Research on dynamic constraint mechanism and motion control of intelligent vehicles based on preview distance optimization under complex road conditions

机制(生物学) 约束(计算机辅助设计) 运动(物理) 计算机科学 控制理论(社会学) 控制工程 控制(管理) 运动控制 工程类 模拟 人工智能 机械工程 机器人 物理 量子力学
作者
Qing Ye,Rang Huang,Yao Zhang,Ruochen Wang,Mohammed Chadli,Long Chen
出处
期刊:Transactions of The Canadian Society for Mechanical Engineering [Canadian Science Publishing]
标识
DOI:10.1139/tcsme-2023-0051
摘要

Aiming at the coupling and conflict issues between intelligent vehicle dynamics characteristics and path tracking system under complex road conditions, this paper investigates the dynamics constraint mechanism and motion control of intelligent vehicles, and proposes an intelligent vehicle lateral–vertical cooperative control method based on optimized preview distance. To begin with, an intelligent vehicle path tracking control system based on expected yaw velocity has been designed by establishing a three-degree-of-freedom dynamic model for intelligent vehicle. Then, we analyzed the mechanism by which changes in vehicle speed, road curvature, and preview distance affect the accuracy of vehicle path tracking and handling stability. Considering the “human-vehicle-road” system in intelligent transportation systems, critical values for collision and instability were set. Furthermore, we designed a proactive optimization method for preview distance under different working conditions, using an optimization algorithm to improve path tracking accuracy while ensuring vehicle stability, based on the lateral displacement deviation and lateral orientation deviation representing the accuracy of path tracking, as well as the lateral acceleration representing handling stability. Finally, hardware-in-the-loop platform test was conducted. The simulation and test results show that the optimized path tracking algorithm reduces lateral deviation to as low as 0.05 m, and the stability constraint control in the algorithm can be triggered promptly even under extreme conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
比比谁的速度快应助曾珍采纳,获得50
刚刚
2秒前
NiNi完成签到,获得积分10
3秒前
Ther完成签到,获得积分20
4秒前
傲娇白安完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
甜蜜的荟完成签到,获得积分20
6秒前
婷儿完成签到,获得积分10
6秒前
牛牛发布了新的文献求助10
6秒前
Hoper完成签到,获得积分10
6秒前
张曰淼完成签到,获得积分10
7秒前
共渡完成签到,获得积分10
9秒前
凉白开完成签到 ,获得积分10
10秒前
跳跃的太君完成签到,获得积分10
11秒前
小猪发布了新的文献求助10
11秒前
独特问夏完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
魔幻蓉完成签到,获得积分10
13秒前
杠赛来完成签到,获得积分10
13秒前
ccy完成签到 ,获得积分10
14秒前
Ch185完成签到,获得积分10
15秒前
欣喜的复天完成签到,获得积分10
17秒前
摸鱼校尉完成签到,获得积分0
17秒前
双儿完成签到,获得积分10
17秒前
顺利毕业完成签到 ,获得积分10
17秒前
儒雅的焦完成签到 ,获得积分10
17秒前
小何完成签到 ,获得积分10
17秒前
19秒前
20秒前
小曾应助张绪帆采纳,获得10
20秒前
麻麻薯完成签到 ,获得积分10
21秒前
21秒前
Smes完成签到,获得积分10
21秒前
王金豪发布了新的文献求助10
22秒前
勤劳冰烟完成签到,获得积分10
22秒前
顺顺尼完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
阿曾发布了新的文献求助10
25秒前
25秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029