《北京交通大学车辆控制》课件

北京交通大学车辆控制欢迎来到北京交通大学车辆控制课程本课程是北京交通大学车辆工程专业的核心课程，专为车辆工程和交通信息工程专业的学生量身打造课程内容全面覆盖车辆控制的理论基础与工程实践，旨在培养学生对现代汽车控制系统的深入理解和实际应用能力通过系统学习，您将掌握从发动机控制到智能驾驶的全方位知识体系让我们一起踏上探索车辆控制技术的奇妙旅程，感受工程之美与科技之趣！课程概述学习周期总计周课程，学时理论授课，学时实验操作163216学习资源核心教材与丰富的补充参考资料，包括国内外最新研究文献考核方式期末考试（）平时作业（）实验（）60%+20%+20%本课程旨在培养学生系统掌握车辆控制理论与应用技术，提升解决复杂工程问题的能力通过理论与实践相结合的教学方式，帮助学生建立完整的知识体系，为未来在智能汽车领域的职业发展奠定坚实基础第一章车辆控制系统基础发展历史从早期机械控制到现代智能控制的演进历程架构ECU汽车电子控制单元的结构与工作原理系统分类按功能与应用场景的车辆控制系统分类车辆控制系统是现代汽车的大脑，负责监测、分析和控制车辆的各项功能从单一的发动机控制到如今的集成化智能控制，车辆控制系统经历了几十年的快速发展本章将带您了解车辆控制系统的基本组成部分，包括传感器、执行器、控制器和通信网络，以及它们如何协同工作来实现复杂的控制功能汽车控制系统分层架构决策层整车控制策略制定协调层子系统控制器执行层传感器与执行器现代汽车控制系统采用分层架构设计，确保复杂控制任务的有效实施执行层直接与物理世界交互，包括各类传感器和执行器，负责数据采集和指令执行；协调层由多个子系统控制器组成，管理特定功能区域；决策层则负责整车层面的控制策略和资源调度各层级间通过标准化接口和通信协议实现信息交互，确保控制指令的精确传递和执行这种分层架构提高了系统的可靠性、可维护性和可扩展性，也为智能化功能的实现提供了基础车辆控制系统发展趋势机械控制电子控制集成控制智能控制纯机械装置与液压系统离散电控单元与基础网络系统间协同与域控制器人工智能与全车域控制车辆控制系统正经历前所未有的变革，从早期的纯机械控制，到如今融合人工智能的智能控制系统控制策略也从被动安全向主动安全转变，不再局限于事故发生后的保护，而是主动预测和避免危险情况随着智能网联技术的快速发展，车辆控制系统进一步突破单车智能的局限，通过通信实现协同感知与控制未来，随着自动驾驶技术的成熟，车辆控V2X制系统将朝着更高度集成、更智能化和网联化的方向发展第二章车辆动力学基础车辆坐标系统地面坐标系、车身坐标系、轮胎坐标系及其转换关系，为车辆运动描述提供基础框架运动学方程车辆质心运动和绕质心转动的数学描述，包括纵向、横向和垂向运动方程轮胎力学模型轮胎与地面接触产生的力学特性和数学模型，是车辆动力学研究的核心内容整车动力学模型集成车身运动和各轮胎特性的完整车辆动力学模型，用于控制系统设计与性能分析车辆动力学是车辆控制系统设计的理论基础，它揭示了车辆运动的内在规律和影响因素理解车辆动力学原理，是开发高效、安全控制算法的前提条件本章将深入探讨车辆动力学的核心概念，建立从基本坐标系到复杂整车模型的完整知识体系，为后续各类控制系统的设计与分析奠定坚实基础车辆坐标系统详解地面坐标系以地面固定点为原点建立的惯性参考系，通常用于描述车辆的绝对位置和全局轨迹其轴通常指向北方或道路前进方向，轴垂直向上X Z车身坐标系原点位于车辆质心，轴指向车头方向，轴指向左侧，轴垂直向上车身坐标系随车辆运动而变化，用于描述车辆的姿态和运动状态X YZ轮胎坐标系以轮胎中心为原点建立的局部坐标系，用于分析轮胎与地面间的作用力和力矩理解轮胎坐标系对分析轮胎滑移和侧偏特性至关重要车辆坐标系是研究车辆动力学和设计控制系统的基础工具不同坐标系之间的转换通常涉及平移和旋转变换，可通过旋转矩阵和坐标变换公式实现掌握这些坐标系及其转换方法，是理解和分析车辆复杂运动的关键车辆运动学分析纵向运动模型横向运动模型垂向运动模型描述车辆沿车身轴方向的加速和减速描述车辆沿车身轴方向的侧向运动，描述车辆沿轴的上下颠簸运动，与悬x yz过程，受驱动力、制动力和阻力影响与转向操作密切相关架系统性能直接相关关键参数侧偏刚度、质心侧向加速关键参数簧上质量、簧下质量、悬关键参数包括驱动制动力矩、滚动度、横摆角速度和侧向力架刚度和阻尼系数/阻力、空气阻力、坡度阻力和加速度车辆运动学分析是理解车辆动态特性的基础在实际驾驶中，车辆的纵向、横向和垂向运动往往相互耦合，形成复杂的动力学特性例如，转向过程中，横向加速度的产生会导致垂向载荷的动态转移，进而影响轮胎的附着特性基于车辆运动学模型的稳定性分析是控制系统设计的重要依据通过分析不同工况下车辆的特征方程，可以预测和改善车辆的稳定性能，为主动安全控制系统提供理论支持轮胎力学模型轮胎物理特性魔术公式模型结构组成和材料特性精确描述轮胎力学特性轮胎力应用滑移率计算在控制系统中的应用纵向和侧向滑移分析轮胎是车辆与地面唯一接触的部件，其力学特性对车辆动力学性能有决定性影响魔术公式模型是目前应用最为广泛的轮胎模型，Magic Formula由等人提出，通过半经验半理论的方法，使用正弦函数和反正切函数组合来拟合轮胎力与滑移率的关系Pacejka轮胎滑移率是衡量轮胎工作状态的关键参数，分为纵向滑移率和侧向滑移角纵向滑移率反映车轮实际速度与理论速度的差异，侧向滑移角则表示轮胎行进方向与其本身朝向之间的角度理解这些概念对于设计、等控制系统至关重要ABS TCS整车动力学模型1二自由度模型（自行车模型）2七自由度模型3十四自由度模型将左右轮合并考虑，简化为自行车，具有横向位移考虑车身三个平动自由度和三个转动自由度，加上在七自由度基础上，增加四个车轮的独立转动和四和偏航角两个自由度适用于低速、小角度转向工车身质心的垂向运动，共七个自由度适用于研究个悬架的垂向运动，形成完整的十四自由度模型况的简化分析，是车辆稳定性理论研究的基础模型车辆在复杂路况下的动态响应，如系统开发适用于全面精确的车辆动力学分析和高级控制系统ESC设计模型选择需要根据应用场景进行权衡，简单模型计算量小但精度有限，复杂模型精度高但需要更多计算资源实际开发中，需根据控制系统性能要求、计算资源限制和实时性要求选择合适的模型复杂度第三章发动机控制系统工作原理燃油喷射系统点火系统发动机基本工作循环和热力电控燃油喷射系统的结构、电子点火系统的组成和点火学过程，为控制系统设计提工作原理和控制策略时序控制方法供理论基础排放控制发动机排放形成机理和控制技术路线发动机控制系统是汽车电子控制系统中最早发展的部分，也是最复杂的子系统之一现代发动机控制系统通过精确控制燃油喷射量和点火时序，在满足动力性能要求的同时，实现燃油经济性和排放控制的多目标优化随着排放法规日益严格，发动机控制系统面临更大挑战，需要采用更精确的传感器、更复杂的控制算法和更高效的后处理系统本章将系统介绍发动机控制的核心技术和最新发展趋势电控燃油喷射系统系统组成闭环控制喷射时序电控燃油喷射系统主要包括进气系统、燃传感器氧传感器是实现闭环控制的关键喷射时序控制包括喷油时机和喷油脉宽控λ油供给系统、电子控制单元和各类元件，它检测排气中的氧含量，反映混合制合理的喷油时机可以优化混合气形成ECU传感器根据多种传感器信号，计算气浓度根据传感器信号实时调整喷过程，提高燃烧效率；而喷油脉宽则直接ECU ECUλ最优喷油量和喷油时机，通过喷油器执行油量，使空燃比维持在理想状态，确保三决定喷油量，影响发动机输出功率和排放元催化器的最佳转化效率水平在不同工况下，燃油喷射系统采用不同的控制策略冷启动时需要富油补偿，以克服燃油气化不良和壁面附着带来的困难；加速过程中需要临时增加喷油量，以满足瞬态功率需求；减速时则通常采用断油策略，提高燃油经济性点火系统控制爆震控制点火提前角修正利用爆震传感器检测发动机异常振动，一旦检测到爆震基本点火提前角确定根据进气温度、冷却液温度、大气压力等环境因素对基现象，立即减小点火提前角，避免爆震持续发生，保护基于发动机转速和负荷的二维MAP图，存储在ECU中本点火提前角进行修正，以适应不同的工作条件修正发动机随后逐渐恢复点火提前角，维持最佳效率作为基准值这一基准值是在台架试验中通过扫描不同值通常以修正系数或增量形式添加转速和负荷下的最佳点火角得到的点火时刻控制是发动机控制系统的关键环节，直接影响燃烧效率、功率输出和排放水平理想的点火时刻应使燃烧产生的最大压力出现在曲轴转角合适的位置，通常为曲轴转角°（上止点后）10-15ATDC现代点火系统大多采用直接点火技术，每个气缸配备独立点火线圈，不仅提高了点火能量，也使点火时序控制更加精确同时，通过气缸压力传感器和爆震传感器的反馈，可以实现基于燃烧过程的闭环控制，进一步优化燃烧效率发动机控制系统综合优化扭矩控制策略怠速控制算法以驾驶员需求扭矩为核心，协调各子系统优化整维持稳定转速与减少排放的多目标控制体输出故障诊断节能减排控制OBD实时监控系统运行状态与故障自诊断燃油经济性与排放控制的平衡优化现代发动机控制系统已从传统的空燃比和点火角控制发展为以扭矩管理为核心的综合控制策略在这一框架下，驾驶员踏板开度被解释为扭矩需求，控制系统根据当前工况和边界条件，协调各子系统以最优方式实现目标扭矩车载诊断系统是发动机控制系统的重要组成部分，它通过持续监控发动机参数和执行器状态，及时发现潜在故障，并存储相应故障码当排OBD放相关部件出现影响排放的故障时，系统会点亮故障指示灯，提醒驾驶员及时维修，确保排放系统的正常工作OBD第四章底盘控制系统制动防抱死系统ABS通过调节制动压力，防止车轮抱死，维持转向能力和缩短制动距离的主动安全系统牵引力控制系统TCS控制驱动轮打滑，优化驱动力传递，提高车辆起步和加速性能的系统电子稳定控制系统ESC通过选择性制动和发动机干预，控制车辆侧滑和转向不足过度的综合性稳定控制系统/主动悬架控制系统根据路况和驾驶状态调节悬架特性，平衡乘坐舒适性和操控稳定性的系统底盘控制系统是现代汽车安全和操控性能的核心保障，经历了从单一功能到集成控制的发展过程最早出现的系统专注于制动安全，随后系统解决了驱动轮打滑问题，而则综合前两者技术，实现了ABS TCSESC对整车稳定性的全面控制随着技术发展，底盘控制系统正向更高集成度和智能化方向演进通过整合各子系统的功能，实现资源共享和协同控制，大大提升了系统响应速度和控制精度，为自动驾驶等高级功能提供了可靠的执行平台制动防抱死系统ABS轮速检测通过轮速传感器实时监测各车轮速度，判断车轮抱死趋势滑移率计算基于车速和轮速计算滑移率，确定车轮工作状态控制逻辑执行根据控制策略，调节制动压力，保持滑移率在最佳范围液压执行液压调制器根据控制指令，实现压力保持、减压和增压制动防抱死系统是最早应用于汽车的电子控制系统之一，也是现代汽车不可或缺的安全装备ABS ABS通过防止车轮在制动过程中抱死，实现两个关键目标保持车辆的转向能力和获得最短的制动距离的核心是滑移率控制研究表明，轮胎与地面间的摩擦系数在滑移率为时达到最大值，而ABS10%-20%正是通过调节制动压力，将滑移率控制在这一最佳区间当系统检测到车轮有抱死趋势时，迅速减小ABS制动压力；当车轮重新加速后，又适当增加制动压力，形成一个循环控制过程牵引力控制系统TCS基本工作原理监控驱动轮速度，当检测到过度滑转时，通过降低发动机输出扭矩或施加制动，减少驱动力，防止车轮打滑，优化TCS牵引性能可视为的反向应用，两者都基于滑移率控制原理，但工作在不同场景作用于制动过程，作用于加TCS ABSABS TCS速过程控制方法采用两种主要控制方法发动机转矩控制和制动干预发动机转矩控制通过调节节气门开度、改变点火角或减少喷TCS油量来降低输出功率；制动干预则通过选择性制动打滑车轮，将扭矩传递到附着力更好的车轮电子稳定控制系统ESC状态观测参考比较通过多传感器融合估计车辆状态将实际状态与理想模型对比转向控制差分制动辅助转向干预增强稳定性选择性制动单个车轮产生修正力矩电子稳定控制系统是现代汽车最复杂也最有效的主动安全控制系统它能在车辆出现转向不足或转向过度时进行干预，防止车辆失控综合了ESC ESCABS和的技术基础，并增加了横摆角速度传感器和横向加速度传感器，以全面掌握车辆的动态状态TCS的控制策略基于参考模型，系统根据方向盘转角和车速，计算出理想的车辆横摆角速度和侧向加速度，并与实际测量值进行比较当发现偏差超过阈值时，ESC判断车辆处于转向不足或过度状态，随即通过差分制动（对单侧车轮施加制动）和减小发动机输出扭矩来修正车辆行驶轨迹主动悬架控制系统悬架动力学模型半主动悬架控制全主动悬架控制悬架系统可建模为质量弹簧阻尼器系统，其动通过可调节阻尼器实现悬架特性的实时调整，常见除阻尼力调节外，还能主动产生控制力，完全抵消--态特性由悬架刚度、阻尼系数和几何参数决定不控制策略包括天空钩控制和地面钩控制路面激励，提供最佳乘坐舒适性，但能耗较高，系Skyhook同的参数组合会导致不同的乘坐舒适性和操控性能，前者优化舒适性，后者改善路面统复杂度大，成本高Groundhook表现附着性空气悬架系统通过调节气囊内的气压，实现车身高度调节和刚度可变，既可提高舒适性，也能根据车速自动降低车身高度改善高速稳定性电控悬架则通过电磁阀控制液压系统，实现更精确的阻尼特性调节第五章转向系统控制电动助力转向系统EPS取代传统液压助力的电动助力系统，通过电机提供转向助力，具有能耗低、可控性强的特点2转向控制基本原理转向系统的数学模型、控制目标和性能指标，包括转向比、回正性和路感反馈等关键概念主动转向系统能够根据车速和驾驶状态主动改变转向比的系统，实现低速灵活转向和高速稳定行驶线控转向技术取消机械连接的纯电子控制转向系统，为自动驾驶提供技术基础，但对安全冗余设计要求极高转向系统控制是实现车辆操控性和稳定性的关键环节从早期的机械转向到现代的电子控制转向系统，转向技术经历了从被动到主动的革命性变化现代转向控制不再仅限于辅助驾驶员转向，而是成为整车控制系统的重要组成部分，能够主动干预车辆运动状态随着自动驾驶技术的发展，转向系统正朝着更高度电子化和智能化方向发展，未来的转向系统将能够实现高度定制化的驾驶体验和全自动驾驶能力电动助力转向系统EPS系统结构系统主要由电机、减速机构、扭矩传感器、和各类辅助传感器组成根据电机安装位置，可分为转向柱式、小齿轮式和齿条式三种类型齿条式助力效果最好，但成本较高，主要用于EPS ECUEPS中高级车型扭矩感知扭矩传感器是系统的核心元件，用于测量驾驶员施加的转向力矩传统扭矩传感器基于扭转杆变形原理，配合电阻式或磁感应式传感元件新型传感器可直接测量转向轴扭曲变形，实现更精确EPS的力矩估计助力特性助力特性曲线定义了不同车速下转向助力与驾驶员输入力矩的关系低速时提供较大助力以减轻驾驶员负担，高速时减小助力以提高方向盘回馈感和行驶稳定性现代系统支持多种驾驶模式，EPS如舒适、运动等系统的控制算法通常采用分层设计，底层实现电机电流控制，中层实现助力力矩控制，高层实现各种辅助功能基本控制逻辑是基于驾驶员输入力矩和车速计算目标助力力矩，然后转换为电机电流指令先进的还采用阻尼补偿、惯量补偿等算法，提EPS EPS升路感和操控品质主动转向系统前轮主动转向后轮转向四轮转向转向比可变在传统转向系统基础上增加变速比通过控制后轮转向角提升操控性能前后轮协同转向提供最佳操控性根据车速自动调整转向齿轮比机构主动转向系统通过电子控制干预转向几何关系，实现比传统固定比例转向系统更优的操控性能前轮主动转向系统通常在转向柱与齿条之间增加一个行星齿轮装置，通过控制行星架转动，实现转向比的连续可变后轮转向系统则可根据车速和前轮转角，控制后轮转向角度在低速工况下，后轮转向与前轮方向相反，可显著减小转弯半径，提高车辆灵活性；在高速工况下，后轮与前轮同向转向，减小车身侧偏角，提高行驶稳定性四轮转向系统通过前后轮转角的协同控制，在全速域范围内实现最佳的操控稳定性平衡，是高性能车辆的理想选择线控转向技术安全冗余多重备份系统确保可靠性力反馈控制模拟路面感与转向阻力系统架构传感器、控制器与执行器的协同工作线控转向系统是一种没有机械连接的纯电子控制转向系统，方向盘与转向机构之间仅通过电信号连接系统通过转向角传感器检Steer-by-Wire测驾驶员的转向意图，经控制器处理后，由电机驱动转向机构执行转向动作同时，系统通过力反馈电机在方向盘端产生适当的转向阻力和路感反馈安全性是线控转向系统设计的首要考量为确保系统可靠性，必须采用冗余设计，包括多重传感器、双通道控制器、双电源系统以及备用机械连接等此外，故障检测和安全降级策略也是不可或缺的，当系统检测到关键部件故障时，必须能够立即切换到安全模式，确保车辆可控第六章车辆集成控制技术集成控制系统架构1多子系统协同的整体框架设计底盘集成控制策略2制动、转向、悬架和驱动的协同多目标优化控制操控、稳定、舒适与经济的平衡车辆集成控制技术是现代汽车控制系统发展的必然趋势随着车辆控制系统数量的增加和复杂度的提高，传统的独立控制方式已经无法满足最优性能要求集成控制通过协调各子系统的工作，实现资源共享、功能互补和全局优化，显著提升整车性能现代集成控制系统通常采用分层分布式架构，包括执行层、协调层和决策层执行层由各子系统控制器组成，负责基本功能实现；协调层负责解决子系统间的冲突和资源分配；决策层则根据整车状态和驾驶员意图，制定全局控制策略，确保各子系统朝共同目标协同工作底盘集成控制策略集成控制需求分析分析底盘各子系统间的耦合关系和协同空间，明确集成控制的目标和约束条件控制结构设计构建制动、转向、悬架和驱动系统的集成控制架构，定义接口和信息流控制权分配与协调设计控制权仲裁机制，解决多系统冲突，优化资源分配效率系统集成与验证进行硬件在环和软件在环测试，验证集成控制策略的有效性和稳定性底盘集成控制是车辆集成控制的核心部分，它通过协调制动、转向、悬架和驱动系统的工作，实现车辆动态性能的全面优化例如，在高速紧急避障场景中，系统会同时调用的差分制动功能、主动转向的转ESC向干预功能和主动悬架的姿态控制功能，共同确保车辆的安全稳定底盘集成控制的关键挑战在于如何处理多系统间的潜在冲突为此，需要建立明确的控制权分配机制，如基于规则的仲裁、基于优先级的调度或基于模型预测的优化分配等方法同时，控制策略也要考虑系统失效情况下的降级运行模式，确保关键安全功能的持续可用整车控制优化目标舒适性动力性减少振动和冲击，提供平顺驾驶体验满足加速性能和爬坡能力需求操控性与稳定性经济性确保车辆准确响应驾驶员指令并保持稳定优化燃油消耗和排放控制214整车控制优化面临多个相互冲突的目标，如何在这些目标之间找到最佳平衡点是控制系统设计的核心挑战例如，强调操控性往往会牺牲一定的舒适性；追求动力性能可能会降低燃油经济性；减少排放可能会影响动力输出等因此，控制系统必须根据当前驾驶模式和工况，动态调整各目标的权重多目标优化通常采用数学建模方法，将各性能指标量化为目标函数，定义约束条件，然后通过优化算法求解最优或满意的控制参数常用的优化方法包括线性加权、帕累托最优、层次分析法和模糊优化等先进的整车控制系统还会根据驾驶员操作特征和道路环境，自适应调整优化目标，提供个性化的驾驶体验多目标协调控制方法模型预测控制自适应控制与鲁棒控制MPC是一种基于模型的最优控制方法，它在每个控制周期自适应控制能够根据系统参数变化自动调整控制器参数，适MPC预测系统未来一段时间的行为，并求解最优控制序列应不同工况和环境变化在车辆控制中，车重、路面附着系能够自然地处理多目标优化问题，将不同性能要求转数等参数都会影响控制效果，自适应控制可以保持一致的性MPC化为目标函数和约束条件能表现在车辆控制中的应用包括轨迹跟踪控制、车距控制、鲁棒控制则关注在最坏情况下的控制性能，确保即使在不确MPC能耗优化等其优势在于能够显式考虑执行器限制和系统约定性和扰动存在的情况下，系统仍能保持稳定性和一定的性束，并具有良好的鲁棒性能水平控制、滑模控制是常用的鲁棒控制方法H∞控制器设计流程通常包括以下步骤首先明确控制目标和性能指标，然后建立适当复杂度的系统模型，接着选择合适的控制方法，设计控制算法，最后通过仿真和实验验证控制效果在实际工程中，还需要考虑计算资源限制、实时性要求和故障安全等因素第七章智能车辆控制技术自适应巡航控制ACC通过雷达或摄像头检测前车，自动调节车速和车距，实现跟车和定速巡航功能的系统最新的系统还支持走走ACC停停交通环境下的自动跟车车道保持辅助系统识别车道线并控制转向，使车辆保持在车道中央的系统先进系统能够适应各种复杂道路环境，如弯道、坡道和车道线不清晰的情况自动紧急制动系统检测前方障碍物并在驾驶员未及时反应时自动制动的系统能够识别车辆、行人和自行车等多种目标，显著降低碰撞风险智能驾驶辅助系统ADAS集成多种辅助功能的综合系统，包括盲点监测、交通标志识别、驾驶员疲劳监测等，全方位提升驾驶安全性和便利性智能车辆控制技术是连接传统车辆控制与自动驾驶的桥梁，通过感知环境信息，辅助或部分替代驾驶员执行驾驶任务这一领域的技术正迅速发展，功能日益丰富，性能不断提升，已成为新车型的标配配置智能车辆控制系统通常采用分层设计底层为车辆控制执行层，中层为轨迹规划和行为决策层，高层为环境感知和定位层各层之间通过标准化接口交互，形成完整的感知决策执行链路随着传感器技术和人工智能算法的进步，这些系--统正向更高自动化水平和更复杂场景适应能力方向发展自适应巡航控制ACC控制算法执行车间距控制策略制定结合纵向控制模型，计算所需的加速度或减速度，通过油门和制动目标车辆识别与跟踪基于安全时距原则设计控制目标，通常采用时距而非空系统实现精确控制先进算法能够平衡跟车安全性和乘坐舒适性，Time Gap通过毫米波雷达或视觉传感器检测前方车辆，测量相对距离、相对间距离作为控制指标典型的安全时距设置为秒，驾驶员避免频繁加减速

1.5-

2.5速度和相对位置高级系统采用多传感器融合技术，提高目标识别可根据需要调整的准确性和可靠性现代系统已经从高速公路辅助扩展到全速域控制，能够应对从高速巡航到拥堵路况的各种场景系统通过复杂的目标筛选算法，确保跟随正确的目标车辆，同时能够应对切入、切出等复杂交通行为未来ACC将与车联网技术结合，实现基于通信的协同自适应巡航控制ACC V2X车道保持辅助系统车道线检测控制算法摄像头识别路面标线并建立数学模型计算理想轨迹与生成控制指令2驾驶员监测转向执行检测驾驶员掌控并响应干预系统施加转向力矩保持车道居中EPS车道保持辅助系统是实现车辆横向控制的关键技术，通过前视摄像头识别车道线，计算车辆相对于车道中心线的横向偏差和偏航角，然后通过电动助力转向系统施加适当的转向力矩，使车辆保持在车道中央基本控制算法包括纯跟踪控制、预瞄点控制和模型预测控制等先进的车道保持系统能够适应各种复杂路况，如弯道、坡道、车道线模糊等情况系统还会持续监测驾驶员状态，确保驾驶员保持对车辆的控制当驾驶员长时间未操作方向盘时，系统会发出警告；如果驾驶员主动转向，系统会暂时让出控制权，确保人机协同安全自动紧急制动系统环境感知通过毫米波雷达、摄像头等传感器感知前方障碍物碰撞风险评估基于碰撞时间等指标计算碰撞风险TTC驾驶员预警通过声光提示警告驾驶员潜在危险自动制动执行在驾驶员未及时反应时触发自动制动自动紧急制动系统是一种能够主动预防碰撞事故的先进安全系统系统通常采用多传感器融合技术，AEB结合毫米波雷达的距离和速度测量优势与摄像头的目标分类能力，实现对前方车辆、行人、自行车等不同类型障碍物的准确识别系统的核心是碰撞风险评估算法，常用指标包括碰撞时间、碰撞概率和最小制动减速度当系AEB TTC统判断碰撞风险超过阈值时，首先通过声光信号预警驾驶员；如果驾驶员未及时反应，系统会先施加部分制动力预填充制动系统，然后在必要时触发全力制动，尽可能减轻碰撞后果，甚至完全避免碰撞智能驾驶辅助系统集成人机交互界面直观清晰的信息反馈与操作接口决策控制层根据感知信息制定驾驶策略环境感知层多传感器融合构建环境模型智能驾驶辅助系统是一个集成多种功能模块的综合性系统，通过感知决策执行的完整链路，实现对驾驶任务的辅助或部分替代感ADAS--知层负责通过各类传感器采集环境数据，并通过传感器融合技术构建环境模型；决策层基于环境模型和车辆状态，结合驾驶员意图，制定安全、高效的驾驶策略；执行层则将决策转化为具体的控制指令，操作油门、制动和转向系统人机交互界面是系统的重要组成部分，它需要以清晰、直观的方式向驾驶员传达系统状态和意图，同时提供简便的操作方式设计良好ADAS的可以降低驾驶员的认知负担，提高系统接受度，确保人机协同的安全性和有效性HMI第八章智能网联汽车控制车联网技术基础通信与协同控制车路协同系统架构V2X车载通信技术架构、通信协议车车通信、车路通信车载设备与路侧基础设施的协V2V和数据安全机制，为车辆与外等技术及其在协同感知和同工作模式，共同构建安全、V2I部世界的信息交互提供基础支控制中的应用，突破单车智能高效的智能交通系统持的局限智能交通控制策略基于车联网的交通流优化方法，实现节能减排和通行效率提升的多重目标智能网联汽车控制是车辆控制技术的重要发展方向，它将车辆控制系统与现代通信技术紧密结合，使车辆能够与其他车辆、基础设施和云平台进行信息交互，实现超视距感知和协同控制相比传统的单车智能，智能网联技术能够大幅拓展车辆的感知范围，提前获取交通信息，实现更安全、更高效的交通控制随着技术的成熟和智慧城市建设的推进，智能网联汽车正逐步从概念走向实际应用未来，基于5G技术的协同控制将成为解决复杂交通场景、提升道路通行效率、降低交通事故的重要手段V2X通信与协同控制V2X车车通信控制应用车路通信控制策略V2V V2I技术使车辆能够直接与周围车辆交换位置、速度、加速度技术实现车辆与路侧设施的信息交互，为车辆提供全局交V2V V2I等信息，实现超视距感知基于的协同控制应用包括通信息和基础设施状态主要应用包括V2V协同紧急制动预警前方车辆紧急制动时，通过快速信号灯优化控制路侧单元根据实时交通流调整信号灯配•V2V•通知后方车辆时协同车道变换辅助通过信息共享协商安全的变道时机和车速引导控制引导车辆以适当速度通过绿波带，减少停••轨迹车次数编队行驶控制维持车队间的安全车距，提高道路利用率路口碰撞预警预测潜在冲突并提前预警，特别是对于视••线受阻情况通信延迟是协同控制面临的主要挑战之一在高速行驶或紧急情况下，毫秒级的延迟可能导致控制效果显著变化为保证控V2X制稳定性，需要在算法设计中考虑延迟补偿和鲁棒控制技术分布式协同控制算法是另一个研究热点，它通过局部信息交换实现全局最优控制，避免对中央控制节点的依赖，提高系统可靠性和可扩展性车路协同系统架构车载设备路侧设备数据交互车载通信单元是车辆参与车路协同的核路侧单元是固定在道路基础设施上的通车路协同系统采用标准化的数据格式和接口协OBU RSU心装置，负责与外界信息交互高精度定位模信设备，负责收集和分发交通信息边缘计算议，确保不同厂商设备的互操作性通信采用块结合和惯导系统，提供厘米级定位精服务器在路侧处理大量数据，减轻车载计算负或技术，支持低延迟、高可靠的GNSS DSRCC-V2X度车载计算平台负责处理复杂协同控制算法，担各类检测设备如摄像头、毫米波雷达等提信息交换安全认证机制确保通信安全，防止并与车辆控制系统对接供对交通环境的全面感知恶意攻击和信息篡改车路协同系统的核心优势在于实现协同感知和协同决策协同感知通过融合车载传感器和路侧感知系统的数据，构建更全面、更可靠的环境模型；协同决策则基于全局交通信息，制定最优的行驶策略这种人车路云的协同机制，极大拓展了智能交通的应用场景，为解决城市交通拥堵和安---全问题提供了新思路智能交通控制策略交叉口优化控制车队编队控制节能驾驶控制通过通信，实现虚拟交通信号灯和协同通行，车辆多车组成紧密车队，通过通信保持较小车距，跟基于预见性信息的生态驾驶控制策略，考虑前方路况、V2I V2V无需完全停车即可安全通过交叉口，有效提高通行效率，随车辆可获得明显的空气动力学效益，降低油耗车队红绿灯状态、坡度等因素，优化车速曲线，最小化能源减少等待时间和能源消耗中所有车辆同步加减速，避免长尾效应，提高道路通消耗和排放特别适用于混合动力和电动车辆的能量管行能力理优化智能交通控制的终极目标是实现交通流的全局优化，提高整个交通网络的运行效率通过集中式与分布式相结合的控制结构，在保证个体车辆安全和舒适的同时，协调整体交通流，减少拥堵，降低交通事故率，实现人、车、路、环境的和谐共生第九章自动驾驶控制系统1自动驾驶系统架构自动驾驶的整体框架设计，包括硬件平台、软件架构和功能分层，是构建自动驾驶系统的基础环境感知与定位系统通过多传感器感知周围环境，结合高精度地图实现精确定位，为自动驾驶决策提供可靠的环境信息路径规划与决策系统基于环境感知结果，规划全局路径和局部轨迹，做出行驶、变道、超车等行为决策控制执行系统将规划的轨迹转化为具体的控制指令，操作转向、制动和加速系统，实现精确的轨迹跟踪控制自动驾驶是车辆控制技术的最高层次，它通过感知规划控制的闭环系统，实现车辆在复杂环境中的自主行--驶从的完全手动驾驶到的完全自动驾驶，自动化程度逐步提高，对控制系统的要求也越来越严格L0L5自动驾驶控制系统面临的最大挑战在于如何应对各种复杂、多变的交通场景，特别是与人类驾驶员的交互场景这要求系统具备强大的环境理解能力、预测能力和决策能力，同时保证极高的安全性和可靠性自动驾驶感知与定位多传感器融合自动驾驶感知系统通常集成摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等多种传感器每种传感器各有优势摄像头擅长识别语义信息；激光雷达提供精确的三维点云；毫米波雷达能测量速度并在恶劣天气下工作；超声波雷达适用于近距离感知多传感器融合算法综合利用各传感器优势，构建全面、可靠的环境模型高精度定位自动驾驶定位系统通常结合、惯性导航和视觉激光雷达定位多种技术同步定位与地图构建算法能够在感知环境的同时确定自身位置，特别适用于高精度地图缺失的场景高GNSS/RTK/SLAM精度地图包含道路网络、交通标志、车道线等丰富信息，为自动驾驶提供先验知识，显著提升定位精度和环境理解能力场景理解场景理解是自动驾驶感知的高级功能，它不仅识别环境中的各个对象，还理解它们之间的关系和交互意图深度学习技术在场景理解中发挥重要作用，使系统能够理解复杂交通场景，预测其他交通参与者的行为，为决策系统提供高层语义信息感知系统的容错设计确保在单一传感器失效或性能降级的情况下，仍能维持基本感知功能自动驾驶感知与定位系统的性能直接决定了自动驾驶的安全性和可靠性系统设计需要考虑各种边界条件，如恶劣天气、极端光照、复杂道路环境等，确保在各种条件下都能提供可靠的环境信息路径规划与决策系统全局路径规划从起点到目的地的宏观路线规划局部轨迹生成2考虑动态障碍物的精确行驶轨迹行为决策3变道、超车等驾驶行为的选择与执行全局路径规划是自动驾驶的第一步，它基于高精度地图和交通信息，使用、等算法，在考虑路程、时间和能耗等因素后，生成从起点到A*Dijkstra目的地的最优路线随后，局部轨迹生成负责在这一全局路径框架下，考虑动态障碍物、道路约束和车辆动力学限制，规划出精确的行驶轨迹常用的轨迹生成方法包括基于采样的方法、基于优化的方法和人工势场法等行为决策是自动驾驶系统的核心智能部分，它决定车辆在特定场景下应该执行什么驾驶行为，如跟车、变道、超车、避让等决策模型可以基于规则、基于优化或基于学习不确定性处理是决策系统的重要组成部分，系统需要考虑感知误差、预测误差和执行误差，采用概率框架或稳健控制方法，确保在不确定条件下仍能安全决策自动驾驶控制执行横向控制器设计纵向控制器设计横向控制负责车辆的转向操作，确保车辆准确跟踪规划轨迹纵向控制管理车辆的加速和制动操作，实现对速度和距离的的横向位置常用的横向控制算法包括精确控制关键算法包括纯跟踪控制器简单直观，计算负担小，但难以精确控控制器结构简单，易于实现和调试，适用于大多数••PID制横向误差常规场景控制器基于线性化模型，能够平衡跟踪精度和控模糊控制器能够处理非线性和不确定性，模拟人类驾•LQR•制平稳性驶员的操作策略模型预测控制考虑未来轨迹和约束条件，控制性能最自适应巡航控制结合车距控制和速度控制，实现安全、••优但计算量大舒适的跟车行为控制执行系统是自动驾驶的最后一环，它将高层规划和决策转化为具体的控制指令轨迹跟踪控制算法需要考虑车辆动力学特性、执行器延迟和外部扰动，确保在各种条件下都能精确跟踪规划轨迹同时，控制执行系统还需要实时监督执行效果，检测执行偏差，必要时触发重新规划或安全降级第十章车辆控制系统测试与验证100+测试场景典型交通场景数量1000+测试小时单个控制系统验证时间

99.99%可靠性目标关键控制系统可靠性4测试阶段从仿真到实车的验证步骤车辆控制系统测试与验证是确保系统功能安全和性能可靠的关键环节测试流程通常遵循模型，从需求分析到系统集成测试，层层递进，确保每个环节V都得到充分验证对于安全关键型控制系统，如、等，测试尤为严格，需要覆盖正常工况、边界条件和故障模式ESC AEB随着车辆控制系统复杂度的提高，传统的道路测试已难以覆盖所有可能场景因此，现代测试方法采用分层验证策略，从软件仿真、硬件在环测试到实车验证，逐步增加测试真实度，同时保持高效率和全面覆盖本章将详细介绍各类测试方法及其适用场景硬件在环测试技术系统构建HIL专用实时仿真器与控制器硬件连接接口实现控制器与虚拟环境的信号交互测试执行自动化测试用例与结果分析故障诊断故障注入与系统响应验证硬件在环测试是一种将真实控制器硬件与虚拟环境相结合的测试方法在测试中，真实的电子控制单HIL HIL元与实时仿真器相连接，仿真器模拟车辆动力学、传感器信号和执行器响应，使控制器认为它正在控ECU制真实车辆这种测试方法的优势在于能够在安全、可控的环境中验证控制器在各种工况下的表现，特别是一些危险或难以在实车中重现的场景现代测试系统通常包括高性能实时计算机、接口模块、负载模拟器和测试自动化软件系统能够精确HIL I/O模拟各类传感器特性，包括噪声、延迟和故障模式，还能通过故障注入功能验证控制器的故障诊断和安全降级功能测试已成为车辆控制系统开发不可或缺的环节，极大提高了测试效率和覆盖率HIL软件在环测试方法模型开发与验证流程控制算法虚拟测试环境软件在环测试是在控制算法开发早期进行的验证方法，它将高效的测试需要专业的仿真工具和测试环境，常用的软件平台SIL SIL控制算法模型与车辆动力学模型在同一仿真环境中运行，不需要实包括际硬件参与测试的主要步骤包括SIL用于控制算法开发和快速仿真•MATLAB/Simulink基于功能需求，建立控制算法的数学模型或直接编写控制软件

1.提供高精度的车辆动力学模型•Carsim/Trucksim构建车辆动力学模型作为被控对象

2.支持传感器仿真和复杂交通场景•Prescan/CARLA设计测试场景和评估指标

3.支持模型级和代码级的测试•dSPACE VEOSSIL运行闭环仿真并收集结果数据

4.这些工具共同构建了从算法开发到代码生成的完整工作流，支持模分析控制性能并进行算法优化

5.型级测试和代码级测试，确保算法在不同抽象层次上的一致性边界条件测试是阶段的重要内容，它验证控制算法在极端情况下的表现常见的边界条件包括参数极值、信号突变、采样丢失、计算资SIL源受限等通过蒙特卡洛仿真等方法，可以系统地探索参数空间，找出算法的性能边界和潜在问题，为后续优化提供依据车辆控制系统仿真平台实时仿真器动力学模型具备毫秒级计算能力的专用平台高精度车辆与环境数学模型结果分析场景库数据可视化与性能评估工具3覆盖各类典型与极端工况车辆控制系统仿真平台是实现高效测试的核心基础设施，它需要同时满足高性能计算、多模型集成和实时交互的需求实时仿真器通常采用多核处理器或架构，FPGA确保复杂模型能够在毫秒级时间步长内完成计算高精度车辆动力学模型是仿真质量的关键，它需要准确描述车辆各子系统的特性，包括发动机、传动系统、转向系统、制动系统和悬架系统等场景库设计直接影响测试的覆盖率和有效性一个完善的场景库应包含常规工况、临界工况和故障工况三类场景，覆盖各种道路类型、天气条件和交通状况通过场景参数化和组合测试技术，可以实现高效的测试空间探索，确保控制系统在各种条件下都能可靠工作测试结果分析环节则需要专业的数据处理和可视化工具，帮助工程师快速识别问题并优化控制策略实车测试与验证测试场地数据采集测试执行实车测试通常在专业测试场进行，这些场地提高精度数据采集系统是实车测试的核心装备，专业测试驾驶员按照标准化测试流程执行各类供各种标准化测试路段，如高速环道、操控测包括多种传感器、高速数据记录仪和无线传输测试项目，如稳态圆环试验、鱼钩试验、麋鹿试区、低附着路面、坡道和颠簸路等标准化设备常用的测量设备有组合导航系试验等自动驾驶和系统测试则需要模GPS/INS ADAS场地确保测试结果的可重复性和可比性，是控统、轮速传感器、加速度计、陀螺仪、力传感拟各种交通场景，验证系统对复杂环境的适应制系统性能评估的重要基础器和视频记录系统等，它们共同提供车辆动态能力和安全性能状态的全面记录安全是实车测试的首要考虑因素对于高风险测试项目，需要采取多重安全保障措施，如使用机器人驾驶系统代替人类驾驶员，设置安全护栏和缓冲区，配备紧急制动系统等测试前必须进行充分的风险评估，制定详细的应急预案，确保测试人员和设备安全第十一章轨道交通车辆控制轨道交通车辆特点与公路车辆相比，轨道交通车辆具有载客量大、运行速度高、安全性要求极高的特点，其控制系统设计必须考虑这些特殊要求列车运行控制系统负责列车安全运行的核心系统，包括列车定位、区间控制、自动保护和自动驾驶等功能，是确保列车安全的关键保障制动与牵引控制管理列车加速和减速过程的系统，需要精确控制巨大的牵引力和制动力，同时考虑乘客舒适性和能量优化列车自动驾驶系统实现列车全自动运行的综合系统，从最基本的自动保护到最高级的无人驾驶，代表了轨道交通智能化的最高水平轨道交通车辆控制是应用控制理论与技术的重要领域，它与公路车辆控制既有共性又有显著区别轨道约束使列车运动自由度减少，简化了控制问题；但高速、大载荷和极高安全要求又增加了控制难度随着高速铁路和城市轨道交通的迅猛发展，轨道交通车辆控制技术正经历革命性变革本章将系统介绍轨道交通车辆控制的基本原理和关键技术，分析其特殊挑战和解决方案，展示最新的技术发展趋势通过对比公路车辆和轨道车辆的控制异同，拓宽学生的知识视野，加深对控制理论普适性的理解列车运行控制系统系统架构列车定位与防护自动驾驶等级CTCS/CBTC中国列车运行控制系统是高速铁路的标准控精确定位是列车控制的基础，传统方式依靠轨道电路轨道交通自动化程度分为四个等级CTCS GoA1-GoA4制系统，分为级，适应不同速度等级和自动化水和应答器；新一代系统则结合卫星定位、惯性导航和为人工驾驶；为半自动驾驶，自动控制0-4GoA1GoA2平城市轨道交通则主要采用基于通信的列车控制系里程计等多源信息，实现厘米级定位精度列车防护行驶但需人工监控；为无人驾驶，但车上有列GoA3统，实现高密度、高频率的城市列车运行功能确保列车不会超过安全速度和安全距离，是保障车员处理突发情况；为完全无人驾驶，所有功CBTC GoA4这些系统采用分层分布式架构，包括地面设备和车载运行安全的最后防线防护系统采用多重冗余设计，能实现自动化城市地铁正逐步从向迈GoA2GoA4设备，通过无线通信实现信息交互确保在任何单点故障下都能维持安全功能进，代表了轨道交通智能化的发展方向列车运行间隔控制是决定轨道交通运力的关键因素传统的固定闭塞方式将线路分为若干固定区间，一个区间只允许一列车占用；而移动闭塞技术根据列车实际位置和运行状态动态计算安全距离，显著提高线路利用率新一代列车控制系统还引入了虚拟连挂技术，使多列车以极小间距协同运行，形成虚拟列车编组，进一步提升运输效率列车牵引与制动控制牵引控制精确调节牵引电机输出力矩制动控制协调电制动与空气制动系统防滑控制优化轮轨附着利用与防滑策略舒适度控制限制加速度变化率提升舒适性列车牵引系统负责提供运行动力，现代列车多采用交流传动技术，通过变频调速控制交流电机输出牵引特性曲线定义了列车在不同速度下可获得的最大牵引力，合理设计特性曲线对提高牵引效率和保护牵引设备至关重要牵引控制系统需要精确调节牵引力矩，确保列车按照既定速度曲线平稳运行，同时避免车轮打滑列车制动系统包括电制动和空气制动两部分电制动将动能转换为电能回馈到电网，既节能又减少机械磨损；空气制动则提供可靠的后备制动能力制动控制系统需要协调两种制动方式，在正常情况下优先使用电制动实现能量回收，当电制动能力不足或失效时自动补充空气制动轮轨附着控制是高速列车的关键技术，它通过实时估计轮轨附着状态，优化控制策略，最大限度利用有限的附着力，同时避免车轮滑转或抱死列控系统半实物仿真技术1000+测试场景标准化列车运行场景库1ms实时性硬件在环系统时间步长10000+测试小时典型列控系统验证时长

99.999%安全目标安全完整性等级要求列控系统半实物仿真是验证列车控制系统功能安全的关键手段它将真实列控设备与虚拟轨道环境相结合，在实验室条件下模拟各种正常和异常工况，全面验证控制系统性能硬件在环测试系统通常包括真实的列控设备如车载、列控接口模拟器、轨道信号模拟器和列车动力学仿真器系统能够精确模拟列车运行过ATP/ATO程中遇到的各种情况，如信号变化、应答器报文接收、轨道状态变化等虚拟列车动力学模型是仿真系统的核心部分，它需要准确描述列车的运动特性、牵引制动特性和轮轨相互作用信号系统接口仿真则模拟地面信号设备的功能和通信特性，生成与真实系统一致的信号和数据流场景仿真既包括常规运行场景，也包括各种故障和极端情况，如设备失效、通信中断、道岔故障等，全面验证系统的安全防护机制和降级运行能力课程总结与前沿展望关键技术回顾研究进展发展趋势从底层控制到高级智能系统，车人工智能、大数据分析和边缘计车辆控制正向着网联化、智能化、辆控制技术经历了从单一功能向算等新兴技术正深刻变革传统车个性化三大方向发展，未来将实集成化、智能化的演进，形成了辆控制方法，开创控制技术的新现车路云协同的整体智能交通--完整的技术体系范式生态学科交叉控制科学与人工智能、通信、材料等学科的深度融合，将催生颠覆性的创新技术和应用场景本课程系统介绍了车辆控制的基础理论和关键技术，从传统机械控制到现代智能控制，构建了完整的知识体系通过学习，我们认识到车辆控制是一门多学科交叉的工程科学，它需要综合运用动力学、控制理论、电子技术、计算机科学等多方面知识，解决复杂的实际问题展望未来，随着自动驾驶技术的突破和车联网技术的普及，车辆控制将迎来更广阔的发展空间控制策略将从单车控制扩展到群体协同控制；控制目标将从安全、舒适扩展到能源优化、交通效率；控制方法将从基于模型控制发展到融合数据驱动的混合控制作为未来的工程师，你们将有机会参与并引领这一激动人心的技术变革。