智能車輛運動控制研究探討

王佳惠

摘要：隨著智能化時代的到來，我國汽車行業也逐漸向著智能方向發展，為了貼合時代的發展需求，實現智能車輛運動控制是非常有必要的，基于此基礎，本文從智能車輛橫向和縱向運動控制技術兩個方面進行概述，現在的研究方向主要偏向于解耦方法單獨設計橫、縱向的控制策略，但要綜合考慮智能車輛在實際生活中的應用影響，比如智能化的隨機性、整體性能單調性、缺乏相關技術支持等。所以未來的智能車輛的運動控制研究方向側重于對無線通信技術的綜合利用，結合傳感技術實現車輛運行的穩定性和高效性，為智能車輛提供高效的運行環境。

關鍵詞：智能車輛;運動控制;研究探討

引言：

隨著時代的更迭變化，智能化發展將是一個必然趨勢，智能車輛的廣泛運用是社會環保發展的必然結果，它為汽車工業化發展提供了新的方向。智能化體現在多個方面，智能交通、智能駕駛、智能指揮等，基于我國嚴峻的交通安全和環境形勢，使得智能車輛的地位無可替代。

一、智能車輛橫向運動控制

關于對智能車輛的橫向運動控制需要綜合考慮各個方面的影響因素，實現智能車輛橫向運動控制需要借助車載傳感器感知周圍的環境，然后利用GPS采集車輛的行駛路徑信息，根據采集的信息設計內部邏輯指令，使車輛可以按照規定的路徑自主行駛，傳感器不同，智能車輛的性能指標也不相同，按照傳感器的類別劃分可以分為預瞄式和非預瞄式兩種橫向運動控制方式。非預瞄式橫向動力學模型主要依靠磁性傳感獲取車輛的預期行駛路徑的橫向位置關系，在國外一項研究表明中發現，磁性傳感具有一定的穩定性，通過該磁性傳感的智能車輛可以很好地實現橫向運動控制，并根據當前車輛所處位置與行駛路徑位置變化關系構建非預瞄式橫向動力學模型，從整體結構上來說，磁性傳感具有較強的環境適應能力，但存在一定的局限性，它的成本預算偏高，靈活性欠佳，在檢測的時候不能有效探測到前方障礙物。預瞄式橫向動力學模型依靠于視覺系統進行外部環境信息提取，它與普通的傳感器想對比，該視覺系統可以檢測的容量更大、能夠遠程檢測等優勢，視覺系統采集到的道路信息可以實時更新，它將采集的信息進行歸納，然后獲得視覺預瞄點出車輛位置偏差信息。

二、智能車輛縱向運動控制

智能車輛運動控制有橫向運動控制和縱向運動控制兩種方式，縱向運動控制是依托于某種控制策略實現對智能車輛的管制，使智能車輛的縱向距離保持在一個合理的范圍，能夠自動加速減速，可以采用結構層次的方式進行實現，分為直接式結構控制和分層式結構控制，兩種結構控制的方式具有的功能不相同。在2008年的時候，國外研究團隊利用直接式結構控制，構建了一種智能油門踩制系統和非線性PID控制策略，基于油門偏差系數和制動情況切換控制策略，使用縱向控制系統的智能車輛具有良好的穩定運行性能，縱向控制系統在線性矩陣不等式中每個極點的配置功能不同，需要合理調控不同的控制策略，使得極點可以配置在規定的區域，規避外界因素對智能車輛正常行駛的影響。分層式結構的縱向控制是一種結構多樣化的多變量系統，總的來說，分層式結構控制容易受到動態目標的干擾，且對障礙物的識別率偏低，為了解決分層式結構控制在智能車輛中的應用問題，降低其系統的開發難度，可以采用科學合理的控制策略進行規劃，將分層式結構控制層層分化，整體結構設計自上而下進行規劃，結合上、下位控制器實現智能車輛的縱向控制。相對于分層式結構控制，直接式結構控制具有更加顯著的作用，集體性表現性高，但過度依賴狀態信息，系統開發難度大。

三、運動控制技術發展趨勢

在未來的發展過程中，智能車輛運動控制將會越來越多樣化，具有多性能目標全局優化的特點，智能車輛不單體現在智能化發展這一方面，按照我國環保發展需求來看，智能車輛應該更具綠色低碳性。在今后的發展中，智能車輛運動控制將會逐漸趨向多性能研究，規避不可控因素影響，調控其自主駕駛的安全性和穩定性，在智能車輛的制作過程中，需要協調其經濟性和排放性的關系。隨著互聯網技術的快速發展，將智能車輛與互聯網相結合是一個必然的趨勢，兩者相輔相成，借助于互聯網，可以實時監控智能車輛的運行情況，在出現風險情況的時候可以第一時間進行調控，具有一定的現實意義。

四、結語

智能車輛運動控制研究對推動汽車領域的發展具有一定的現實意義，運動控制技術對于智能車輛的穩定性有著重要的作用。隨著我國城市化進程的加快，未來人們的出行將會越來越依賴于智能車輛，智能車輛相對于傳統的車輛更具優勢，低碳環保、價格合理，對于智能車輛運動控制研究需要綜合考慮各個方面的影響因素，落實具體的研究流程，保障我國汽車行業的良性發展。

參考文獻：

[1]? 李愛娟，葛慶英，趙曉麗，邱緒云，王希波，陳政宏.智能汽車橫向運動控制關鍵技術及現狀[J].山東交通學院學報，2019，27（02）：1-8+16.

[2]? 朱立宗，牛彩云，曾清德，鄧劍鋒，張彥會.基于迭代反饋整定的車輛橫向控制系統研究[J].中北大學學報（自然科學版），2018，39（04）：433-438.

[3]? 江浩斌，曹福貴，朱畏畏.基于滑模控制的智能車輛集群運動控制方法[J].江蘇大學學報（自然科學版），2018，39（04）：385-390.

（作者單位：北京信息科技大學）