專家領銜策劃——汽車線控底盤丨JME特邀專輯（下）

專欄導讀

底盤是汽車運動的基礎，決定了車輛的行駛性能。汽車的電動化帶來了底盤的顛覆性變革。以控制技術為核心的線控底盤成為國內外的研發(fā)焦點。采用線控底盤的車輛具有可模塊化擴展，控制自由度高，便于軟件定義與冗余可靠設計等優(yōu)勢。例如，可擴展模塊化構型具有更為靈活的轉向和豐富的驅/制動模式，能夠提升車輛爬坡、機動轉向和極端工況下制動能力，有助于全面提升車輛性能；與此同時，新轉向、制動模式為車輛提供了更多運動功能。同時，線控底盤也為車輛智能化發(fā)展奠定了良好的基礎。但線控底盤完全/部分解耦了執(zhí)行器機械約束，改變了現(xiàn)有車輛底盤構型，系統(tǒng)運動自由度顯著增加，車輛動力學耦合機理更復雜，這對新的車輛系統(tǒng)構型設計理論及控制方法提出了挑戰(zhàn)。

為此，《機械工程學報》編輯部與客座編輯團隊聯(lián)合策劃出版“汽車線控底盤”專輯。本專輯旨在匯聚業(yè)界專家學者的最新研究成果，深入探討汽車線控底盤的理論基礎、方法體系、關鍵技術以及行業(yè)應用前景，以期推動我國汽車線控底盤領域的學術研究與實踐應用邁向新的高度，為復雜汽車系統(tǒng)的研發(fā)與創(chuàng)新提供有力支撐。專輯共收錄論文34篇。本期推送后12篇。已于《機械工程學報》2026年8期正式出版。

客座主編：

熊璐，同濟大學汽車與能源學院教授、博士生導師，國家杰出青年科學基金獲得者。現(xiàn)任同濟大學汽車與能源學院院長、新能源汽車及動力系統(tǒng)國家工程研究中心副主任。長期從事汽車底盤控制、分布式驅動電動汽車動力學控制、智能駕駛相關科研工作，主持和參與國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學基金項目和省部級重大項目20余項，發(fā)表 SCI/EI 論文250余篇，授權國內外發(fā)明專利100余項，著作6部，主持獲得中國汽車工業(yè)技術發(fā)明一等獎、上海市科技進步一等獎等科研獎勵。擔任機械工程學報、同濟大學學報(自然科學版)、IEEE TVT、VSD等國內外多個期刊的編委和評審專家。擔任國際汽車工程師學會（SAE）智能網(wǎng)聯(lián)汽車學術與技術委員會主席，中國汽車工程學會汽車智能交通分會主任委員、中國汽車工程學會智能底盤分會副主任委員、中國自動化學會車輛控制與智能化專委會委員等學術兼職。

客座編輯：

趙萬忠，教育部長江學者特聘教授，現(xiàn)為南京航空航天大學基礎科研與人文社科處處長、教授、博士生導師，兼任汽車節(jié)能環(huán)保國家工程研究中心副主任、江蘇省車輛分布式驅動與智能線控技術工程研究中心主任、奇瑞-南航無人系統(tǒng)研究院院長、江蘇省汽車工程學會副理事長、車輛工程國家一流專業(yè)負責人。主持國家重點研發(fā)計劃、國防重點項目、國家自然科學基金、江蘇省科技重大專項等科研項目70余項。以通訊作者/第一作者發(fā)表SCI論文120余篇，其中中科院1區(qū)SCI論文65篇，以第一作者在Springer出版社出版專著2部；授權發(fā)明專利近300件，國際PCT專利29件（含美國、歐盟、日本、韓國），專利轉化經費超1000萬元；以第一完成人身份獲江蘇省科學技術一等獎、中國機械工業(yè)科學技術一等獎1項等省部級一等獎3項，獲中國產學研合作創(chuàng)新獎、中國國際工業(yè)博覽會一等獎各1項。以第一指導教師指導全國互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽總決賽金獎5項、多次獲評教育部全國互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽優(yōu)秀指導教師，以第一完成獲江蘇省教學成果獎一等獎3項。擔任中國科協(xié)青年科學家論壇主席，多次擔任國際學術會議共同主席和程序委員會主席。

朱冰，吉林大學汽車工程學院教授，博士生導師，青年長江學者，交通運輸部科技創(chuàng)新領軍人才，吉林省拔尖創(chuàng)新人才，吉林省有突出貢獻專家。吉林大學汽車工程學院院長，中國汽車工程學會青年工作委員會主任委員，中國人工智能學會智能駕駛專業(yè)委員會副秘書長，中國汽車標準化技術委員會委員、智能網(wǎng)聯(lián)汽車分技術委員會副秘書長，吉林省委決策咨詢委員會委員。

主要從事智能汽車控制與測試評價領域研究，先后主持省部級以上項目24項，包括國家自然科學基金 6 項、國家重點研發(fā)計劃課題2項；以第一責任作者在IEEE ITS、IEEE TVT、《汽車工程》等國內外行業(yè)權威期刊發(fā)表高水平學術論文 140 余篇；以第一發(fā)明人獲授權中國發(fā)明專利 80 項、美國專利1項；先后榮獲吉林省科技進步獎一等獎2項（均排名第1）、中國汽車工程學會科學技術獎一等獎3項（第1、第2、第3）、吉林省技術發(fā)明獎二等獎（第1），以及吉林省青年科技獎、中國汽車工業(yè)優(yōu)秀青年科技人才獎。

冷搏，工學博士，博士后，同濟大學汽車與能源學院長聘副教授、智能汽車研究所副所長、上海電動汽車工程技術中心副主任，獲國家優(yōu)秀青年第七屆中國科協(xié)“青年人才托舉工程”等項目資助。主要從事車輛動力學與控制、智能汽車運動規(guī)劃與控制領域研究，主持國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃以及校企合作項目10余項，獲中國汽車工業(yè)技術發(fā)明一等獎、上海市科技進步一等獎等獎勵。擔任中國汽車工程學會汽車智能交通分會副秘書長兼委員、《機械工程學報》青年編委、Automotive Innovation青年編委等職務。

章新杰，博士，現(xiàn)任吉林大學教授，汽車底盤集成與仿生全國重點實驗室副主任，入選SAE Fellow、中國科協(xié)青年人才托舉工程，獲國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金項目，研究方向為車輛動力學與控制、智能運載測試與評價、智能汽車安全技術、駕駛人因工程、振動與控制。獲SAE Ralph R. Teetor Educational Award；兼任Automotive Innovation 執(zhí)行副主編和Journal of Vibration and Control 副主編、中國汽車工程學會青委會副主任、中國自動化學會車輛控制與智能化專委會副主任；入選Vehicle System Dynamics 編委、FISITA 智能安全工作組、SAE 智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術委員會；曾獲FISITA Manuel Junoy Award、吉林省青年科技獎特別獎和中國汽車工業(yè)優(yōu)秀青年科技人才獎。

賀宜，教授（研究員），博士生導師，國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金項目獲得者，現(xiàn)任武漢理工大學智能交通系統(tǒng)研究中心副主任，研究方向為車輛動力學控制、自動駕駛技術、多車協(xié)同控制等研究。兼任中國汽車工程學會專用車分會副主任委員、中國交通運輸協(xié)會青科委副秘書長；擔任《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》《IEEE Transactions on Intelligent Vehicles》期刊副主編、《機械工程學報》《交通運輸工程學報》青年編委等。

唐小林，重慶大學教授，長江學者特聘教授，國家優(yōu)秀青年基金獲得者。主要從事新能源汽車優(yōu)化設計與控制、智能汽車感知與決策控制，主持國家自然科學基金5項，省部級及企業(yè)項目20余項。相關研究成果在IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、機械工程學報等期刊以一作/通訊發(fā)表論文100余篇；第一授權發(fā)明人32項；牽頭獲得重慶市自然科學一等獎等獎勵；入選重慶市產學研合作促進會常務理事，自動化學會車輛控制與智能化專委會委員等。擔任領域內權威SCI期刊IEEE Transactions on Vehicular Technology、Transactions on Transportation Electrification、SCIENCE CHINA Technological Sciences、Chinese Journal of Mechanical Engineering等期刊編委。

張雷，北京理工大學機械與車輛學院長聘教授、博士生導師，長江學者青年長江。主要研究方向為智能電驅動車輛控制理論與技術。主持國家重點研發(fā)計劃項目2項、國家自然科學基金項目面上及青年基金項目各1項、北京市科技計劃課題2項；發(fā)表第一/通訊作者SCI論文80余篇；授權國家發(fā)明專利40余項；擔任《IEEE Open Journal of Vehicular Technology》等期刊副主編，《Chinese Journal of Mechanical Engineering》《Green Energy and Intelligent Transportation》期刊青年編委。獲北京市科學技術進步獎一等獎、中國交通運輸協(xié)會科技進步獎一等獎、中國汽車工程學會技術發(fā)明一等獎。入選科睿唯安“全球高被引科學家”、斯坦福大學“全球前2%頂尖科學家”。

01

多軸重載分布式電驅動車輛全輪轉向控制研究

引用格式:吳建洋, 王俊業(yè), 楊波, 丁曉林, 劉欣, 張雷. 多軸重載分布式電驅動車輛全輪轉向控制研究[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 317-331.

論文摘要：

多輪轉向控制是提升多軸重載車輛機動性、減少輪胎磨損的關鍵。針對多軸重載分布式電驅動重載車輛，提出一種多目標分層全輪轉向控制策略。首先，在上層控制器中建立考慮側傾特性的線性二自由度多軸車輛轉向模型，以實現(xiàn)阿克曼轉向為目標，初步計算出各輪轉角；下層控制器以最小化、均勻化輪胎磨損為目標，修正上層初分配的各輪轉角；協(xié)調控制層構建了基于線性二次最優(yōu)的理想橫擺角速度和質心側偏角協(xié)調跟蹤控制器：當橫擺角速度偏差小于預設閾值時，以輪胎磨損最小為目標實現(xiàn)轉角控制；當橫擺角速度偏差大于等于預設閾值時，以車輛操穩(wěn)性為目標進行轉角控制。硬件在環(huán)測試結果表明，所提出的全輪轉向控制策略能有效跟蹤理想橫擺角速度和質心側偏角。在低速工況下，可提高車輛轉向靈活性，降低輪胎磨損；在高速工況下，車輛質心側偏角保持在0.5°±0.3°范圍內，有效改善車輛操縱穩(wěn)定性。

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02

基于瞬時轉向中心的四輪獨立轉向車輛協(xié)同控制策略

引用格式:徐飛翔, 黃振華, 王亞飛, 馮仕詠, 周晨. 基于瞬時轉向中心的四輪獨立轉向車輛協(xié)同控制策略[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 332-348.

論文摘要：

傳統(tǒng)四輪獨立轉向車輛轉向控制策略在車輪受不確定性干擾時,各獨立調控的車輪轉角無法保證運動學約束從而影響車輛運動協(xié)調性。為此，提出一種基于瞬時轉向中心的四輪獨立轉向車輛協(xié)同控制策略。首先，建立車輛動力學模型、轉向機構模型和整車能耗模型。其次，選取費馬點作為車輪轉軸不交匯時的瞬時轉向中心，構建不確定性干擾下各車輪轉角之間的虛擬連接機制，獲得各車輪實時的運動學約束轉角。然后，結合目標瞬時轉向中心和基于費馬點的車輪轉角虛擬連接機制，構建四輪獨立轉向車輛復合協(xié)同控制策略，其中目標控制環(huán)通過目標轉角誤差控制車輪轉角收斂回目標值，瞬時控制環(huán)通過瞬時轉角誤差控制車輪跟蹤瞬時轉向中心保證運動學約束，兩種控制環(huán)協(xié)同作用保證車輛運動協(xié)調性與控制系統(tǒng)魯棒性。最后，選取車輪轉向角、輪胎側偏角、車輛動能、轉向機構總能耗和輪胎滑移損耗作為評價指標，基于Matlab/Simulink仿真平臺和自主研制的四輪獨立轉向電動叉車，在不同干擾下與其他協(xié)同控制策略進行對比分析，驗證所提出的協(xié)同控制策略的有效性。在對單個車輪施加干擾的仿真工況下，相比于位置控制策略，所提出的協(xié)同控制策略能使車輛平均最大輪胎側偏角下降68.38%，輪胎滑移損耗降低22.26%。仿真和整車試驗結果表明所提出的協(xié)同控制策略能在不確定性干擾下協(xié)同調整四個獨立車輪，降低車輛側偏角與輪胎滑移損耗，提高車輛運動協(xié)調性。

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03

高速低附著工況下四輪獨立多模轉向系統(tǒng)多模式切換穩(wěn)定性控制方法

引用格式:欒眾楷, 時鋒, 趙萬忠, 王春燕. 高速低附著工況下四輪獨立多模轉向系統(tǒng)多模式切換穩(wěn)定性控制方法[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 349-364.

論文摘要：

四輪獨立多模轉向系統(tǒng)融合了四輪轉向與輪轂電機差動轉向功能，具備前輪轉向、四輪協(xié)同轉向及差動復合轉向等多種工作模式，可依據(jù)不同行駛工況實現(xiàn)轉向模式的動態(tài)重構，顯著提升車輛在復雜行駛條件下的動態(tài)穩(wěn)定性。針對高速行駛、低附著路面等復雜工況下，不同轉向模式在車輛穩(wěn)定性控制能力上存在顯著差異、且模式切換判據(jù)不明等問題，提出一種基于分層控制架構的多模式切換穩(wěn)定性控制方法。上層構建多轉向模式下的穩(wěn)定邊界定量描述方法，明確不同工況下的穩(wěn)定域范圍和轉向模式切換判據(jù)；下層將系統(tǒng)建模為含三子系統(tǒng)的切換系統(tǒng)，基于相平面穩(wěn)定邊界構建模式切換邏輯，并結合多Lyapunov函數(shù)與最小駐留時間約束設計切換控制器，以保障模式切換下的漸近穩(wěn)定性。通過Carsim與Matlab/Simulink聯(lián)合仿真進行驗證，結果表明，所提出的多模式切換穩(wěn)定性控制方法能夠根據(jù)工況變化自適應選擇最優(yōu)轉向模式，有效抑制高速、低附條件下的質心側偏角和橫擺角速度波動，顯著提升車輛在極限工況下的行駛穩(wěn)定性。

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04

基于多智能體理論的分布式驅動車輛ESC-TVC魯棒協(xié)同控制策略研究

引用格式: 張年華, 張永康, 陳繼成, 李朋濤, 李焱, 張輝. 基于多智能體理論的分布式驅動車輛ESC-TVC魯棒協(xié)同控制策略研究[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 365-381.

論文摘要：

隨著新能源汽車技術的高速發(fā)展，分布式驅動架構展現(xiàn)出巨大的性能潛力，推動了扭矩矢量控制（Torque vector control,TVC）、電子穩(wěn)定性控制（Electronic stability control,ESC）等關鍵技術的研究。不同于傳統(tǒng)車輛，分布式驅動車輛的核心優(yōu)勢，是同時具備高精度動力學控制能力與高效的穩(wěn)定性調控能力。與之對應的，TVC精準調控動力性能以及ESC保障車身橫擺穩(wěn)定，迫切需要功能融合與協(xié)同調控，以響應分布式驅動車輛橫擺操縱性與橫向穩(wěn)定性兩大核心需求。針對前述功能協(xié)同需求，考慮了TVC與ESC的耦合控制架構，并基于多智能體理論進行控制系統(tǒng)建模；然后，基于H∞控制理論，提出了魯棒協(xié)同控制器設計方法，保障了駕駛員轉角輸入、TVC差扭驅動、ESC差分制動共同作用下，車輛橫擺控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性；其次，通過相平面穩(wěn)定域分析優(yōu)化了ESC介入機制，并引入動態(tài)衰減因子與權重函數(shù)實現(xiàn)了操縱性與穩(wěn)定性的平衡，降低了極限工況下，傳統(tǒng)協(xié)同控制策略以穩(wěn)定域為界，進行0-1切換的保守性；最后，通過AVL VSM/Simulink聯(lián)合仿真，驗證了所提出的協(xié)同控制策略在雙移線、階躍轉向、正弦遲滯等典型工況下的有效性。經過對比分析，所提出的多智能體協(xié)同控制策略在非極限工況下，顯著減少了不必要的ESC介入，將橫擺角速度增益、縱向車速都維持在接近TVC水平；在極限工況下，能夠調用ESC穩(wěn)定車身橫擺，保障行車安全。

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05

角模塊架構電動汽車單輪跨越障礙底盤協(xié)同控制

引用格式:劉帥帥, 張利鵬, 馬浩然, 王興宇, 張俊達, 趙明慧, 甄龍信. 角模塊架構電動汽車單輪跨越障礙底盤協(xié)同控制[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 382-397.

論文摘要：

角模塊架構電動汽車在惡劣路況下較常規(guī)車輛可具備更好的通過性和穩(wěn)定性。為解決車輛行駛時任意車輪遇到無法繞行的路面低矮障礙而帶來的難以通行問題，設計了一種基于底盤協(xié)同的單輪跨越障礙行駛穩(wěn)定性控制策略。首先，建立了用于模擬單輪懸空三輪行駛工況的變自由度動力學模型；其次，通過質心轉移保證三輪行駛穩(wěn)定性，懸空車輪對角車輪的垂向載荷較小，整車重量主要由其余兩輪承受；再次，三輪行駛時各車輪垂向載荷變化，這不僅導致滑動率變化引起縱向力改變，還會導致側偏剛度改變進而影響轉向特性，兩者均會導致路徑偏離；隨后，設計了基于主動懸架的變自由度控制器、避免驅動輪滑動率過大的牽引力控制系統(tǒng)和保證行駛方向穩(wěn)定性的路徑跟蹤控制器，并基于上述控制器集成設計底盤協(xié)同控制器；最后，進行了變自由度控制的實車驗證和相應路況的仿真驗證，結果表明：所設計的主動懸架控制器能夠可靠地實現(xiàn)實車的變自由度操作，并保持穩(wěn)定；該底盤協(xié)同控制器能有效保障車輛安全跨越高度200 mm、寬度300 mm的低矮障礙，同時保持了良好的路徑跟蹤性能，最大偏差僅為64 mm，顯著提升了車輛的通過性和行駛穩(wěn)定性。

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06

多模式混合動力汽車扭矩分配及切換品質優(yōu)化控制研究

引用格式:金智林, 高崢恒. 多模式混合動力汽車扭矩分配及切換品質優(yōu)化控制研究[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 398-409.

論文摘要：

為改進混合動力汽車(Hybrid electric vehicle,HEV)多模式驅動的切換品質，提出基于扭矩分配的多模式切換品質優(yōu)化控制策略。考慮離合器滑磨因素影響建立HEV多模式驅動系統(tǒng)動力學模型及模式切換品質評價指標。分析HEV多模式驅動切換條件，理論計算各驅動模式及切換過程目標扭矩。基于切換過程目標扭矩設計離合器分層油壓模糊控制策略，上層模糊算法規(guī)劃離合器的理想油壓，下層模糊PID控制離合器的實際油壓。融合各驅動模式的目標扭矩研究電機動態(tài)扭矩補償策略，補償離合器滑磨及發(fā)動機滯后扭矩。設計驅動模式切換品質多目標模糊優(yōu)化方法輸出最優(yōu)離合器油壓。選取四種標準測試工況進行實例仿真，結果表明提出的控制策略可保障HEV良好動力性和平順性，有效抑制驅動模式切換的沖擊度、減輕離合器滑磨，提高驅動模式切換品質。

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07

非結構化狹窄環(huán)境下4WIS車輛動態(tài)軌跡優(yōu)化

引用格式: 姜小龍, 李洋, 滕景佳, 黃文杰, 秦洪懋, 胡滿江, 李國法, 邊有鋼. 非結構化狹窄環(huán)境下4WIS車輛動態(tài)軌跡優(yōu)化[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 410-431.

論文摘要：

四輪獨立轉向(Four-wheel independent steering，4WIS)車輛具備卓越的機動性，能夠在復雜環(huán)境中實現(xiàn)更靈活的運動控制。然而，現(xiàn)有軌跡規(guī)劃方法尚未充分挖掘4WIS車輛的運動特性，并普遍采用固定數(shù)量的圓盤近似車輛輪廓實現(xiàn)避障約束，難以兼顧避障精度與計算效率，且對動態(tài)環(huán)境的適應能力不足。針對上述問題，提出一種面向非結構化狹窄環(huán)境4WIS車輛動態(tài)軌跡優(yōu)化方法。首先，改進混合A*算法，考慮4WIS車輛多種模式運動特性改進算法的節(jié)點擴展和代價函數(shù)，并設計航向角動態(tài)調整策略，提出自適應多圓盤碰撞檢測方法，自適應調整碰撞檢測模型以適應復雜環(huán)境，并提高算法搜索效率。其次，構建4WIS車輛軌跡優(yōu)化模型，提出基于自適應多圓盤避障約束，基于不同路徑點對應的碰撞檢測模型構建行車走廊以線性化避障約束，提高算法在復雜環(huán)境下的求解成功率和計算效率。然后，針對動態(tài)環(huán)境軌跡規(guī)劃問題，提出基于模糊動態(tài)窗口法的局部軌跡重規(guī)劃方法，實現(xiàn)對動態(tài)障礙物或新增靜態(tài)障礙物的避讓。仿真試驗表明所提算法能生成平滑無碰撞的運動軌跡，在復雜環(huán)境下相比傳統(tǒng)混合A*算法，成功率提高了11.25%，計算時間減少了27.64 s，顯著提高了4WIS車輛在復雜場景中軌跡規(guī)劃效率與安全性。

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08

基于場景復雜度分類網(wǎng)絡與引導點機制的4WIS車輛軌跡規(guī)劃方法研究

引用格式: 滕景佳, 李洋, 胡滿江, 熊善程, 李國法. 基于場景復雜度分類網(wǎng)絡與引導點機制的4WIS車輛軌跡規(guī)劃方法研究[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 432-449.

論文摘要：

四輪獨立轉向(Four-wheel independent steering，4WIS)車輛因其優(yōu)越的機動性而受到廣泛關注。然而現(xiàn)有軌跡規(guī)劃方法對4WIS車輛多種運動模式、場景復雜度以及障礙物的屬性考慮不足，難以發(fā)揮4WIS車輛在復雜狹窄的空間下的靈活性，導致規(guī)劃效率低甚至失敗。為此，本研究提出一種基于最優(yōu)控制問題(Optimal control problem,OCP)的4WIS車輛軌跡規(guī)劃框架。首先，提出一種基于環(huán)境圖像與車輛狀態(tài)信息的場景復雜度二分類網(wǎng)絡，實現(xiàn)復雜/簡單場景的精準識別；其次，設計面向復雜場景的軌跡規(guī)劃引導策略，基于先驗A*路徑構建引導點集合，將任務分解為引導點間的局部子任務提升規(guī)劃效率；然后，構建面向4WIS車輛的Hybrid A*算法，建立融合阿克曼轉向、斜向移動及原地轉向三種運動模式的節(jié)點擴展機制，并設計對應的節(jié)點代價函數(shù)和模式切換代價函數(shù)；最后，建立考慮障礙物屬性的軌跡優(yōu)化OCP框架，構建面向“可壓障礙物”的邏輯約束以限制壓過障礙物時的速度，提升車輛通過性的同時保障安全。仿真結果表明，在包含密集障礙物、狹窄通道和起終點位置及朝向存在顯著差異的典型復雜環(huán)境下，所提方法相比傳統(tǒng)Hybrid A*算法成功率提高50%、通行效率提升40.26%、計算效率提升44.89%，顯著提升4WIS車輛的軌跡規(guī)劃性能。

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09

瞬時轉向中心求解下的角模塊車輛路徑跟蹤預測控制

引用格式: 皮大偉, 李緒航, 張宸碩, 嚴永俊, 王洪亮, 王顯會. 瞬時轉向中心求解下的角模塊車輛路徑跟蹤預測控制[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 450-461.

論文摘要：

智能底盤角模塊系統(tǒng)實現(xiàn)了線控驅/制動、線控轉向、主動懸架的高度集成，車輪角模塊取消了機械連接、減少了大量的機械傳動部件，支持車輛各動力學單元獨立控制，便于軟件定義與冗余可靠性設計，是無人駕駛車輛的理想載體，但是過多的轉角控制輸入增加了整車的控制難度，僅依賴于傳統(tǒng)的轉向控制方式很容易使車輛進入非線性失穩(wěn)狀態(tài)，為了提高車輛路徑跟蹤的精度和穩(wěn)定性，提出基于瞬時轉向中心(Instantaneous center of rotation,ICR)的模型預測控制(Model predictive control,MPC)方法。搭建角模塊整車動力學模型和路徑規(guī)劃模型，利用笛卡兒坐標系與極坐標系的轉化，建立車輛運動與ICR的解耦映射，將傳統(tǒng)的車輪角度控制轉換為ICR控制，基于模型預測控制實現(xiàn)了側向運動和偏航運動的協(xié)調控制，提出一種能夠應用于角模塊車輛路徑跟蹤系統(tǒng)的具有較低系統(tǒng)保守性的車輪轉角計算方法，結合閉環(huán)系統(tǒng)反饋構建了ICR模型預測控制策略，基于聯(lián)合仿真與硬件在環(huán)測試平臺驗證了所提控制策略的有效性和實時性。仿真結果表明，所提ICR跟蹤控制策略有效地保證了路徑跟蹤的精度和穩(wěn)定性，對角模塊車輛轉向控制系統(tǒng)設計具有重要參考價值。

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基于動態(tài)穩(wěn)定邊界的智能車輛路徑跟蹤控制方法

引用格式: 張鈺, 王成燁, 杜甫, 董明明, 秦也辰, 毛明. 基于動態(tài)穩(wěn)定邊界的智能車輛路徑跟蹤控制方法[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 462-474.

論文摘要：

智能車輛路徑跟蹤控制是保障車輛行車安全與行駛穩(wěn)定性的關鍵與核心。時變車速、路面條件影響車輛狀態(tài)，現(xiàn)有路徑跟蹤控制方法結合較為保守的穩(wěn)定性條件觸發(fā)制動，維持路徑跟蹤過程中的車輛橫向穩(wěn)定性，存在著極限工況下路徑跟蹤性能惡化的問題。針對以上問題，結合橢圓幾何模型表征車輛系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定域，構建了橢圓參數(shù)與行駛條件間的映射模型，實現(xiàn)車輛系統(tǒng)動態(tài)穩(wěn)定域的顯式表征，進而利用仿射變換設計優(yōu)化問題所需的約束條件，提出基于動態(tài)穩(wěn)定邊界的智能車輛路徑跟蹤控制方法。基于硬件在環(huán)平臺對所提方法進行了驗證，結果顯示，所提方法在保障行駛穩(wěn)定性前提下，減少了車輛在高速、低附著條件下由于制動介入引起的車輛狀態(tài)波動，并提升車輛路徑跟蹤精度達25.5%以上，同時滿足實時性要求。

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基于分層式MPC的分布式四輪驅動車輛軌跡跟蹤控制方法

引用格式: 肖躍, 賀宜, 張鳴. 基于分層式MPC的分布式四輪驅動車輛軌跡跟蹤控制方法[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 475-488.

論文摘要：

隨著自動駕駛技術向復雜場景延伸，分布式驅動四輪轉向車輛因具備顯著機動性能，其極限工況下的控制問題成為研究重點，如何在該場景下兼顧路徑跟蹤精度與行駛穩(wěn)定性，是當前需要突破的關鍵方向。提出一種分層結構的模型預測控制+比例積分控制器，旨在提高分布式驅動四輪轉向車輛在極限工況下的機動性能。首先，建立基于Frenet坐標系的車輛動力學模型，綜合考慮前軸等效轉角、后軸等效轉角和附加橫擺力矩控制量，結合基于相平面法的轉角約束，設計一種分層式的控制器，提出基于質心側偏角預測的減速策略以兼顧車輛的路徑跟蹤性能和穩(wěn)定性。其次，在下層控制器中，考慮輪胎力極限和電機極限，基于輪胎利用率最優(yōu)原則設計扭矩和轉角分配策略，從而保證各車輪轉角與扭矩的協(xié)調性，提升車輛的穩(wěn)定裕度。最后，基于Matlab/Simulink和CarSim聯(lián)合仿真平臺，在低附著路面場景下對所提出的控制方法進行了驗證。仿真結果表明，所提的分層控制結構能夠有效提高4WID-4WIS車輛的路徑跟蹤精度和穩(wěn)定性，具有良好的動態(tài)性能。與傳統(tǒng)模型預測控制分層控制方法相比，車輛的橫向位移最大誤差值減小了29.8%，平均誤差降低46.2%，橫擺角速度也得到了有效控制，證明了所提出的控制方法的有效性。

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計及轉向時延的車輛路徑跟蹤控制研究

引用格式: 胡奇軒, 徐濤, 徐彬, 孔劉令涵. 計及轉向時延的車輛路徑跟蹤控制研究[J]. 機械工程學報, 2026, 62(8): 489-500.

論文摘要：

路徑跟蹤是自動駕駛領域的重要技術，但傳感器與執(zhí)行器之間的通信時延和轉向系統(tǒng)響應滯后會降低路徑跟蹤的精確性。針對這一問題，在深入分析轉向時延對路徑跟蹤精度影響的基礎上，構建轉向時延的等效一階線性模型，并設計融合目標路徑預瞄曲率與轉向時延補償?shù)那梆伔答佉惑w化控制器，從而實現(xiàn)了自動駕駛車輛在不同車速和時延條件下的高精度路徑跟蹤，并基于Matlab/Simulink和Carsim軟件構建融合轉向時延特征的自動駕駛車輛聯(lián)合仿真模型，對比分析不同控制算法下的車輛路徑跟蹤效果。結果表明，在低速條件下，所提出的一體化控制器的路徑跟蹤性能指標相較于傳統(tǒng)LQR控制器、預瞄前饋控制器、時延補償反饋控制器和滑模控制器分別提高了97.50%、82.27%、60.71%和95.56%；在中速條件下，性能指標分別提高94.38%、72.31%、48.12%和93.33%；在高速條件下，性能指標分別提高了77.51%、72.13%、75.06%和88.04%，展現(xiàn)出更優(yōu)的路徑跟蹤性能。

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責任編輯：杜蔚杰

責任校對：張 強

審 核：張 彤

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