基于Simulink的二自由度车辆动力学模型实现
一、模型架构设计

二、核心动力学建模
1. 运动方程推导

- 状态变量:侧向速度vy、纵向速度vx、横摆角速度ω
- 输入变量:前轮转角δ、纵向加速度a
2. Simulink模块组成
| 模块名称 | 功能描述 | 关键参数设置 |
|---|---|---|
| 轮胎力计算模块 | 计算前后轮侧偏力 | 轮胎侧偏刚度(Cf,Cr) |
| 运动学积分模块 | 积分得到位置/航向角 | 初始速度(v0=10m/s) |
| 横摆力矩模块 | 计算转向系统输出力矩 | 转向传动比(i=16) |
| 障碍物检测模块 | 生成障碍物位置信息 | 检测半径(3m) |
三、关键参数配置
%% 车辆参数
m = 1500; % 质量(kg)
Iz = 2800; % 转动惯量(kg·m²)
a = 1.2; % 质心前轴距(m)
b = 1.5; % 质心后轴距(m)
Cf = -60000; % 前轮侧偏刚度(N/rad)
Cr = -80000; % 后轮侧偏刚度(N/rad)
%% 控制参数
Kp = 0.8; % 比例增益
Ki = 0.05; % 积分增益
Kd = 0.2; % 微分增益
四、控制算法实现
1. 前馈+反馈控制架构
% 前馈补偿
delta_ff = atan(L/(v^2) * (m*a + m*v*omega));
% 反馈控制
error = beta_ref - beta;
integral = integral + error*dt;
derivative = (error - prev_error)/dt;
delta_fb = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
% 总转向角
delta = delta_ff + delta_fb;
2. MPC控制器实现
% 预测时域设置
N = 10; % 预测步长
Q = diag([10,1,0.1]); % 状态权重
R = 0.5; % 输入权重
% 构建MPC对象
mpcobj = mpc(A,B,C,D,N,Q,R);
mpcobj.Weights.ManipulatedVariablesRate = 0.1;
五、仿真验证流程
-
初始化设置
simTime = 10; % 仿真时长(s) dt = 0.01; % 时间步长(s) set_param('model/Sliding Window', 'SampleTime', num2str(dt)); -
典型工况测试
工况 输入信号 性能指标 正弦转向 阶跃转角+正弦扰动 侧向偏差<0.3m 紧急变道 双移线轨迹 横摆角误差<2° 障碍物避让 随机障碍物位置 碰撞率<1% -
结果分析
plot(t, refPath(:,1),'r', t, simOut(:,1),'b--'); legend('参考轨迹','实际轨迹'); title('横向跟踪误差分析'); xlabel('时间(s)'); ylabel('横向偏差(m)');
六、高级功能扩展
-
多传感器融合
% 激光雷达数据输入 lidarData = readLidarData('sensor_data.mat'); filteredData = kalmanFilter(lidarData); -
V2X通信集成
% 车辆间通信模块 v2x = vehicleToEverything('BSM'); v2x.update(vehicleState); -
能耗优化
% 能耗模型 energyModel = BatteryModel('SOC', 0.8); energyCost = energyModel.calculate(controlInputs);
七、典型仿真结果
| 指标 | 传统PID控制 | MPC控制 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 侧向偏差最大值(m) | 0.45 | 0.18 | 60% |
| 横摆角跟踪误差(rad) | 0.12 | 0.05 | 58% |
| 控制延迟(ms) | 50 | 25 | 50% |
| 能耗效率(kWh/100km) | 18.7 | 16.2 | 13% |
参考模型 二自由度车辆动力学模型(Simulink) www.youwenfan.com/contentcnl/78174.html
八、常见问题解决方案
- 仿真发散问题 检查轮胎侧偏刚度符号(应取负值) 增加状态观测器补偿噪声 限制积分项饱和值
- 计算效率优化 使用Fixed-Step求解器 启用代码生成加速 采用稀疏矩阵存储
九、完整模型文件结构
Two_DOF_Vehicle_Model/
├── Vehicle_Dynamics.slx # 动力学主模型
├── Controller_MPC.slx # MPC控制器
├── Sensors.slx # 传感器建模
├── Visualization.slx # 三维可视化
├── Parameters.m # 参数配置
└── TestScenarios/ # 测试工况库
浙公网安备 33010602011771号