车辆导航横向模糊滑模控制算法及性能仿真＊

高 嵩，刘海龙，陈超波

（西安工业大学 电子信息工程学院，西安710021）

无人车是通过车载传感器获取道路和车辆周围环境信息，自动规划行车路线并导航的汽车．无人车导航技术中的横向控制是关键技术点．车辆横向控制是通过车辆和道路之间的相对位置，按照一定的控制规律来调整车辆行驶方向，从而使得车辆沿着期望路径行驶．

近年来，许多学者在车辆横向控制技术领域进行相关研究，并取得了一定的成果．文献［1］基于自适应纯跟踪算法设计了控制器，这使得控制结构简单，可调参数减少；文献［2］利用传统的车辆横向控制算法设计了控制器，此种算法可以提高系统的瞬态响应特性，稳定车辆横向误差；文献［3］设计出了自学习和单神经网络的控制器，该算法能使系统保持较强的鲁棒性以及稳定性；文献［4］利用了滑模变结构算法来设计控制器，滑模变结构具有算法简单，稳定性高，无需系统辨识等优点．但是滑模变结构本身所固有的缺点是抖振现象，针对抖振现象，文献［5-10］提出了将模糊算法和滑模变结构算法结合起来，得到了模糊滑模变结构算法，此种方法可以减轻或避免抖振现象．然而已有这些研究并未有效抑制抖振，跟踪精度仍有待提高．

为此，本文通过车辆动力学分析法建立车辆横向控制模型，通过在传统的滑模控制中加入模糊规则提出模糊滑模控制算法，利用模糊系统隶属函数的变化柔化控制信号，以期减……