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汽车保有量的增加愈发导致交通事故的频发,进而使得驾驶环境越发复杂并增加驾驶员驾驶车辆的疲劳。因此,车辆更加的智能化和安全化成为解决这一问题的有效方法。智能车辆的开发要求其平台具有可靠的安全性和高效灵活的控制性,而新兴的分布式驱动电动汽车可以独立控制各轮的驱动力,且能够实现快速精确的车轮转矩和转速响应,可提供灵活多变的底盘驱动形式,无疑是理想的开发平台。与此同时,整车差速控制是分布式驱动电动汽车的关键技术难点,本文将围绕这一问题进行深入研究,并在实现差速控制的基础上进一步研究智能车辆的路径跟踪问题。论文主要进行如下研究工作:(1)建立整车动力学仿真平台。根据分布式驱动电动汽车独特的车辆动力学特性,建立非线性八自由度整车模型,包括车身的纵向、横摆、侧倾以及侧向运动和四个车轮的转动。建立Gim轮胎模型和轮毂电机驱动系统等仿真辅助模型,通过工况仿真与CarSim车辆动力学模型对比,验证了所建整车动力学仿真平台的有效性和合理性。(2)阿克曼转向原理修正和电子差速转向研究。对轮胎侧偏现象进行分析,发现轮胎侧偏角将导致车辆产生不足转向,证明了忽略轮胎侧偏影响的理想阿克曼转向原理的局限性。通过引入轮胎侧偏角修正系数对理想阿克曼转向原理进行修正,并在此基础上根据Ackermann-Jeantand转向模型建立分布式驱动电动汽车差速转向模型。(3)整车电子差速控制策略研究。采用分层控制思想设计分布式电动汽车整体电子差速控制策略,上层由准滑动模态控制器跟踪车辆理想运动状态,中间层由非线性二次规划控制器对四轮驱动力进行优化分配,下层由粒子群优化的BP神经网络PID控制器对四轮理想轮速进行跟踪控制。设计了不同路面附着的正弦工况,验证了所设计电子差速控制策略的差速有效性和稳定性以及PSO-BPNN-PID控制器的自适应性和优越性。(4)基于修正阿克曼转向的路径跟踪控制。建立路径跟踪模型和线性时变车辆动力学模型设计路径跟踪控制器,通过路径跟踪目标函数以及约束条件求解得到车辆转向方向盘控制量。考虑轮胎侧偏对车辆转向的影响,将方向盘控制量作为基于阿克曼转向修正的电子差速控制的输入量,得到车辆路径跟踪的前轴内、外侧转向轮修正转向角控制量。仿真结果表明,轮胎侧偏角确实造成车辆转向不足,且随着车速和转向角增加,期望轨迹跟踪误差也将增加;通过修正阿克曼转向后将极大地提高车辆路径跟踪精度。本文提出的引入侧偏角修正系数的修正阿克曼转向原理,并基于此的电子差速控制和路径跟踪控制策略对分布式电动汽车的整车控制和智能控制具有一定参考意义。