线控转向系统的自适应转向控制

线控转向(SBW)系统正被广泛用于半自动驾驶与全自动驾驶车辆。SBW 系统的主要控制挑战在于面对参数不确定性、外部干扰与执行器延迟时跟踪转向指令;关键在于,惯性参数与阻尼力的扰动会产生状态依赖不确定性,其无法由常数先验界定。然而,SBW 系统的前沿控制方法依赖先验有界不确定性,因而在状态依赖动态未知时不适用。此外,在执行器延迟下保证跟踪精度始终是一项难题。本文提出两种控制框架以克服这些挑战。首先,提出一种自适应控制器,在无需任何关于结构及边界的先验知识下处理典型 SBW 系统中的状态依赖不确定性与外部干扰。通过一致最终有界概念对闭环系统稳定性进行解析研究,并针对前沿方案通过仿真验证所提方案的有效性。尽管该控制器处理了不确定性与外部扰动,其未考虑执行器延迟,而这有时会导致精度下降。因此,设计了一种新的自适应鲁棒控制框架,以处理受时变输入延迟影响的 SBW 系统同一控制问题。与现有策略相比,所提框架去除了先验有界不确定性的保守假设,且基于 Razumikhin 定理的稳定性分析使该方案能处理输入延迟的任意变化。两种控制器的有效性均通过对比仿真研究得到证明。