模糊逻辑与滑模控制：提升自动驾驶车辆运动性能的关键

本文主要探讨了车辆自动驾驶系统纵向和横向运动综合控制的关键技术。在现代汽车工程领域，随着自动驾驶技术的发展，对车辆在行驶过程中的精确控制变得至关重要。研究者们针对这一挑战，基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）和滑模控制（Sliding Mode Control）理论，设计了一种创新的综合控制系统。 模糊逻辑是一种非线性控制策略，它能够处理不确定性并适应复杂环境，通过构建模糊规则库，允许系统根据模糊输入做出适应性的决策。在这个系统中，模糊逻辑被用来处理前轮转向角度的控制，确保车辆能够准确地响应驾驶意图，同时保持行驶的稳定性和舒适性。 滑模控制则以其快速响应和鲁棒性而闻名，特别适用于处理系统状态的突变和模型不确定性。在自动驾驶系统中，滑模控制用于调节发动机节气门开度，确保动力输出与车辆需求匹配，同时通过制动液压的管理，实现对车辆速度的精确控制。主动横摆力矩的加入，进一步增强了车辆在横向动态方面的控制能力，有助于提高行驶稳定性，防止侧滑或失控。 综合控制系统将这些独立的控制策略协同工作，通过优化前轮转向、动力分配以及制动策略，使得车辆能够在期望的速度下沿理想道路轨迹行驶，无论是在直线行驶还是曲线行驶等各种工况下都能展现出良好的跟踪性能和运动性能。这种控制方法对于提升自动驾驶车辆的安全性和可靠性具有重要意义。 研究结果显示，该纵向和横向运动综合控制策略在仿真测试中取得了显著效果，证明了其在自动驾驶过程中的实际应用价值。此外，论文还强调了研究工作的理论基础——国家自然科学基金项目和重庆市科技攻关计划的支持，以及作者冀杰等人的专业背景，他们作为讲师和工学博士，为这项技术的研发做出了关键贡献。 这篇文章为我们揭示了如何通过融合模糊逻辑和滑模控制技术来增强自动驾驶车辆的运动性能，这不仅对现有车辆的智能化升级具有指导意义，也为未来的自动驾驶技术发展开辟了新的可能。