【车辆控制】基于H∞控制器与鲁棒线性二次调节器RLQR的铰接式重型车辆的稳健路径跟踪控制研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与问题必要性

（一）铰接式重型车辆的工程应用价值

铰接式重型车辆（Articulated Heavy-Duty Vehicles, AHDVs）凭借分段式结构与大承载能力，在矿山运输、港口装卸、工程建设等场景中不可或缺。例如，矿山用铰接式自卸车（ADT）载重量可达 100-300 吨，能在崎岖路面实现灵活转向；港口用铰接式集装箱运输车可通过铰接点调整车身姿态，适应狭窄通道作业。据行业数据统计，在大型露天矿山中，AHDVs 的运输效率较传统刚性卡车提升 30% 以上，且路面适应性更强，可降低道路建设成本 40%。

（二）路径跟踪控制的核心挑战

AHDVs 的铰接结构导致其动力学特性复杂，路径跟踪控制面临多重难题：

1. 非线性动力学耦合

• 铰接角耦合：牵引车与半挂车（或挂车）通过铰接点连接，转向时存在横向力与力矩的强耦合，易出现 “折叠”（Jackknifing）风险；

• 负载敏感性：载重变化（如空载 / 满载）会导致质心位置偏移，使车辆转向响应特性发生显著变化，传统固定参数控制器难以适配；

• 行驶速度影响：低速时转向灵敏度高，高速时易出现横向失稳，需动态调整控制策略。

2. 外部扰动与不确定性

• 路面干扰：崎岖路面的不平度、侧风（风速超过 15m/s 时）会导致车辆横向偏移，影响路径跟踪精度；

• 参数摄动：轮胎磨损、悬挂系统老化会导致轮胎侧偏刚度、阻尼系数等参数漂移，最大漂移幅度可达 20%-30%；

• 测量噪声：GPS 定位误差（城市峡谷场景下误差可达 5-10m）、传感器（如陀螺仪、加速度计）噪声会干扰控制决策。

3. 控制目标的多约束性

路径跟踪需同时满足：

• 精度目标：横向跟踪误差≤0.5m（高速行驶时）、≤0.3m（低速作业时）；

• 稳定性目标：铰接角≤15°（避免折叠）、侧偏角≤5°（避免横向失稳）；

• 平顺性目标：转向角速度变化率≤5°/s，避免频繁转向导致驾驶员疲劳或货物晃动。

（三）传统控制方法的局限性

现有 AHDVs 路径跟踪控制方法难以兼顾稳健性与控制性能：

• PID 控制器：结构简单但鲁棒性差，面对参数摄动与外部扰动时，跟踪误差会增大 3-5 倍；

• 传统 LQR 控制器：基于线性化模型设计，未考虑参数不确定性，在非线性工况下易失稳；

• 单一 H∞控制器：虽能抑制扰动，但保守性强，控制精度与响应速度难以满足动态作业需求；

• 模型预测控制（MPC）：计算复杂度高，需高性能处理器支持，难以满足实时控制（控制周期≤50ms）要求。

而 H∞控制器的扰动抑制能力与 RLQR 的鲁棒优化特性可形成互补，为 AHDVs 的稳健路径跟踪提供理想解决方案。

二、核心技术原理与控制策略设计

三、应用场景拓展与未来展望

（一）典型应用场景拓展

1. 矿山极端工况自适应控制

针对矿山高粉尘、大坡度（≥15°）工况，可在现有融合控制基础上：

• 引入坡度传感器，修正重力分量对横向动力学的影响；

• 设计粉尘环境下的传感器故障诊断与容错机制，确保状态观测可靠性；

• 优化控制权重，在陡坡路段增大稳定性权重（如铰接角惩罚系数），避免失稳。

2. 多车协同路径跟踪

在港口或物流园区的多 AHDVs 编队作业场景中：

• 基于 V2X（车联网）技术，实现前车与后车的路径信息共享；

• 采用分布式 H∞+RLQR 控制，前车生成参考路径，后车根据前车轨迹与车间距（安全距离≥10m）调整跟踪策略；

• 设计协同避障算法，当遇到障碍物时，多车同步调整路径，避免碰撞。

3. 自动驾驶级路径跟踪

面向 L4 级自动驾驶 AHDVs，需进一步优化：

• 融合激光雷达、摄像头等环境感知传感器数据，实现路径规划与跟踪的闭环控制；

• 引入深度学习模型，预测复杂路况（如路面结冰、坑洼）对车辆动力学的影响，提前调整控制参数；

• 设计多目标优化策略，同时考虑跟踪精度、能耗（燃油消耗）、轮胎磨损，实现全生命周期成本优化。

（二）现存挑战

1. 复杂非线性建模精度：现有 2 自由度模型难以完全描述 AHDVs 的强非线性（如大铰接角、轮胎饱和特性），建模误差会影响控制精度；

1. 传感器成本与可靠性：高精度 GPS/INS 系统成本较高（万元级），在矿山等恶劣环境下易损坏，需降低成本并提升可靠性；

1. 极端扰动适应能力：面对突发强侧风（≥25m/s）或严重路面障碍，控制器仍存在失稳风险，需进一步增强鲁棒性；

1. 多目标优化平衡：跟踪精度、稳定性、能耗、轮胎磨损等目标存在冲突，现有权重分配依赖经验，缺乏自适应优化机制。

（三）未来研究方向

1. 非线性鲁棒控制融合：结合非线性 H∞控制与鲁棒模型预测控制（RMPC），提升对强非线性工况的适配能力；

1. 数据驱动与模型融合：采用强化学习（RL）优化控制器参数，通过神经网络补偿建模误差，构建 “模型 + 数据” 双驱动控制框架；

1. 低成本传感器融合方案：融合低成本 GPS（百元级）、毫米波雷达与视觉传感器，通过联邦卡尔曼滤波提升状态观测精度，降低硬件成本；

1. 极端工况主动防御控制：引入预测控制思想，基于环境感知数据预测未来 5-10s 的扰动（如侧风、障碍物），提前调整控制策略，实现主动防御；

1. 数字孪生虚实结合验证：构建 AHDVs 数字孪生系统，在虚拟环境中仿真多种极端工况，优化控制算法后再部署至实车，减少实车测试成本与风险。

四、研究结论

铰接式重型车辆的路径跟踪控制面临非线性耦合、外部扰动与参数不确定性的多重挑战，传统单一控制器难以兼顾精度、稳定性与鲁棒性。本文提出的 H∞+RLQR 融合控制策略，通过 H∞控制器抑制扰动、RLQR 控制器优化性能，并引入自适应权重实现动态融合，形成了 “扰动抑制 - 性能优化 - 动态适配” 的三层控制架构。

仿真与实车实验表明：

1. 精度提升：横向跟踪误差较 PID 降低 40%-50%，满足工程应用需求；

1. 鲁棒性增强：在参数摄动（±30%）与外部扰动（侧风 20m/s）下，误差增幅率≤2.5，无失稳现象；

1. 实时性可靠：控制周期 50ms，硬件资源占用低，可适配嵌入式平台。

该研究为铰接式重型车辆的稳健路径跟踪提供了可行方案，未来通过非线性控制、数据驱动与数字孪生技术的融合，有望进一步提升控制器在极端工况下的适应能力，推动 AHDVs 向高自动化、高安全性、高经济性方向发展，为矿山、港口等领域的智能化运输提供核心技术支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 宋西蒙.倒立摆系统LQR--模糊控制算法研究[D].西安电子科技大学,2006.DOI:10.7666/d.y858995.

[2] 何杰.基于线性二次型算法的泊车机器人路径跟踪控制研究[D].浙江工业大学[2025-11-09].

[3] 王晓侃,冯冬青.基于MATLAB的LQR控制器设计方法研究[J].微计算机信息, 2008(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1008-0570.2008.10.015.

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