备较高的动力传递效率和控制自由度,车轮能够快速精确地对驱动指令做出响应,实现预期的动力学控制效果。而基于分布式驱动的智能车辆,轨迹跟踪控制的目标不仅是精确跟踪决策层所规划的参考轨迹,还要确保车辆的行驶稳定性。本文针对分布式驱动无人驾驶汽车（DDUGV）的轨迹跟踪控制问题,提出了相应的协调控制算法,主要包括以下内容:（1）针对低附着路面情况下路径跟踪控制精确性和稳定性问题,建立改进的模型预测控制器。兼顾算法实时性和跟踪精确性的要求,考虑纵向运动对路径跟踪效果的影响,降低预测时域Np内预测模型维度,将预测时域内的轮速作为非状态量,简化雅可比矩阵的求解;在跟踪目标函数中加入质心侧偏角以对参考横摆角进行动力学修正,从动力学的角度实现了位置跟踪误差和角度跟踪误差收敛性的协调,并对位置跟踪误差项和角度跟踪误差项进行量纲的归一化处理。（2）结合DDUGV独特的驱动结构,使用模糊调节器对PID参数实时整定以确定速度控制所需的驱动力矩总需求。以速度跟踪偏差及其变化率为模糊调节器的输入,设计了合适的模糊/清晰转换接口和论域转换因子,实现模糊调节和PID的有机结合。针对不同道路条件、车辆存在初始速度跟踪误差的情况,开展以低速值和高速值为跟踪目标的仿真实验,结果表明设计的控制器具有良好的速度跟踪效果。（3）采用改进SMC算法来实现车辆的横摆稳定性控制。综合考虑车辆质心侧偏角和横摆角速度的动力学影响,设计了切换面函数,针对SMC的抖振现象,将符号函数替换为连续函数以对常用的指数趋近律进行改进,使系统成为准滑动模态控制。建立了DDUGV协调控制框架,按前后垂向载荷等比例分配的方式,将车辆跟踪参考轨迹的动力需求分配给四个车轮作为驱动力矩。（4）搭建Carsim-Simulink仿真平台,对所提出的协调控制策略进行仿真验证,结果表明控制器具有精确稳定的跟踪能力。
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