变附着系数下无人搬运车横摆稳定性控制研究.pdf

摘要

摘要

随着人工智能、大数据、物联网不断发展，无人搬运车(AutomatedGuidedVehicle，

AGV)在众多行业中得到了普遍应用，已成为现在研究车辆底盘动力学控制的主流选择。

而横摆稳定性控制是无人搬运车保持稳定、平滑、精确作业的保证，是实现智能化的核

心环节。无人搬运车在不同工厂间调度时，所行驶的道路工况会随时发生变化，这种复

杂路况下车辆轮胎与路面之间的摩擦特性将会随之改变，从而影响到无人搬运车的横摆

稳定性。因此，为了保证无人搬运车在路面附着系数突变时的横向稳定控制性能，本文

设计一种可适应不同路面条件的横摆稳定性控制策略，主要的研究内容如下。

（1）基于无人搬运车动力学特性，建立了七自由度整车动力学模型、车辆理想参

考模型、Dugoff轮胎模型以及伺服电机模型。在Matlab/Simulink环境搭建Dugoff轮胎

模型并进行轮胎力特性分析，确保满足路面附着系数观测器的设计需求。本节建立了无

人搬运车动力学模型，为后续路面附着系数观测器和稳定性控制器的仿真研究打下基础。

（2）基于无迹卡尔曼滤波原理(UnscentedKalmanFilter,UKF)，设计了一种自适应

无迹卡尔曼滤波算法(AdaptiveUnscentedKalmanFilter,AUKF)。该算法通过应用协方差

匹配原理评估滤波器的发散趋势，并构建自适应加权系数即时修正预测协方差值；采用

对系统过程噪声实时估计的噪声估值器，并在其引入遗忘因子限制观测器陈旧数据比重。

本文优化改良了传统UFK算法的时间更新过程和过程噪声更新过程，并构建了适用于

无人搬运车的路面附着系数观测器。

（3）针对变附着系数工况，采用分层架构控制设计横摆稳定性控制策略。上层由

第二章设计的路面附着观测器估计结果输入到车辆参考模型中计算横摆角速度和质心

侧偏角的期望值；中层根据稳定性边界表达式判别车辆行驶状态，基于滑模控制算法设

计附加横摆力矩控制器输出所需的控制力矩；下层由转矩分配控制器考虑实际约束问题，

采用最优分配法将附加横摆力矩分配为四个车轮扭矩，最终实现车辆主动直接横摆力矩

控制。

（4）联合Carsim/Simulink搭建仿真平台，验证工况包括角阶跃工况和方向盘正弦

工况，在高、低附着系数路面条件下进行仿真验证。结果表明，路面附着系数估计值的

平均绝对误差都不超过6%，分层控制下的横摆角速度和质心侧偏角能有效跟踪期望值。

搭建无人搬运车样机平台，进行实车双移线工况，实验结果表明，AUFK观测器与仿真

结果误差不超过14%，同时在横摆稳定性控制系统的介入下控制变量都能跟随期望值进

行调整，超调量不超过10%，能够实现无人搬运车路面附着系数突变时的附加横摆力矩

控制，提高无人搬运车的横摆稳定性。

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盐城工学院硕士学位论文

关键词：无人搬运车，横摆稳定性，变附着系数，路面附着系数估计，直接横摆力

矩控制

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Abstract

Abstract

Withthecontinuousdevelopmentofartificialintelligence,bigdataandInternetof

Things,AutomatedGuidedVehicle(AGV)hasbeenwidelyusedinmanyindustriesandhas

becomethemainstreamchoiceforstudyingvehiclechassisdynamicscontrol.Theyaw

stabilitycontrolistheguaranteefortheunmannedvehicletomai