1 引言

随着自动驾驶技术研究在全球范围内铺开，车辆本体的控制方法和控制策略均受到了广泛关注。因非线性模型需要获取较多操作间的耦合状态，设计纵向，横向，纵/横向混合策略非常困难[1]。为此，需要考虑横纵向控制同步执行，用一个控制器确保耦合的实现。文献[2]提出了耦合的横纵向滑膜控制，文献[3-4]提出了用自动平直度控制方法解决底盘运动造成的动态耦合问题，但是没考虑其他动态情况，增加了控制规则的设计难度。通过解耦的横纵向控制克服了控制规则设计问题[5]。研究车辆的纵向控制可以用以下方式：模糊控制器[6]，神经网络控制器[7]，模型预测控制器[8-10]。纵向控制主要用于自动巡航控制系统，实现方式一般为速度跟踪。但是对自动驾驶的自动导航则需要更强的纵向控制能力以应付实时变化状态。文献[11]提出增益调节控制技术来解决这个问题，但是只考虑了发动机动态特性而未考虑轮胎和地面的摩擦力。文献[12]则提出了一种复杂非线性模型，以提高车辆的纵向控制性能。

为了研究弹性滑动值，设计了两个测试。在测试1中，弹性滑动值为0.01 m，意味着两个模块之间不可恢复的滑动应该发生在0.01 m时。在测试2中，没用设定弹性滑动值，而是设定了1%的滑动允许值，也就是说不可恢复的滑动应该发生在1%长度的总接触长度时。图3是上述试验的测试结果。因为1%长度的总接触长度在这个模型下就是0.01 m，于是发现测试1和测试2的结果相差不大。所以可以得出Abaqus所提供的经典库伦摩擦模型是可用并且是可靠的。

为了有效的提高自动驾驶汽车辆导航能力，本文提出了一致非线性级联控制策略，考虑了发动机动态性能和轮胎与地面之间的作用力，并采用混合横纵向控制的方式控制车辆自动行驶。

充足的存货对于粮食仓储企业而言是创造效益的根本，在当前的社会发展格局下，粮食仓储企业面临的市场环境较为复杂。若企业的仓储量大于需求量，粮食存储时间过长就会发生变质，造成企业的经济损失；若仓储量小于需求量，则会使企业丧失获取更多利润的机会，影响企业的创效能力。提升粮食仓储企业存货成本管理的有效性，是企业生存与发展的必由之路，应主动探究存在于当前存货成本管理当中的问题，探寻提升存货管理有效性的可行性路径。

2 纵向控制策略

纵向控制的目标在于确保车辆速度变化时的有效跟踪，车的纵向动力学可描述为一个内嵌的复杂系统。外部系统描述车速和车轮上的应用力矩。动力学系统受制于地面和轮胎接触力引起的纵向运动。内系统描述了油门，制动和力矩之间的相互作用。纵向控制问题可看作级联控制结构，其中的外循环保证速度跟踪，并计算作用到车轮上的力矩，内循环是控制油门开度和制动压力以产生所需的控制力。

也许这就是缘分吧，他们之间，有着简单的糊涂的缘分。易非挥了挥手，让向南回家了。她一个人坐在月光朗照的小花园里，树影婆娑，和她的影子叠在一起。

（1）客体应为国家关于艾滋病防治的管理制度和他人的生命健康权。《艾滋病检测管理的若干规定》第9条规定，对于违反本规定，传播艾滋病或引起艾滋病传播危险的，由司法机关依法追究刑事责任。因此故意传播艾滋病的行为不仅侵犯了他人的生命健康权，同时也违反了国家关于艾滋病防治的管理制度。

  

图1 自动驾驶汽车制导架构

首先设计车辆的外环控制策略。考虑自行车车辆模型，车辆的纵向运动模型如下：

 

v—为车辆速度

Cd在贵州9个地区农业土壤中的吸附呈先快速吸附，然后慢速吸附再到平衡吸附的趋势，其动力学过程可用伪二级动力学模型较好地描述。其吸附数据可用Freundlich模型较好地拟合。在低浓度区，呈线性增加趋势，随着液相中Cd浓度的增加，土壤对Cd的吸附量增大，Cd在土壤中的吸附-解吸过程存在滞后效应。

m—为车辆质量

F1—为牵引力

在现代生产性服务领域：建立和完善科技创新平台，推进行业技术中心建设，实施一批重点科研项目、攻克一批重大关键技术、获取一批具有自主知识产权的科研成果、推进一批产业化项目、培养造就一支高水平高素质的科技创新人才队伍。

Ca—为气动力系数

Cr—为滚动阻力矩

ftype—为一个非线性函数

g—为重力加速度

λ —为纵向滑移率

作用于车轮上牵引力为：

1.3 统计学方法 计量资料均使用±s)表示。实验组和对照组之间的比较采用两独立Student’s t-test和多组间比较采用ANOVA。统计分析使用R语言完成。

 

Iw—为车轮惯性

w—为车轮旋转速度

R—为车轮半径

Tw—为作用于车轮上的力矩

则纵向动力学方程可重写为：

水利材料和设备的精密度对水利工程的施工质量起着决定性作用，同时影响着质量的检测结果。若工程中进购的材料不符合标准，则水利工程质量是难以保障的，甚至会直接影响后期水利物内的居住人员的安全。为确保水利工程施工的质量及安全，在对施工材料进行检测时就必须严格把关，对每批采购的材料样品和数量都取样检测，以保证工程施工过程中及后期使用的质量安全。

θ—为道路坡度

“农三代”是吴躜辉身上一个闪亮的标签，2009年他毕业于浙江农林大学，刚一毕业就进入了浙江爱普农业科技发展有限公司工作，到今年已经整整十个年头了。说起选择农资行业的原因，吴躜辉说走进农资这个行业并不是他偶然的一个行为，而是经过深思熟虑后所做下的决定。

μ—为路面摩擦系数

Fz—为垂直负载

一般情况下，即在平稳加减速过程中（＜3 ms－2 ），假定摩擦系数和垂直负载固定，则牵引力可变为：

作为全球领先的工业服务供应商之一，利戴工业技术服务在过去五十多年中足迹遍布全球四大洲。利戴工业技术服务（上海）有限公司成立于1998年，拥有1600多名员工，在全国20多个城市，50多个服务基地为制造业合作伙伴提供一体化工业技术服务。服务范围涵盖生产设备维修维护，技术设施管理及运营，技术清洁与预防性维护，生产制造支持，电气与机械安装，拆卸/安装及搬迁，自动化整体解决方案等各个方面。

 

其中Fr包含了不同的阻力：

 

令纵向参考速度为一个连续微分信号，则跟踪速度误差定义为：

 

那么，跟踪误差的动力学方程如下：

 

在加速阶段，纵向滑移为：

 

其导数为：

 

Cλ为纵向刚度系数。

 

在减速阶段，纵向滑移变为：

 

其导数为：

 

其中，Ie和Ne是惯性的发动机转矩和速度的发动机转矩，Ktc是K因子，Rf是主减速比，Rtr是变速比。发动机转矩Te依赖于发动机速度Ut和节气门开度 ，其关系式如下：

 

牵引力为F1= ftype(λ,μ,Fz)

 

利用Lyapunov方法设计控制器，可将上面动力学方程的虚拟控制用下面的Lyapunov函数表述：

 

跟踪误差的指数稳定性满足条件：

 

kv是收敛率的调整参数。其导数为：

 

应用稳定性条件，则虚拟控制法则为：

 

再次用相似的方法计算控制转矩Tw，则其对应的Lyapunov函数为：

 

指数稳定性条件：

 

其中kλ＞0，稳定性控制准则可写为：

 

其中：

 

最终，考虑控制准则，闭环动力学方程：

想要审计质量越高，就要有更多的人力物力的支持，审计的成本就会增加，就会使会计师事务所要求更高的审计收费，所以审计收费也可以从反向上衡量审计质量。

 

  

图2 纵向控制器框图

3 转矩控制器内环控制器设计

发动机和动力系统的动力学可以建立如下模型：

 

由此，在加速和减速阶段，纵向滑移率可统一表达为：

 

其中Tei是节气门关闭时的发动机转矩。设计一个PI控制器，在不同的稳定状态点，对应不同的变速比：

 

下面分析级联控制循环的稳定性。假定内循环是指数稳定的，则下列条件成立：

 

转矩跟踪误差定义为：

 

Tw为实际转矩，Tw*为期望转矩，级联控制内循环动力学的影响则为：

 

由上述公式，可得：

 

则整个级联循环动力学方程可表述为：

 

是一个线性参数时变系统。

词在最初是配合乐曲演唱的，而词牌就是曲调，这些曲调又分属于各种宫调，决定宫调之后才能演奏曲谱。《点绛唇》调名用南朝江淹《咏美人春游诗》：“江南二月春，东风转绿蓣。不知谁家子，看花桃李津。白雪凝琼貌，明珠点绛唇。行人成息驾，争拟洛川神。”元《太平乐府》注“仙吕宫”；高拭词注“黄钟宫”；《正音谱》注“仙吕调”。龙榆生先生在《唐宋词格律》中也提到“《清真集》入’仙吕调’，元北曲同，但平仄句式略异，今京剧中犹常用之”。

4 横纵向混合控制

为了控制车辆能够自动运行，现在采用横纵向混合控制方式。横向控制采用文献[5]的控制方法。横向控制主要控制车辆转向，纵向控制则是油门和制动的有效控制。正常情况下，纵向速度跟踪时可以忽略掉转向带来的影响。横纵向混合控制如图3所示，其相互作用可以用自行车模型模拟，用线性参数变化的方式去驱动车辆准确跟踪轨迹行驶。

  

图3 横纵向混合控制

5 实验与分析

为了测试横纵向控制效果，在艾瑞泽7上安装了相关设备（毫米波雷达、相机、GPS/惯导系统、制动设备），油门和转向则是由电子方式控制。选择如图4所示的行驶路线，白色线为实际的GPS数据，背景为从Google上获取的地图数据。车辆从起点开始行驶，至终点结束测试，车速控制在30 km/h以内。

自动车辆的横纵向控制效果如图5所示，测试车辆的偏航角如图5(a)所示，车辆的实测速度和参考速度如图5(b)所示，从图中可以看出自动驾驶汽车可以根据GPS路线点行驶，其横向控制的偏航角和实测速度均达到了控制效果。

  

图4 实验路线

6 结论

  

图5 混合控制效果

随着自动驾驶汽车辆的广泛研究，稳定控制其安全行驶则成了非常急迫的任务，本文提出了一种非线性纵向级联控制策略，联合横向控制方法，以驱动车辆在多弯道环境内安全行驶。级联控制策略分为外循环和内循环两个部分。首先以自行车车辆动态模型为基础，设计车辆纵向的外循环控制策略，用Lyapunov方法分析其稳定性。内循环控制策略则要建立发动机的动力学模型，设计转矩控制器控制发动机的工作过程。最后以混合横纵向控制方式，控制车辆能够在多个弯道的道路上行驶。实验结果表明，该系统能够达到预期的目的，能够驱动自动驾驶汽车辆安全行驶。

(1)传播速度快。计算机互联网病毒基本上都是经过电子邮件、网页、系统漏洞等方式入侵并破坏互联网系统的，对计算机互联网安全产生严重的不良影响。

参考文献

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[3] Menhour L, d'Andréa Novel B, Boussard C, Fliess M, &Mounier H. Algebraic nonlinear estimation and fl atness-based lateral/longitudinal control for automotive vehicles. In International conference on intelligent transportation systems (ITSC'11). Washington,DC, USA.2011

[4] Nehaoua L, Nouvelière L. Backstepping based approach for the combined longitudinal-lateral vehicle control. In IEEE intelligent vehicle symposium (IV'12). Spain: Alcala de Henares.2012

[5] Attia R, Orjuela, R, Basset M. Longitudinal control for automated vehicle guidance. In IFAC workshop on engine and powertrain control, simulation and modeling (E-COSM'12). France: Rueil-Malmaison. 2012

[6] Menhour L, d'Andréa Novel B, Boussard C, Fliess M, &Mounier H. Algebraic nonlinear estimation and fl atness-based lateral/longitudinal control for automotive vehicles. In International conference on intelligent transportation systems (ITSC'11). Washington,DC, USA, 2011

[7] Onieva E, Naranjo J E, Milanés V, Alonso J, Garcia R., Pérez J. Automatic lateral control for unmanned vehicles via genetic algorithms. Applied Soft Computing, 2011, 11: 1303～1309

[8] Besselmann T. Constrained optimal control of piecewise aff i ne and linear parameter-varying systems . ETH Zürich. 2010

[9] Falcone P, Borrelli F, Asgari J, Tseng H E, Hrovat D. Predictive active steering control for autonomous vehicle systems. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2007, 15: 566～580

[10] Keviczky T, Falcone P, Borrelli F, Asgari J, Hrovat D. Predictive control approach to autonomous vehicle steering. In American control conference (ACC'06). Minnesota, USA.2006

[11] Shakouri P, Ordys A, Askari M, Laila D S. Adaptive cruise control system: Comparing gain-scheduling PI and LQ controllers. In 18th IFAC world congress. Milano, Italy. 2010

[12] El Majdoub K, Giri F, Ouadi H, Dugard L, Chaoui F Z. Vehicle longitudinal modeling for nonlinear control. Control Engineering Practice, 2012, 20:69～81