针对智能汽车在实际行驶过程中的轨迹跟踪问题,提出了一种基于配点法的非线性模型预测控制实时优化算法。建立车辆二自由度非线性动力学模型和轨迹跟踪最优控制问题的数学模型,采用配点法将最优控制问题转化为带约束的非线性规划问题,并运用序列二次规划法实现了快速求解,通过滚动优化和反馈校正达到了对智能车实时轨迹跟踪的效果。在Prescan自动驾驶仿真环境中进行了基于ROS操作系统的硬件在环试验。结果表明:所提出的方法在保证精度的情况下,计算速度快,可以达到实时轨迹跟踪优化的要求。

构建了一套基于光电编码器的齿轮动态传递误差测量系统。该测量系统首先利用光电编码器测量齿轮副的输入轴和输出轴的转角,然后对采集到的脉冲信号进行计数和插值处理,得到基于等时间采样的转角序列,最后通过比较两轴的转角序列即可得到齿轮副的动态传递误差。建立了齿轮系统的非线性动力学模型并基于4阶Runge-Kutta法进行数值求解。通过模拟光电编码器和数据采集卡对仿真结果 （转角信号）进行采样,研究了光电编码器的分辨率和数据采集卡的时间分辨率对测量精度的影响。仿真结果表明,对于最高转速不超过1 500 r/min的齿轮系统,光电编码器的分辨率不低于200线/转且数据采集卡的时间分辨率不低于3.3×10-9s,能够保证测量结果的精度要求。齿轮传动台架实验也表明基于该测量系统得到的动态传递误差具有良好的可重复性,并且其数值大小与实验...