news 2026/1/28 21:31:20

探索电动汽车纵向速度MPC控制器

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
探索电动汽车纵向速度MPC控制器

电动汽车纵向速度MPC控制器。 采用上层控制器和下层控制器。 目标为控制车辆的纵向速度,使其跟踪上期望纵向速度曲线。 ●上层控制器:控制方式为MPC控制器,输入为车辆纵向速度和纵向加速度,输出为期望加速度,并且对加速度增加进行约束。 ●下层控制器:车辆的制动根据逆向纵向动力学模型搭建、车辆的驱动根据电机MAP图搭建。 包含驱动制动切换逻辑、PID控制器等模块。 ●可实现正弦速度曲线的速度加速度的准确跟踪,以及五次多项式速度曲线的速度和加速度跟踪。

在电动汽车的控制系统中,纵向速度的精准控制至关重要。今天咱就来聊聊这个超有趣的电动汽车纵向速度MPC控制器。

整体架构:上下层协作

这套控制系统采用了上层控制器和下层控制器的架构。目标很明确,就是要控制车辆的纵向速度,让它完美跟踪上期望纵向速度曲线。

上层控制器:MPC的舞台

上层控制器采用的是MPC(模型预测控制)控制器。简单说,它把车辆纵向速度和纵向加速度当作输入,然后输出期望加速度。不过呢,为了确保车辆运行的安全性和稳定性,这里对加速度增加进行了约束。

咱来看段简单的代码示例(这里以Python伪代码示意):

# 定义MPC控制器类 class MPCController: def __init__(self, acceleration_limit): self.acceleration_limit = acceleration_limit def compute_acceleration(self, current_velocity, current_acceleration, desired_velocity): # 这里简单示意,实际MPC计算复杂得多 predicted_acceleration = (desired_velocity - current_velocity) / 1.0 - current_acceleration if predicted_acceleration > self.acceleration_limit: return self.acceleration_limit elif predicted_acceleration < -self.acceleration_limit: return -self.acceleration_limit return predicted_acceleration

在这段代码里,MPCController类初始化时设定了加速度限制accelerationlimitcomputeacceleration方法接收当前速度、当前加速度和期望速度作为参数,计算预测加速度。如果预测加速度超出限制,就返回限制值,保证了加速度在安全合理范围内。

下层控制器:驱动制动大揭秘

下层控制器可是个多面手。车辆的制动是根据逆向纵向动力学模型搭建的,驱动则是依据电机MAP图搭建。这里面还包含驱动制动切换逻辑、PID控制器等模块。

比如驱动制动切换逻辑代码(还是Python伪代码):

# 驱动制动切换逻辑函数 def drive_brake_switch(current_velocity, desired_acceleration): if desired_acceleration >= 0: # 驱动逻辑,根据电机MAP图查找对应驱动参数 return "drive", find_drive_params(current_velocity, desired_acceleration) else: # 制动逻辑,根据逆向纵向动力学模型计算制动参数 return "brake", calculate_brake_params(current_velocity, desired_acceleration)

这段代码根据期望加速度判断是驱动还是制动状态,然后调用相应的函数获取参数。

PID控制器也是下层控制器的关键部分,它能让实际输出更接近目标值。代码示例:

# PID控制器类 class PIDController: def __init__(self, kp, ki, kd): self.kp = kp self.ki = ki self.kd = kd self.integral = 0 self.prev_error = 0 def compute_control_signal(self, setpoint, process_variable): error = setpoint - process_variable self.integral += error derivative = error - self.prev_error control_signal = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative self.prev_error = error return control_signal

在这段代码里,PIDController类初始化时设定了比例(kp)、积分(ki)、微分(kd)系数。computecontrolsignal方法根据设定值和当前过程变量计算误差,进而计算出控制信号。

强大的跟踪能力

这套系统厉害之处在于,它既能实现正弦速度曲线的速度加速度的准确跟踪,也能搞定五次多项式速度曲线的速度和加速度跟踪。不管是哪种复杂的期望速度曲线,电动汽车纵向速度MPC控制器都能带领车辆精准跟上节奏。

通过上下层控制器的紧密配合,电动汽车纵向速度MPC控制器为车辆的安全、稳定、高效运行提供了坚实保障,在电动汽车控制领域发挥着举足轻重的作用。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/1/25 16:27:14

通达信〖逆势突破强牛〗指标公式 逆市环境中率先突破前期重要压力位 较强内在上涨动力

通达信〖逆势突破强牛〗指标公式 逆市环境中率先突破前期重要压力位 较强内在上涨动力 今天介绍的这款工具正是为了识别那些在逆市环境中依然能够强势突破的个股信号。 这套分析方法通过捕捉价格运行的特殊状态来定位潜在机会。 它首先会标记出近期的一个关键高位位置&#…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/26 17:12:19

AEB联合仿真算法设计:Carsim2019.0+Matlab/Simulink2021a实现...

AEB联合仿真算法设计 软件使用&#xff1a;Carsim2019.0Matlab/Simulink2021a 适用场景&#xff1a;采用模块化建模方法&#xff0c;搭建AEB仿真算法&#xff0c;适用于直线驾驶工况场景。 包含模块&#xff1a;Carsim模块&#xff0c;function函数逻辑模块&#xff0c;每个模块…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/26 4:46:15

Java毕设选题推荐:基于springboot个人博客系统的设计与实现基于SpringBoot+Vue个人博客系统的设计与实现【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍&#xff1a;✌️码农一枚 &#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业&#x1f6a2;文撰写修改等。全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围&#xff1a;&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/28 23:18:26

Java毕设选题推荐:基于springboot停车场车位预约系统基于Java springboot停车场管理系统停车位预约【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍&#xff1a;✌️码农一枚 &#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业&#x1f6a2;文撰写修改等。全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围&#xff1a;&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/28 22:10:35

Java毕设选题推荐:基于springboot的无人化、线上化、数据化海洋馆预约系统的设计与实现【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍&#xff1a;✌️码农一枚 &#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业&#x1f6a2;文撰写修改等。全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围&#xff1a;&am…

作者头像 李华