分布式车辆路径跟踪控制、轮胎附着+前轮转向+MPC模型预测+滑模控制联合仿真研究（Simulink仿真实现）

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💥第一部分——内容介绍

基于MPC与滑模联合控制的分布式车辆路径跟踪及横向稳定性研究

摘要

针对四轮驱动分布式智能车辆在复杂车速、变路面附着工况下路径跟踪精度不足、横向动力学稳定性差的问题，本文提出一种模型预测控制与滑模控制相结合的分层联合控制策略，实现车辆前轮主动转向与附加横摆力矩的协同调控。上层控制器采用模型预测控制（MPC）算法，依托车辆路径跟踪动力学特性，实时求解最优前轮主动转向角，保障车辆精准跟踪期望路径；中层控制器基于车辆二自由度线性动力学模型，设计自适应滑模控制策略，快速计算车辆所需附加横摆力矩，抑制车辆横向扰动、改善车身姿态；下层控制器以轮胎附着利用率最小化为核心优化目标，完成四轮驱动力矩的最优分配，充分挖掘轮胎附着极限性能。以四轮驱动分布式智能汽车为研究对象开展多工况联合仿真测试，结果表明：所提分层联合控制策略可有效协调路径跟踪精度与车辆横向稳定性，在高低速行驶、不同路面附着系数工况下均具备优异的鲁棒性，既能保证车辆精准跟踪目标路径，又可有效约束车身侧偏、横摆波动，大幅提升复杂行驶场景下的车辆行驶安全性与动力学稳定性。

关键词

分布式驱动车辆；路径跟踪；模型预测控制；滑模控制；横摆力矩分配；轮胎附着特性；横向稳定性

1 引言

随着智能驾驶技术的快速迭代，分布式四轮驱动车辆凭借动力响应快、力矩独立可控、底盘构型灵活等优势，成为智能车辆动力学控制领域的核心研究对象。路径跟踪作为智能车辆自主行驶的核心基础功能，其控制精度直接决定车辆行驶的规范性与安全性，而车辆横向动力学稳定性是保障高速、低附着路面等复杂工况下行车安全的关键，二者的协同优化是分布式智能车辆控制的核心难点。

现阶段车辆路径跟踪控制多单一依赖前轮转向调控，常规控制算法在匀速、高附着路面工况下可实现基础跟踪效果，但面对车速突变、路面附着系数降低、侧向风扰动等复杂场景时，极易出现跟踪偏差增大、车身横摆抖动、侧偏失稳等问题。同时，单一转向控制无法充分发挥分布式驱动车辆四轮力矩独立调控的优势，难以兼顾路径跟踪准确性与车辆动力学稳定性的双重需求。

模型预测控制具备超前预测、动态优化、约束适配的优势，可有效适配车辆路径跟踪的动态时变特性，在主动转向控制中具备良好的应用效果；滑模控制抗扰动能力强、响应速度快，可精准补偿车辆横向动力学扰动，适用于车辆横摆稳定调控。为解决单一控制策略的局限性，本文融合两种算法优势，构建分层协同控制架构，结合轮胎附着约束优化力矩分配，实现前轮主动转向与附加横摆力矩的联合调控，通过多工况仿真验证算法的有效性与鲁棒性，为分布式智能车辆高精度、高稳定路径跟踪控制提供技术支撑。

2 车辆动力学模型与控制总体架构

2.1 车辆动力学基础模型

本文以四轮驱动分布式智能车辆为研究载体，为兼顾控制精度与算法实时性，选取车辆二自由度线性动力学模型作为中层横摆力矩控制的基础模型，重点刻画车辆横向运动与横摆运动特性，精准反映车辆前轮转向、轮胎作用力与车身横摆、侧偏状态的映射关系。该模型忽略车辆俯仰、侧倾及纵向动力学耦合干扰，聚焦横向与横摆动力学响应，可有效适配车辆横向稳定控制的设计需求，为滑模控制器的设计提供可靠模型支撑。同时，结合轮胎附着特性，考虑不同路面附着系数下轮胎力饱和约束，为后续力矩优化分配提供边界条件。

2.2 分层协同控制总体架构

本文设计三层递进式联合控制架构，实现路径跟踪与横向稳定性的协同调控，整体架构分为上层路径跟踪转向控制层、中层横向稳定力矩控制层、下层轮胎力矩优化分配层，各层级功能独立且协同耦合。上层为MPC主动转向控制器，基于车辆实时位置偏差、航向偏差等路径跟踪状态量，预测车辆未来动态响应，求解最优前轮主动转向角，实现高精度路径跟踪；中层为滑模横摆力矩控制器，依托二自由度车辆模型，根据车身实际横摆角速度、侧偏角与理想状态的偏差，计算所需附加横摆力矩，修正车身不稳定姿态；下层为力矩优化分配控制器，以四轮轮胎附着利用率最小化为优化目标，结合轮胎力约束条件，对中层输出的附加横摆力矩进行最优分配，充分利用轮胎附着性能，避免单一轮胎力饱和失效，最终实现路径跟踪精度与车辆动力学稳定性的双重优化。

3 分层联合控制器设计

3.1 上层：基于MPC的前轮主动转向控制器设计

针对车辆路径跟踪动态时变、存在多约束的控制特点，本文采用模型预测控制算法设计前轮主动转向控制器，核心目标是消除车辆与期望路径的横向偏差、航向偏差，实现精准轨迹跟踪。MPC算法依托车辆运动学与动力学特性，建立预测模型，可根据车辆当前行驶状态，预测有限时域内的车辆位置、航向、姿态变化趋势。

控制器以路径跟踪横向偏差、航向偏差最小为核心优化目标，同时结合车辆前轮转向角幅值约束、转向角速度约束，构建带约束的优化求解问题，通过滚动优化、反馈校正的工作机制，实时迭代求解最优前轮主动转向控制量。相较于传统PID、纯跟踪等控制算法，MPC可提前预判路径曲率变化，有效抑制车辆转向滞后问题，同时适配车速变化带来的动力学特性改变，保证不同行驶速度下的路径跟踪连续性与精准性，为车辆基础轨迹跟随提供核心保障。

3.2 中层：基于滑模控制的附加横摆力矩控制器设计

为解决复杂工况下车辆车身姿态失稳、横向扰动抑制能力弱的问题，基于车辆二自由度线性动力学模型设计滑模控制器，用于计算车辆稳定所需的附加横摆力矩。车辆行驶过程中，路面扰动、转向突变、车速波动均会导致实际横摆角速度、车身侧偏角偏离理想稳态值，引发车身抖动、轨迹偏移甚至失稳。

本文以车辆理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差、理想侧偏角与实际侧偏角的偏差为状态变量，构建滑模面，结合趋近律优化滑模控制输出，削弱传统滑模控制的抖振问题，提升控制平顺性。通过滑模控制的强抗扰动特性，实时计算补偿车辆横向动力学偏差的附加横摆力矩，精准修正车身横摆姿态，抑制车辆侧向滑移，弥补单一前轮转向控制在车辆横向稳定调控上的不足，实现路径跟踪过程中车身姿态的动态稳定。

3.3 下层：基于轮胎附着利用率的力矩优化分配策略

分布式四轮驱动车辆的行驶稳定性极大依赖轮胎附着状态，轮胎力过载、单侧轮胎力饱和是导致车辆失稳的核心诱因。为充分挖掘轮胎附着极限，均衡四轮轮胎工作负荷，本文以轮胎附着利用率最小化为优化目标，构建力矩分配目标函数。

轮胎附着利用率可直观反映轮胎工作负荷状态，利用率越高，轮胎越接近附着极限，越容易出现滑移、失稳现象。基于此，下层控制器以中层输出的总附加横摆力矩为控制指令，结合各轮实时垂直载荷、路面附着系数、轮胎力约束边界，对四轮驱动力矩进行动态优化分配，使各轮胎附着利用率趋于均衡且整体最小，有效避免单一轮胎过载打滑，最大限度利用路面附着资源，在保障附加横摆力矩精准输出、维持车身稳定的同时，提升车辆复杂路面适配能力。

4 仿真分析与结果验证

4.1 仿真工况设置

为全面验证所提联合控制策略的有效性与鲁棒性，搭建车辆路径跟踪联合仿真平台，选取双移线典型测试工况，设置多组对比试验：一是不同车速工况，涵盖低速、中速、高速行驶状态；二是不同路面附着工况，包括高附着干燥路面、中附着湿滑路面、低附着冰雪路面。分别采用单一MPC前轮转向控制与本文MPC-滑模联合控制策略进行对比仿真，重点对比路径跟踪偏差、横摆角速度波动、车身侧偏状态、轮胎附着利用率等核心指标。

4.2 仿真结果分析

路径跟踪精度方面，在常规高附着路面工况下，两种控制策略均可实现有效路径跟踪，但本文联合控制策略的横向偏差峰值更小，轨迹贴合度更高；在高速、低附着复杂工况下，单一前轮转向控制出现明显跟踪滞后、轨迹偏移问题，横向偏差大幅增大，而联合控制策略通过附加横摆力矩的动态补偿，有效修正跟踪偏差，始终保持高精度轨迹跟随，无明显偏移、超调现象。

车辆横向稳定性方面，单一MPC转向控制仅能调控轨迹跟随状态，无法有效抑制车身姿态波动，高速及低附着工况下横摆角速度、车身侧偏角震荡剧烈，车身稳定性较差。本文联合控制策略通过滑模控制实时补偿附加横摆力矩，快速修正车身不稳定姿态，有效削弱横摆、侧偏波动，车身姿态始终保持平稳；同时，轮胎附着利用率优化分配策略均衡了四轮负荷，避免轮胎力饱和失效，大幅提升了车辆极限工况下的抗失稳能力。

鲁棒性方面，多组工况仿真结果表明，所提控制策略对车速波动、路面附着变化具备优异的自适应能力，无需调整控制参数，即可适配不同行驶场景，在保证路径跟踪准确性的前提下，全方位提升车辆横向动力学稳定性，综合控制性能显著优于单一转向控制策略。

5 结论

本文针对分布式四轮驱动智能车辆路径跟踪与横向稳定性协同控制难题，提出了MPC前轮转向与滑模横摆控制相结合、辅以轮胎附着最优力矩分配的分层联合控制策略。通过上层MPC控制器精准求解主动转向角，保障车辆路径跟踪精度；中层滑模控制器动态计算附加横摆力矩，有效抑制车身横向扰动、稳定车身姿态；下层基于轮胎附着利用率优化力矩分配，充分挖掘底盘动力学性能，规避轮胎失稳风险。

多工况仿真试验验证，该联合控制策略可有效适配不同车速、不同路面附着工况，具备极强的鲁棒性与自适应能力，解决了传统单一转向控制跟踪精度不足、高速低附着工况易失稳的问题，实现了路径跟踪准确性与车辆横向动力学稳定性的协同最优控制，可为分布式智能车辆底盘一体化控制、复杂场景智能驾驶稳定行驶提供重要的理论与工程参考。

📚第二部分——运行结果

分布式车辆路径跟踪控制、轮胎附着+前轮转向+MPC模型预测+滑模控制联合仿真

🎉第三部分——参考文献

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