第六章智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)課前小討論2特斯拉的Autopilot系統(tǒng)和奧迪的TrafficJamAssist系統(tǒng)使用了高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），高級駕駛輔助系統(tǒng)集成了多個(gè)獨(dú)立的駕駛輔助功能，如車道保持輔助（LKA）、車道偏離預(yù)警（LDW）、自動緊急制動（AEB）等，通過協(xié)同工作來提高車輛的安全性和駕駛體驗(yàn)。國內(nèi)的各大廠商也推出了各自的智能底盤控制系統(tǒng)，智能底盤運(yùn)動控制已然成為車輛智能化不可或缺的一環(huán)，你認(rèn)為智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)在安全性、可靠性和智能化方面的發(fā)展應(yīng)該是怎樣的，討論自動駕駛技術(shù)和智能交通系統(tǒng)的發(fā)展對智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)的影響。第六章

智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)3輪胎及車輛模型智能底盤駕駛工況感知底盤縱向運(yùn)動控制底盤橫向運(yùn)動控制底盤垂向運(yùn)動控制底盤縱橫垂協(xié)同控制輪胎及車輛模型1.1輪胎模型4重要性：輪胎與地面的接觸作用是汽車實(shí)現(xiàn)運(yùn)動的根本原因，輪胎與路面的接觸區(qū)域稱為輪胎的接地印跡，在這個(gè)區(qū)域內(nèi)輪胎與路面相互作用，產(chǎn)生使汽車實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)動的力。車輛驅(qū)動/制動、轉(zhuǎn)向以及承載均來自于輪胎接地印跡內(nèi)的各方向力和力矩。輪胎結(jié)構(gòu)、材料特性、行駛環(huán)境以及使用工況非常復(fù)雜，輪胎自身在力的傳遞過程中會發(fā)生較大的變形，使得輪胎成為一個(gè)“側(cè)向-縱向-垂向”復(fù)雜耦合的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，極大增加了輪胎力學(xué)特性研究的難點(diǎn)：輪胎結(jié)構(gòu)、材料特性、行駛環(huán)境以及使用工況非常復(fù)雜，輪胎自身在力的傳遞過程中會發(fā)生較大的變形，使得輪胎成為一個(gè)“側(cè)向-縱向-垂向”復(fù)雜耦合的非線性動力學(xué)系統(tǒng)。分類：根據(jù)建模方法的不同主要可以分成：理論模型，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃桶虢?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀］喬ツＰ洼喬ゼ败囕v模型1.1

輪胎模型5輪胎理論模型也叫分析模型或物理模型，通過對輪胎真實(shí)物理結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡化，分析輪胎印跡內(nèi)的變形機(jī)理，建立對輪胎力學(xué)特性的數(shù)學(xué)描述。該模型對于分析輪胎力學(xué)現(xiàn)象的物理本質(zhì)，研究結(jié)構(gòu)參數(shù)對力學(xué)特性的影響等具有重要的意義。理論模型常存在多種簡化，且形式復(fù)雜、計(jì)算效率低，因此很難在實(shí)際車輛動力學(xué)研究中進(jìn)行應(yīng)用。輪胎理論模型輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型6輪胎坐標(biāo)系的X、Y軸設(shè)定在接地平面上，定義Z軸為右手坐標(biāo)系，垂直于路面豎直向上。X軸的正方向設(shè)定為輪胎前進(jìn)方向，以X、Y軸的正方向來規(guī)定Z軸的正方向。輪胎中心點(diǎn)相對路面的前進(jìn)方向涉及其在接地平面上的投影軸。輪胎行進(jìn)方向軸代表輪胎的（車輛）行駛結(jié)果。輪胎坐標(biāo)系滑移比有多種定義，《汽車工程手冊》中提到的定義是，如果輪胎的轉(zhuǎn)動角速度為ω，輪胎的前進(jìn)速度為v，輪胎的滾動半徑（動態(tài)負(fù)荷半徑）為r，驅(qū)動時(shí)：制動時(shí)：輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型7美國汽車工程師學(xué)會提出的用于描述輪胎六分力的SAE坐標(biāo)系得到了廣泛的應(yīng)用。對路面提供的接地印跡內(nèi)的分布力，常將其向印跡中心進(jìn)行簡化，形成一空間力系，稱之為“輪胎六分力”。輪胎坐標(biāo)系SAE坐標(biāo)系規(guī)定：取地球中心方向?yàn)檩S，按照其坐標(biāo)系，輪荷寫為負(fù)，滿足坐標(biāo)系的負(fù)值稱作“法向力（NormalForce）”，其反向值定義為“垂向力（VerticalForce）”，輪荷值使用正號。側(cè)偏角向右轉(zhuǎn)彎為正、向左轉(zhuǎn)彎為負(fù)，側(cè)向力向右轉(zhuǎn)彎為正、向左轉(zhuǎn)彎為負(fù)。根據(jù)輪胎坐標(biāo)系，通常將輪胎力學(xué)特性分為平面內(nèi)（in-plane）特性及平面外（out-of-plane）特性兩類，平面內(nèi)特性包括輪胎的縱向力、垂直力及滾動阻力矩特性，平面外特性包括輪胎的側(cè)向力、回正力矩及翻轉(zhuǎn)力矩特性。輪胎側(cè)偏特性屬于平面外特性。輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型8輪胎剛度支撐著車輛與路面的接觸。徑向剛度（Z軸方向），徑向剛度主要由輪胎胎面環(huán)的剛度和輪胎內(nèi)部空氣的壓力組成，與胎壓基本成正比?？v向剛度主要由胎面膠、胎面環(huán)以及受胎壓支撐的輪胎胎側(cè)剛度構(gòu)成?？v向剛度受胎壓和輪荷的影響比側(cè)向剛度大兩倍以上。在乘用車上，輪胎的縱向剛度通常大于側(cè)向剛度，約為200～400N/mm。側(cè)向剛度（沿Y軸方向）直接影響著輪胎產(chǎn)生的側(cè)向力，主要受到胎面環(huán)剛度的影響，相比徑向剛度，側(cè)向剛度對胎壓和輪荷的依賴性較小，但與徑向剛度有關(guān)。在乘用車上，輪胎的側(cè)向剛度約為100～200N/mm。扭轉(zhuǎn)剛度（繞Z軸旋轉(zhuǎn)的方向）與轉(zhuǎn)向時(shí)的轉(zhuǎn)向反作用力相當(dāng)。它受到胎面環(huán)剛度、胎壓支撐的輪胎胎側(cè)部位剛度和接地形狀的影響。輪胎剛度輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型9輪胎的側(cè)偏特性主要是指側(cè)偏力、回正力矩與側(cè)偏角的關(guān)系，忽略了回正力矩的影響。當(dāng)輪胎處于一邊滾動一邊側(cè)滑狀態(tài)時(shí)，在輪胎上會發(fā)生摩擦力。此摩擦力在輪胎側(cè)向的分力是側(cè)向力，切向的分力是滾動阻力，在與輪胎前進(jìn)方向成直角的分力為側(cè)偏力，而在前進(jìn)方向的分力是側(cè)偏阻力。輪胎的側(cè)偏特性與線性化輪胎模型當(dāng)輪胎側(cè)偏角a不超過5°時(shí)，可以認(rèn)為側(cè)偏力Fy與側(cè)偏角a呈線性關(guān)系，即將輪胎模型簡化為線性模型。

Fy=Ca在汽車正常行駛時(shí)，側(cè)向加速度通常不超過0.4g，側(cè)偏角不超過4°到5°，可以認(rèn)為側(cè)偏力與側(cè)偏角呈線性關(guān)系。輪胎的側(cè)偏特性曲線在側(cè)偏角a=0處的斜率稱為側(cè)偏剛度k，單位為N/rad或N/(°)。輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型10刷子輪胎模型

刷子輪胎模型基于彈性胎面和剛性胎體的物理假設(shè)，假定輪胎彈性完全集中在具有刷子變形特征的胎面上，而將胎體視為剛性體。刷子輪胎模型考慮輪胎與地面之間的摩擦力和輪胎縱橫向滑移來描述車輛的縱向力和橫向力。每個(gè)車軸上的等效集中車輪力是用單一附著系數(shù)的刷子輪胎模型來建模，等效輪胎可以通過側(cè)向剛度Ca和縱向剛度Ck來表征。輪胎理論模型——刷子模型輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型11Dugoff輪胎模型通過考慮輪胎與地面之間的摩擦力和輪胎側(cè)向滑移來描述車輛的橫向力和縱向力。Dugoff輪胎模型將車輛分為縱向和橫向兩個(gè)方向，并考慮輪胎的側(cè)向力和縱向力對車輛運(yùn)動狀態(tài)的影響。輪胎經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀狣ugoff輪胎模型輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型12魔術(shù)公式輪胎模型是一種利用三角函數(shù)的組合來擬合實(shí)驗(yàn)輪胎數(shù)據(jù)的模型，通過一套形式相同的公式完整地表達(dá)輪胎在不同工況下的縱向力、側(cè)向力、回正力矩、反轉(zhuǎn)力矩以及滾動阻力等力學(xué)特性，即使在縱向力和側(cè)向力聯(lián)合作用的情況下，也能給出準(zhǔn)確的預(yù)測。輪胎經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀g(shù)公式輪胎模型魔術(shù)公式的統(tǒng)一表達(dá)形式為：附著橢圓示意圖模型大致分為兩部分：純轉(zhuǎn)向與純制動驅(qū)動時(shí)輸出的Pure模型用摩擦橢圓描述轉(zhuǎn)向與制動驅(qū)動復(fù)合狀態(tài)輸出的復(fù)合模型

輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型純側(cè)偏工況Fy模型在Fy模型方面，首先由于摩擦系數(shù)隨輪胎接地面壓力變化而變化，針對規(guī)定最大值的常數(shù)D，用摩擦系數(shù)與輪荷成正比的、負(fù)荷的一次函數(shù)公式表現(xiàn)。輪胎經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀g(shù)公式輪胎模型常數(shù)BCD表示剛性值，與載荷的關(guān)系用輪荷的二次函數(shù)公式近似，利用魔術(shù)公式的近似公式，易于對應(yīng)大載荷區(qū)域的特性。Fy及側(cè)滑角方向的偏置量分別是常數(shù)Sv和Sh，表示外傾角（相當(dāng)于外傾橫向推力）與輪荷（相當(dāng)于變向橫向力）輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型14車輛在高速行駛的過程中，由于不平路面激勵(lì)、制動力矩變化、輪胎的不均勻性等因素的影響下，輪胎往往表現(xiàn)為中高頻瞬態(tài)特性。針對關(guān)乎車輛平順性、耐久性和舒適性的輪胎中高頻力學(xué)特性，環(huán)模型是目前應(yīng)用最廣泛的中高頻輪胎模型。典型的環(huán)模型包括剛性環(huán)輪胎模型和柔性環(huán)輪胎模型，二者都被應(yīng)用于研究輪胎的中高頻特性及其對整車動力學(xué)的影響。輪胎中高頻動態(tài)模型輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型15SWIFT輪胎模型（ShortWavelengthIntermediateFrequenczTireModel）是典型的剛性環(huán)輪胎模型。SWIFT輪胎模型主要由四部分組成，包括魔術(shù)公式、接地質(zhì)量塊滑移模型、剛性環(huán)模型和等效路面模型。輪胎中高頻動態(tài)模型SWIFT輪胎模型示意圖魔術(shù)公式用來表達(dá)輪胎的非線性穩(wěn)態(tài)特性；接地質(zhì)量塊滑移模型用來表達(dá)輪胎非線性瞬態(tài)特性；剛性環(huán)模型用于表達(dá)胎體的高頻振動；串聯(lián)橢圓凸輪等效路面模型用于描述3D不平路面。輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型16FTire輪胎模型（FlexibleRingTireModel）是典型的柔性環(huán)模型。FTire輪胎模型由四部分組成，包括結(jié)構(gòu)模型、胎面模型、熱模型和磨損模型。輪胎中高頻動態(tài)模型FTire輪胎模型示意圖結(jié)構(gòu)模型描述輪胎的結(jié)構(gòu)剛度、阻尼和慣性特性胎面模型描述路面高度胎面變形和路面摩擦系數(shù)，并計(jì)算地面壓力和接地印跡。輪胎及車輛模型1.1

輪胎模型17輪胎爆胎后，輪胎的結(jié)構(gòu)改變，導(dǎo)致縱向和橫向特性變化，形成與非爆胎輪的力學(xué)特性差異。爆胎后，滾動阻力系數(shù)增大10~30倍，側(cè)偏剛度和縱滑剛度下降為正常情況的10%。爆胎輪胎模型爆胎輪胎參數(shù)變化輪胎及車輛模型1.2車輛模型18車輛動力學(xué)模型一般用于分析車輛的平順性和車輛操縱性的穩(wěn)定性。建立車輛動力學(xué)模型，需要綜合考慮各種實(shí)際因素，準(zhǔn)確反應(yīng)車輛實(shí)時(shí)響應(yīng)。車輛動力學(xué)模型大地坐標(biāo)系與車身坐標(biāo)系車身坐標(biāo)系下車輛受力與運(yùn)動大地坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)為汽車初始位置時(shí)質(zhì)心在地面的投影O，X軸正向與汽車初始前進(jìn)方向相同，Z軸正方向垂直于地面向上，Y軸分別與X軸、Z軸垂直指向車身側(cè)向，正方向通過右手定則確定。車身坐標(biāo)系定義在車身質(zhì)點(diǎn)o位置，x軸指向汽車的前進(jìn)方向，z軸沿車身垂直線背離地面方向，y軸沿著車身側(cè)向，與x軸、z軸共同構(gòu)成右手坐標(biāo)系。輪胎及車輛模型1.2車輛模型19單軌線性二自由度模型又稱自行車模型，是車輛動力學(xué)最為經(jīng)典和基礎(chǔ)的模型車輛動力學(xué)模型——二自由度車輛動力學(xué)模型只考慮純側(cè)偏輪胎特性，忽略輪胎力的橫縱向耦合關(guān)系，車輛的輪胎滿足側(cè)偏特性處于線性范圍，忽略左、右車輪輪胎由于載荷和路況變化而引起的輪胎側(cè)偏特性的變化以及輪胎回正力矩的作用；忽略轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的影響，直接以前輪轉(zhuǎn)角作為輸入，且前輪轉(zhuǎn)角不太大；忽略懸架系統(tǒng)的影響，只考慮車輛平行于地面的平面運(yùn)動；不考慮車輛所受縱向力以及縱向速度vx的變化；不考慮車輛的所受的空氣動力作用。

輪胎及車輛模型1.2車輛模型20車輛二自由度模型建立在縱向車速恒定的基礎(chǔ)上，只關(guān)注車輛的橫向運(yùn)動以及橫擺運(yùn)動，應(yīng)用場景受到限制；三自由度車輛動力學(xué)模型是在線性二自由度模型的基礎(chǔ)上考慮了縱向運(yùn)動（車輛縱向速度變化），是非線性模型。車輛動力學(xué)模型——三自由度車輛動力學(xué)模型考慮車輛的橫向運(yùn)動、縱向運(yùn)動與橫擺運(yùn)動假設(shè)車輛左右對稱，忽略俯仰以及側(cè)傾運(yùn)動、空氣動力學(xué)、輪胎側(cè)偏特性的變化

輪胎及車輛模型1.2車輛模型21七自由度車輛模型是在三自由度車輛模型的基礎(chǔ)上增加了4個(gè)輪胎的轉(zhuǎn)動，包括車輛的橫擺、側(cè)向和縱向運(yùn)動過程的分析，也考慮了載荷對輪胎特性的影響，加入了滑移率這一對車輛動力學(xué)有重要影響的變量，盡可能考慮輪胎特性對車輛運(yùn)動過程的影響，減少過多自由度對仿真效率的影響。車輛動力學(xué)模型——七自由度車輛動力學(xué)模型考慮車輛的橫向運(yùn)動、縱向運(yùn)動與橫擺運(yùn)動考慮輪胎模型和輪胎動力學(xué)模型引入滑移率

輪胎及車輛模型1.2車輛模型22車輛十四自由度動力學(xué)模型將車輛視為一個(gè)多剛體系統(tǒng)，包括一個(gè)簧上質(zhì)量剛體和四個(gè)非簧上質(zhì)量剛體。自由度包括四個(gè)車輪的縱向轉(zhuǎn)動自由度、轉(zhuǎn)向自由度和車體的六個(gè)自由度（縱向、橫向、垂向平動和翻滾、俯仰和橫擺運(yùn)動）。子系統(tǒng)模型可劃分為：驅(qū)動電機(jī)模型、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型、制動系統(tǒng)模型、懸架系統(tǒng)模型、輪胎模型、輪胎動力學(xué)模型和車身動力學(xué)模型。車輛動力學(xué)模型——十四自由度車輛動力學(xué)模型十四自由度車輛平面運(yùn)動模型十四自由度車輛垂向運(yùn)動模型第六章

智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)23輪胎及車輛模型智能底盤駕駛工況感知底盤縱向運(yùn)動控制底盤橫向運(yùn)動控制底盤垂向運(yùn)動控制底盤縱橫垂協(xié)同控制智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別24駕駛意圖是指駕駛員對車輛下一步行動的目標(biāo)、方向的預(yù)期規(guī)劃，作為駕駛員的主觀考慮，其受到外部壞境因素如道路走向和寬度變化、其他車輛運(yùn)動等影響，同時(shí)也會反過來作用于道路上其他交通參與者。駕駛員意圖識別駕駛員意圖識別主要任務(wù)主要方法參數(shù)選取制動意圖識別轉(zhuǎn)向意圖識別邏輯門限方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法機(jī)器學(xué)習(xí)方法駕駛員行為車輛狀態(tài)參數(shù)周圍道路環(huán)境駕駛員狀態(tài)行為包括方向盤轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)向信號燈、制動踏板和油門踏板的踩踏情況、駕駛員頭部轉(zhuǎn)向、視覺信息等自車車輛狀態(tài)包括車速、道路位置、縱橫向加速度、偏航角等周圍道路環(huán)境則涵蓋車路位置變化、周邊其他車輛、障礙物、非機(jī)動車輛、行人以及交通信號等。讓駕駛員成為機(jī)器決策的重要參考，降低人機(jī)沖突，從而提高機(jī)器決策的正確性，減少駕駛員因機(jī)器決策導(dǎo)致的不適感。目的智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別25在駕駛過程中，駕駛員往往會進(jìn)行下意識的增減速動作，依賴習(xí)慣來踩下制動踏板。通常情況下，駕駛員的制動意圖可以分為兩類：常規(guī)制動和緊急制動。常規(guī)制動，旨在提供迅速、穩(wěn)定、平緩的制動體驗(yàn)；緊急制動，指在緊急情況下駕駛員迅速踩下制動踏板，盡可能增加制動力以減少制動距離。絕大多數(shù)駕駛員制動意圖識別相關(guān)的研究通常使用踏板位移、踏板速度、踏板力等駕駛員狀態(tài)行為和制動初速度、減速度等自車車輛狀態(tài)作為識別參數(shù)。制動意圖識別智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別26駕駛員制動意圖識別方法主要有邏輯門限方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。邏輯門限方法:駕駛員的制動動作通過相對位移傳感器采集到控制器，可以通過邏輯門限判斷駕駛員的基本意圖，包括制動、退出制動或保持制動。在緊急制動時(shí)，制動踏板的速度非常大，相對位移通常較大。在這種情況下，制動主缸壓力以及主缸壓力的變化率可以綜合反映駕駛員的制動意圖。制動意圖識別該方法以制動踏板位移和制動踏板速度作為參數(shù)進(jìn)行制動意圖識別根據(jù)制動踏板位移將制動過程分為不同的階段，包括空行程階段、中強(qiáng)度階段和大強(qiáng)度階段，結(jié)合不同踏板速度下的踏板位移將制動意圖分為常規(guī)制動區(qū)、過渡區(qū)和緊急制動區(qū)等不同的區(qū)域。智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別27支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM等機(jī)器學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于制動意圖的識別中。支持向量機(jī)（supportvectormachines,SVM）：是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器，其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面。SVM可以通過核方法進(jìn)行非線性分類。制動意圖識別SVM決策函數(shù)為通過二次優(yōu)化，得到智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別28反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種基于誤差反向傳播算法（BackPropagationAlgorithm）的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以用來解決分類問題。制動意圖識別BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖隱含層輸出計(jì)算輸出層輸出計(jì)算誤差計(jì)算權(quán)值更新智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別29長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種，過設(shè)計(jì)門限結(jié)構(gòu)解決長期依賴問題，可以應(yīng)對RNN中的梯度衰減問題，并更好地捕捉時(shí)間序列中時(shí)間步距離較大的依賴關(guān)系。LSTM的輸入門、遺忘門和輸出門可以控制信息的流動。制動意圖識別遺忘門輸入門輸出門智能底盤駕駛工況感知2.1駕駛員意圖識別30針對駕駛員轉(zhuǎn)向意圖識別的研究主要集中在車輛換道意圖的預(yù)測識別上。換道行為是車輛駕駛過程中的普遍行為，不當(dāng)?shù)膿Q道行為會導(dǎo)致車輛追尾、碰撞等交通事故，影響道路通行能力和人們的生命安全。轉(zhuǎn)向意圖識別基于條件隨機(jī)場（CRF）的駕駛員換道意圖識別方法主要利用CRF在序列標(biāo)注任務(wù)中的優(yōu)勢，對駕駛員的換道行為進(jìn)行建模和識別。條件隨機(jī)場結(jié)合了最大熵模型和隱馬爾可夫模型的特點(diǎn)，是一種無向圖模型，該方法能夠充分利用序列數(shù)據(jù)中的長距離依賴性和交疊性特征，對駕駛員的換道意圖進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。智能底盤駕駛工況感知2.2路面狀態(tài)觀測31通過路面狀態(tài)觀測，可以得到路面的附著系數(shù)和對應(yīng)的路面類型，對控制策略、標(biāo)定參數(shù)進(jìn)行工況切換，使得控制參數(shù)與駕駛工況相匹配，顯著提升控制效果。在具體實(shí)施過程中，只有當(dāng)輪胎的縱向力、側(cè)向力突破了地面附著力產(chǎn)生了明顯的縱滑或者側(cè)滑之后，才能判斷對路面狀態(tài)進(jìn)行觀測。當(dāng)前主流的智能底盤架構(gòu)往往采用電機(jī)作為驅(qū)動系統(tǒng)的動力源，電機(jī)控制器可估算得到電機(jī)扭矩，估算偏差在僅為3%~5%?；诠浪汶姍C(jī)扭矩可以得到輪端的縱向驅(qū)動力，結(jié)合輪胎模型可估算得到路面附著系數(shù)。轉(zhuǎn)向意圖識別第六章

智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)32輪胎及車輛模型智能底盤駕駛工況感知底盤縱向運(yùn)動控制底盤橫向運(yùn)動控制底盤垂向運(yùn)動控制底盤縱橫垂協(xié)同控制底盤縱向運(yùn)動控制3.1電機(jī)驅(qū)動扭矩控制33電機(jī)驅(qū)動扭矩控制主要解決車輛在急加速或在濕滑/惡劣路面行駛時(shí)，車輛驅(qū)動力超過路面最大附著力，導(dǎo)致車輪滑轉(zhuǎn)，從而使車輛動力性和操控穩(wěn)定性變差的問題。驅(qū)動防滑控制主要通過減少滑轉(zhuǎn)車輪驅(qū)動扭矩或?qū)υ撥囕喪┘又苿恿?，來抑制車輪的滑轉(zhuǎn)趨勢，從而提高車輛在濕滑/惡劣路面上的行駛穩(wěn)定性和安全性。驅(qū)動防滑控制輪胎縱向力與車輪滑轉(zhuǎn)率的關(guān)系通常用滑轉(zhuǎn)率來表征車輪的滑轉(zhuǎn)程度，其等于輪速減車速的差除以輪速驅(qū)動防滑控制系統(tǒng)將車輪的滑轉(zhuǎn)率控制在20%附近，以獲得最佳的動力性能底盤縱向運(yùn)動控制3.1電機(jī)驅(qū)動扭矩控制34驅(qū)動防滑控制系統(tǒng)主要通過實(shí)時(shí)監(jiān)測車輪轉(zhuǎn)速，來判斷車輪是否出現(xiàn)打滑的情況，進(jìn)而根據(jù)車輪滑轉(zhuǎn)的程度，來控制車輪的驅(qū)動力。驅(qū)動防滑控制驅(qū)動防滑控制過程第1階段：識別到車輪滑轉(zhuǎn)，驅(qū)動防滑功能激活并快速降低扭矩，防止車輪滑轉(zhuǎn)加劇。第2階段：降低扭矩后車輪滑轉(zhuǎn)程度降低，為避免喪失過多動力性，逐漸恢復(fù)驅(qū)動扭矩。第3階段：經(jīng)過降低扭矩和恢復(fù)扭矩階段后，輪速逐漸穩(wěn)定，進(jìn)入穩(wěn)定控制階段。底盤縱向運(yùn)動控制3.2電機(jī)回饋扭矩控制35電機(jī)回饋是指在車輛制動過程中，車輪通過傳動系統(tǒng)帶動轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動，轉(zhuǎn)子磁場切割定子繞組，定子繞組產(chǎn)生反電動勢，對車輛產(chǎn)生制動。電機(jī)回饋控制功能通過電機(jī)回饋為整車提供制動力使其減速，同時(shí)將整車部分動能轉(zhuǎn)換成電能存儲到電池中，提高整車?yán)m(xù)航里程。滑行回饋功能、制動回饋功能、滑行回饋防抱死功能是目前最為常見的三種電機(jī)回饋控制功能。電機(jī)回饋扭矩控制智能底盤駕駛工況感知3.2電機(jī)回饋扭矩控制36滑行回饋功能是指高車速松油門行駛，利用電機(jī)發(fā)電進(jìn)行回饋控制?；谢仞伖δ芨鶕?jù)車速一般可分為兩個(gè)控制區(qū)間：高速協(xié)調(diào)區(qū)、低速衰減區(qū)?；谢仞伩刂聘咚傧?，整車的空氣阻力和滾動阻力較大，滑行回饋功能根據(jù)阻力的大小對電機(jī)回饋扭矩進(jìn)行調(diào)節(jié)，來保證高速滑行工況下減速度的一致性；低速下，為避免回饋扭矩過大，導(dǎo)致車輪反轉(zhuǎn)，車輛往后行駛等不安全問題，當(dāng)車速低于一定閾值時(shí)，電機(jī)回饋扭矩開始逐漸衰減至零。底盤縱向運(yùn)動控制3.2電機(jī)回饋扭矩控制37電機(jī)制動力與液壓制動力可根據(jù)駕駛員需求實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)配比，避免了電池充電功率、電機(jī)轉(zhuǎn)速和溫度等對整車減速度一致性的影響，同時(shí)為電機(jī)回饋更多制動力提供了可能。新能源汽車的電機(jī)回饋能力一般不低于3m/s。電機(jī)制動回饋控制用戶制動深度需求有90.1%落在了(0~30%]制動深度區(qū)間，對應(yīng)制動減速度區(qū)間(0~3m/s2]，所以電機(jī)回饋能力可滿足大部分的日常駕駛低速下，為避免回饋扭矩過大，導(dǎo)致車輪反轉(zhuǎn)，車輛往后行駛等不安全問題，當(dāng)車速低于一定閾值時(shí)，電機(jī)回饋扭矩開始逐漸衰減至零。再生協(xié)調(diào)制動功能將駕駛員需求制動力分配給電機(jī)制動力和液壓制動力用戶制動落點(diǎn)情況底盤縱向運(yùn)動控制3.2電機(jī)回饋扭矩控制38新能源電動汽車滑行工況時(shí)，主要由電機(jī)再生制動提供制動力，當(dāng)車輛行駛在冰面、濕瓷磚等路面時(shí)，可能因電機(jī)再生制動力超過地面制動力造成車輪抱死。滑行回饋防抱死在車輛滑行過程中識別一個(gè)或幾個(gè)車輪的抱死傾向，并精準(zhǔn)調(diào)節(jié)電機(jī)回饋扭矩，使車輪處于最佳滑移狀態(tài)，避免車輪抱死，使汽車得到控制?；谢仞伔辣揽刂齐姍C(jī)回饋控制與液壓制動控制對比底盤縱向運(yùn)動控制3.3速度跟蹤控制39在速度跟蹤控制器設(shè)計(jì)方面，典型的方法可以分為基于無模型的控制方法、基于最優(yōu)控制方法、魯棒控制方法和混合控制方法等?；跓o模型的控制方法就是在設(shè)計(jì)控制器時(shí)不考慮被控對象的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)模型，通過某些規(guī)則獲得最終控制率的方法。基于無模型的控制方法PID控制模糊控制底盤縱向運(yùn)動控制3.3速度跟蹤控制40基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法需要離線訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集、模型更新存在挑戰(zhàn)基于無模型的控制方法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)速度控制，以模擬駕駛員的速度調(diào)整策略。基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的駕駛員行為學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)仿人控制。底盤縱向運(yùn)動控制3.3速度跟蹤控制41基于最優(yōu)控制的控制方法基于無模型的控制方法線性二次規(guī)劃控制模型預(yù)測控制線性二次規(guī)劃控制（LQR）基于線性系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)狀態(tài)反饋求解Riccati方程直接得到控制律，計(jì)算量較小缺點(diǎn)：無法處理輸入和狀態(tài)的約束問題模型預(yù)測控制（MPC）直接處理控制輸入和狀態(tài)的約束問題預(yù)測模型未來的行為，優(yōu)化當(dāng)前的控制輸入來最小化目標(biāo)函數(shù)，控制效果好缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜，依賴精確模型底盤縱向運(yùn)動控制3.3速度跟蹤控制42魯棒控制方法基于無模型的控制方法滑?？刂品囱菘刂苹？刂圃O(shè)計(jì)簡單，容易實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用響應(yīng)快速對參數(shù)變化和擾動不靈敏（魯棒性）缺點(diǎn)：存在抖振問題反演控制將復(fù)雜的非線性系統(tǒng)分解成簡單和低階的系統(tǒng)選取Lyapunov(李雅普諾夫)函數(shù)來保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性魯棒性好，不存在抖振缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜第六章

智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)43輪胎及車輛模型智能底盤駕駛工況感知底盤縱向運(yùn)動控制底盤橫向運(yùn)動控制底盤垂向運(yùn)動控制底盤縱橫垂協(xié)同控制底盤橫向運(yùn)動控制4.1軌跡跟蹤控制軌跡跟蹤控制44軌跡跟蹤控制基于運(yùn)動學(xué)的方法運(yùn)動學(xué)與動力學(xué)結(jié)合的方法軌跡跟蹤控制純跟蹤算法（PurePursuit）斯坦利算法（Stanley）PID控制基于最優(yōu)控制的方法魯棒控制方法基于學(xué)習(xí)的控制方法確保車輛能夠精確跟隨預(yù)設(shè)的行駛路徑，減少與理想軌跡的偏差；同時(shí)能夠保證在不同路況和車速下，保持車輛的穩(wěn)定姿態(tài)，防止側(cè)滑、側(cè)翻等危險(xiǎn)情況的發(fā)生。主要有：基于幾何運(yùn)動學(xué)的跟蹤控制算法，和基于運(yùn)動學(xué)模型和動力學(xué)模型結(jié)合的跟蹤算法。底盤橫向運(yùn)動控制4.1軌跡跟蹤控制基于幾何運(yùn)動學(xué)的跟蹤控制算法45純跟蹤控制算法（PurePursuit，PP）是一種典型的橫向控制方法，該方法對外界的魯棒性較好。PP算法利用期望路徑與行駛路徑的距離偏差來測量汽車位置信息、前輪轉(zhuǎn)向角數(shù)據(jù)，來實(shí)現(xiàn)智能汽車的路徑跟蹤。根據(jù)幾何關(guān)系：可得車輛轉(zhuǎn)向半徑為：結(jié)合阿克曼轉(zhuǎn)向模型，可以計(jì)算出前輪轉(zhuǎn)向角：PP方法簡便，對路面曲率擾動有較強(qiáng)的抗干擾能力，但其對前視點(diǎn)選取的依賴性強(qiáng)，且最優(yōu)化結(jié)果難以獲得；沒有考慮動力學(xué)特性底盤橫向運(yùn)動控制4.1軌跡跟蹤控制基于幾何運(yùn)動學(xué)的跟蹤控制算法46Stanley算法是根據(jù)前輪中心的路徑跟蹤偏差值進(jìn)行計(jì)算，得到轉(zhuǎn)向盤的轉(zhuǎn)向控制量。前輪轉(zhuǎn)角的控制變量主要包括2個(gè)方面：1）航向誤差形成的轉(zhuǎn)角，就是期望軌跡上與車身最近點(diǎn)的切線方向與車輛方向的夾角。2）由橫向誤差造成的夾角，也就是在側(cè)向偏差下，前軸車輪的中心與期望軌跡最近的點(diǎn)之間的夾角。與純跟蹤算法相比，Stanley優(yōu)勢在于該算法同時(shí)兼顧了車輛偏航角和車輛與跟蹤路徑之間的橫向誤差，其核心思路是根據(jù)前輪的軌跡追蹤偏移量來確定轉(zhuǎn)向盤的轉(zhuǎn)向控制量。Stanley運(yùn)動學(xué)模型示意圖底盤橫向運(yùn)動控制4.1軌跡跟蹤控制基于運(yùn)動學(xué)模型和動力學(xué)模型的跟蹤算法47模型預(yù)測控制是目前在控制領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用較為廣泛的最優(yōu)控制策略，它一般分為四個(gè)步驟：模型線性化、模型離散化、模型預(yù)測和滾動優(yōu)化。在軌跡跟中控制過程中需要考慮如下約束：1）加速度約束對于智能汽車的橫向運(yùn)動，可以對側(cè)向加速度設(shè)置約束，同時(shí)為避免約束區(qū)間較小而導(dǎo)致MPC求解失敗，將約束設(shè)置為軟約束：2）前輪轉(zhuǎn)角與轉(zhuǎn)角增量約束，每周期控制量和控制量增量變化如果較大，會使車輛轉(zhuǎn)向產(chǎn)生跳變，同時(shí)也不符合人類的實(shí)際駕駛行為3）輪胎側(cè)偏角約束4）質(zhì)心側(cè)偏角約束底盤橫向運(yùn)動控制4.2主動轉(zhuǎn)向控制主動轉(zhuǎn)向48主動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的基本原理都是通過改變前輪轉(zhuǎn)角進(jìn)而改變輪胎力，包括縱向力和側(cè)向力，產(chǎn)生一個(gè)可以保證汽車穩(wěn)定性的補(bǔ)償橫擺力矩來保證汽車的穩(wěn)定性。1）理想的轉(zhuǎn)向特性對于駕駛員而言，在具有適當(dāng)不足轉(zhuǎn)向特性的線性區(qū)域內(nèi)運(yùn)行的車輛具有較好的操縱穩(wěn)定性并且更易于控制。因此，線性二自由度車輛的轉(zhuǎn)向特性常常被作為車輛的理想轉(zhuǎn)向特性?？梢酝茖?dǎo)出車輛穩(wěn)態(tài)時(shí)的橫擺角速度如下：側(cè)向加速度必須滿足輪胎最大附著力的限制：理想橫擺角速度:底盤橫向運(yùn)動控制4.2主動轉(zhuǎn)向控制基于自抗擾控制的橫擺角速度反饋主動轉(zhuǎn)向控制49基于橫擺角速度反饋的車輛橫擺穩(wěn)定性控制的目的就是通過控制前輪轉(zhuǎn)角確保車輛實(shí)際的橫擺角速度跟蹤理想的橫擺角速度。自抗擾控制的本質(zhì)是利用擴(kuò)張狀態(tài)觀測器來估計(jì)和補(bǔ)償系統(tǒng)的總擾動，從而具有強(qiáng)魯棒性。自抗擾控制器是由跟蹤微分器、擴(kuò)張狀態(tài)觀測器和非線性狀態(tài)誤差反饋構(gòu)成的。底盤橫向運(yùn)動控制4.2主動轉(zhuǎn)向控制基于自抗擾控制的橫擺角速度反饋主動轉(zhuǎn)向控制50橫擺角速度與前輪轉(zhuǎn)角之間的傳遞函數(shù)為：拉普拉斯反變換后：假設(shè)f可微，將f作為新的狀態(tài)變量進(jìn)行擴(kuò)張：底盤橫向運(yùn)動控制4.2主動轉(zhuǎn)向控制基于自抗擾控制的橫擺角速度反饋主動轉(zhuǎn)向控制51構(gòu)建如下狀態(tài)觀測器：e1為狀態(tài)x1的估計(jì)誤差，z1，z2，z3為狀態(tài)x1，x2，x3的估計(jì)值設(shè)計(jì)系統(tǒng)的跟蹤微分器：第六章

智能底盤運(yùn)動控制技術(shù)52輪胎及車輛模型智能底盤駕駛工況感知底盤縱向運(yùn)動控制底盤橫向運(yùn)動控制底盤垂向運(yùn)動控制底盤縱橫垂協(xié)同控制底盤垂向運(yùn)動控制5.1懸架系統(tǒng)控制模型常用的動力學(xué)模型53通常應(yīng)用動力學(xué)的模型包括：（1）7自由度整車模型：車身的垂向，俯仰和側(cè)傾自由度，4個(gè)車輪的垂向自由度；（2）4自由度半車模型：車身的垂向和俯仰自由度，2個(gè)車輪的垂向自由度；（3）2自由度1/4車模型：車身的垂向自由度，1個(gè)車輪的垂向自由度。上述3種模型存在轉(zhuǎn)化關(guān)系。當(dāng)認(rèn)為車輛沿xoz平面完全對稱，且兩側(cè)道路的激勵(lì)完全一致時(shí)，整車模型可近似為半車模型。當(dāng)懸掛質(zhì)量分配系數(shù)為1時(shí)，前后懸架的運(yùn)動互不關(guān)聯(lián)，半車模型可轉(zhuǎn)換為1/4車模型進(jìn)行獨(dú)立分析。底盤垂向運(yùn)動控制5.1懸架系統(tǒng)控制模型1/4車模型541/4車模型只能反映車輛垂直振動特性，可以通過車體垂直振動加速度和車輪動載荷來評價(jià)車輛行駛平順性和路面附著性等車輛行駛性能指標(biāo)。該模型假設(shè)：（1）車體彈性中心與質(zhì)心重合；（2）車體為剛體，乘員與車體運(yùn)動一致；（3）車輪與路面之間不存在滑動狀態(tài)，并且車輪始終與地面相接觸；（4）車輪垂直振動特性簡化為一個(gè)不考慮阻尼作用的彈簧；（5）車輛左右兩側(cè)懸架系統(tǒng)完全對稱，可分開考慮；（6）車輛前后懸架系統(tǒng)完全獨(dú)立無干涉，無耦合影響。底盤垂向運(yùn)動控制5.1懸架系統(tǒng)控制模型1/4車模型55被動懸架、半主動懸架（阻尼可調(diào)式）、主動懸架的1/4模型的一般形式：被動懸架主動懸架半主動懸架底盤垂向運(yùn)動控制5.1懸架系統(tǒng)控制模型1/4車模型56三種懸架系統(tǒng)的動力學(xué)模型可以統(tǒng)一表述為：（1）被動懸架：取控制力F=0;（2）半主動懸架：將零場阻尼等效為被動減振器阻尼，即Cs=C0，

將可調(diào)阻尼產(chǎn)生的尼力表述為控制力，即（3）主動懸架：控制力由作動器給定，并定義范圍

狀態(tài)空間方程表示：U=FW=xr底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——天棚控制57天棚控制（Skyhook，SH）的原理是在車身與假想的“天棚”之間，通過一個(gè)虛擬的阻尼器，將之“連接”起來，以減少車身的垂向振動。天棚控制原理示意圖動力學(xué)模型表述為：式中csky——天棚控制的阻尼系數(shù)。期望的控制力為：該期望控制力由阻尼可調(diào)減振器產(chǎn)生，且實(shí)際控制力取決于可調(diào)阻尼及當(dāng)前的懸架變形速度：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——天棚控制58對于連續(xù)型半主動懸架，可調(diào)阻尼cf的取值方式為：由于阻尼的非負(fù)性，半主動懸架只能產(chǎn)生和同方向的作用力，而期望的控制力則與車身速度同向。因此，當(dāng)

與反向時(shí)，無法產(chǎn)生期望的控制力。底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——天棚控制59對于切換式半主動懸架系統(tǒng)，討論僅有cf-min和cf-max兩個(gè)阻尼系數(shù)可調(diào)的減振器，開關(guān)型天棚控制：該控制策略由與的符號決定阻尼的取值，因此也稱為狀態(tài)判定的天棚控制算法序號阻尼選取懸架狀態(tài)1正正正正車身向上運(yùn)動，車輪慢速向上運(yùn)動2正負(fù)正正車身向上運(yùn)動，車輪向下運(yùn)動3負(fù)正負(fù)正車身向下運(yùn)動，車輪向上運(yùn)動4負(fù)負(fù)負(fù)正車身向下運(yùn)動，車輪慢速向下運(yùn)動5正正負(fù)負(fù)車身向上運(yùn)動，車輪快速向上運(yùn)動6負(fù)負(fù)負(fù)負(fù)車身向下運(yùn)動，車輪快速向下運(yùn)動底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——天棚控制60線性近似天棚控制，該模型不僅單獨(dú)針對車身引入了天棚阻尼（1-a）csky，且針對車身和車輪同樣引入了阻尼co+acsky線性近似天棚控制原理示意圖動力學(xué)模型表述為：式中a——調(diào)整閉環(huán)控制性能的參數(shù)期望控制力為：得到可調(diào)阻尼cf的取值方式為：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——ADD控制61加速度驅(qū)動的阻尼控制（AccelerationDrivenDamperControl，ADD）是基于最優(yōu)控制的思想提出的一種半主動控制策略。在表現(xiàn)形式上，ADD與天棚控制是類似的，相當(dāng)于用慣容替代了天棚阻尼，ADD控制原理示意圖慣容是一種加速度型的結(jié)構(gòu)控制元件，減振器通過速度產(chǎn)生力，慣容器則通過加速度產(chǎn)生力,將

以

替代后，可得到ADD控制原理的動力學(xué)模型:底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向平順性控制——ADD控制62對于連續(xù)型半主動懸架，可調(diào)阻尼cf的取值方式為：對于換型半主動懸架半主動懸架，可調(diào)阻尼cf的取值方式為：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向路面附著性控制——地棚控制63地棚算法假設(shè)一個(gè)地面和假想固定不動的“地棚”，通過一個(gè)虛構(gòu)的阻尼器“連接”起來，以減少車輪的垂向振動地棚控制原理示意圖動力學(xué)模型表述為：地棚控制中的期望作用力為：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向路面附著性控制——地棚控制64對于連續(xù)型半主動懸架，可調(diào)阻尼cf的取值方式為：對于換型半主動懸架半主動懸架，可調(diào)阻尼cf的取值方式為：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法面向路面附著性控制——地棚控制65線性近似地棚控制：線性近似地棚控制原理示意圖期望控制力為：可調(diào)阻尼cf的取值方式為：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法混合算法——SH-ADD66在平順性控制方面，天棚控制和ADD控制在頻域上是互補(bǔ)的，將二者結(jié)合的關(guān)鍵點(diǎn)在于頻段選擇器的設(shè)計(jì)，即如何判斷當(dāng)前的頻率，并對天棚控制和ADD控制進(jìn)行選擇。

是一個(gè)簡單有效的頻段選擇器，其中表示低頻和高頻之間的頻率界限，其應(yīng)當(dāng)被設(shè)置為天棚控制和ADD控制的交叉頻率，且當(dāng)時(shí)其值小于零時(shí)，選用天棚控制，反之則選用ADD控制。例：考慮一個(gè)單頻信號

，從而分頻函數(shù)可以整理為：針對連續(xù)型半主動懸架可調(diào)阻尼：針對切換型半主動懸架可調(diào)阻尼：底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法混合算法——單傳感器混合算法基本原理是利用軟硬被動懸架的性能互補(bǔ)：大阻尼懸架能較好地地抑制車身共振，但其在高頻段的濾波性能較差，而小阻尼懸架可以確保最佳的濾波效果，但缺點(diǎn)是很難抑制車身共振，即高頻表現(xiàn)良好。在阻尼不動點(diǎn)（略高于車身共振頻率），軟硬懸架系統(tǒng)具有相同的減振性能，且與阻尼系數(shù)無關(guān)。因此軟硬懸架也在頻率范圍內(nèi)具有互補(bǔ)的特性，并可將ε設(shè)置為阻尼不動點(diǎn)的頻率，對應(yīng)可調(diào)阻尼Cf的取值方式為：由于可以通過積分得到，實(shí)現(xiàn)這種控制算法僅需車身的加速度傳感器底盤垂向運(yùn)動控制5.2半主動懸架典型控制算法混合算法——SH-GH地棚控制只能夠改善車輛路面附著性，而惡化車輛行駛平順性；天棚控制效果與地棚控制正相反，可以改善車輛行駛平順性而惡化路面附著性。將這兩種控制算法混合使用以獲得更好的車輛行駛性能，即為天棚地棚混合控制。期望的天棚地棚混合控制力為：式中β——控制力調(diào)節(jié)系數(shù)，β∈【0，1】當(dāng)β較大時(shí)更側(cè)重平順性，β較小時(shí)更側(cè)重路面附著性。β的確定依賴于當(dāng)前的駕駛需求，是需要合理確定的量。底盤垂向運(yùn)動控制5.3主動懸架典型控制算法天棚控制引入執(zhí)行器給定的主動控制力范圍[Fmin,Fmax]對期望天棚控制力進(jìn)行限幅，即可得到實(shí)際的懸架控制力F。針對基本形式的天棚控制策略，表述為：針對線性近似的天棚控制策略，表述為：主動懸架系統(tǒng)雖然相較半主動懸架更容易產(chǎn)生期望的控制力，但由于主動懸架是有源系統(tǒng)，由于執(zhí)行器的時(shí)滯或傳感器失效等問題，實(shí)際控制力有可能與期望控制力產(chǎn)生過大的偏差，反而導(dǎo)致控制惡化。底盤垂向運(yùn)動控制5.3主動懸架典型控制算法LQR控制LQR主動控制算法的