无人驾驶汽车论文-无人驾驶汽车论文总结怎么写

1.自动驾驶技术基本知识介绍

2.无人驾驶与特斯拉自动驾驶的区别是什么

3.物流管理毕业论文选题有什么建议啊

4.汽车底盘电控新技术论文范文

自动驾驶技术基本知识介绍

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计锁保护，车辆甚至可能陷入某种锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。

基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

无人驾驶与特斯拉自动驾驶的区别是什么

太平洋汽车网自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情。但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。

驾驶辅助包括不少功能，其中比较有代表性的比如自适应定速巡航（也就是ACC），是用于定速跟车前进；又比如车道保持，能够将车辆保持在车道内行驶。这两者相结合就是最新的堵车驾驶辅助系统，在堵车环境中能够控制车辆的方向和走停。

而自动驾驶除了实现驾驶辅助的基本所有功能外，还可以允许驾驶员将注意力从交通情况和控制车辆中解放出来做其它事情。但是，驾驶员仍需要坐在车里，在自动驾驶系统尚未启动或者退出时控制车辆。

而无人驾驶则可以没有驾驶员，完全的车辆自主驾驶。

自动驾驶目前的等级划分下面这幅图来自于欧洲AdaptIVe联盟的一篇论文《SystemClassification》。AdaptIVe全称“AutomatedDrivingApplicationsandTechnologiesforIntelligentVehicles”，中文名叫“关于智能汽车的自动驾驶软件和技术”。

由表格中可以很清晰的看到，区分着自动驾驶等级的几个关键功能包括：加减速和转向、监控驾驶环境、对动态驾驶环境的回馈、系统驾驶模式。而自动驾驶可以由此分为六个等级。

第0级：之所以说是第0级，那肯定是没有任何辅助功能的啦。上述几个关键功能全都是人工操作，没有汽车自身系统的任何介入。

第1级：驾驶辅助。系统对于加减速和转向有着部分介入，可能会基于司机的驾驶**惯结合当前驾驶状况做部分干预（比如刹车辅助）。

第2级：部分自动化。在驾驶辅助的基础上，系统可以在学**司机的驾驶**惯，加上对于当前驾驶状况的判断，自主控制加减速以及转向。

第3级：有条件的自动驾驶。在部分自动化的基础上，系统可以对周边道路环境进行监控，对于获得的数据进行分析来计算目前应该设置的油门或刹车力度以及方向。但是司机可以随时停止自动驾驶系统，随时接手汽车。

第4级：高度的自动驾驶。在第3级的基础上，除了对汽车行驶状况的判断外，系统对于突发事件也能够很好的处理，就算司机还没反应过来去做及时的干预，自动驾驶系统也能够及时作出反应，以确保车辆和车上人员的安全。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

物流管理毕业论文选题有什么建议啊

物流管理毕业论文选题好写的是生鲜物流、农村物流、物流应用技术、绿色物流、电商物流、物流配送、物流仓储。

1、生鲜物流

生鲜电商正成为互联网中的“拥挤”赛道。在企业纷抢巨大市场蛋糕的同时，产业政策接连出台，冷链物流加快补短板。不少地方开始制定新一轮冷链物流的规划和计划，行业严监管也已提上日程。

2、农村物流

是一个相对于城市物流（Urban Logistics）的概念，它是指为农村居民的生产、生活以及其他经济活动提供运输、搬运、装卸、包装、加工、仓储及其相关的一切活动的总称。

3、物流应用技术

整体系统包括：货架系统、各种机械搬运系统、电气控制系统、WMS/WCS软件系统、车辆调度系统、自动装车系统、数字孪生系统、SCRAM系统、视频监控系统等。

4、绿色物流

是指在物流过程中抑制物流对环境造成危害的同时，实现对物流环境的净化，使物流资源得到最充分利用。它包括物流作业环节和物流管理全过程的绿色化。

5、电商物流

随着互联网的快速发展，电商物流在广大农村蓬勃兴起，有效带动了“工业品下乡”和“农产品进城”，实现电商物流与传统物流的融合，有效降低农产品电商物流成本，成为促进农民增收致富和乡村振兴的有效途径。

6、物流配送

路线规划系统编制最优化的路线计划和编程、搭建一个可视化的全景运输图谱、通过系统可以将运输过程分为订单-回单-账单等八大流程。

7、物流仓储

就是利用自建或租赁库房、场地、储存、保管、装卸搬运、配送货物。传统的仓储定义是从物资储备的角度给出的。

物流管理介绍

是一项非常实用、专业性强的学科，不仅要求学生物流基础知识要扎实，还要多实践。多参加技能竞赛，物流设计大赛，注重在实践的过程中提升自己的能力。物流管理主要学物流中心规划与设计、采购仓储运输配送管理及其实务。

汽车底盘电控新技术论文范文

汽车的底盘作为车辆的重要组成部分，汽车底盘的电控技术是汽车底盘安全的技术保障。下面是我为大家精心推荐的汽车底盘电控技术论文，希望能够对您有所帮助。

汽车底盘电控技术论文篇一：《汽车底盘构造与维修技术》

　摘要：底盘作为车辆的重要组成部分，是汽车正常、安全行驶的有力保障。它包括了传动系、行驶系、转向系和制动系这四大部分，每―音B分都有其特殊的功能。在当前汽车越来越普及同时频频因车辆维修不及时、不到位而出现安全事故的情况下，为了保障驾驶的安全顺利，车主们有必要了解汽车底盘的构造并掌握必要的维修技术。

　引言

　随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，汽车的普及率已经越来越高，在社会生产生活中起着越来越突出的作用。但很多车主在使用汽车的过程中却缺乏相应的汽车构造和维修的知识和技能，这导致了一方面很多车主容易出现使用不当而使汽车出现各种故障，一方面却没法进行必要的、力所能及的维修。另外，虽然有部分车主具有一定的维修技能和 经验 ，但主要侧重于汽车的发动机和车本身，对于底盘的维修则知之甚少，连基本的构造也并不清楚。随着应车辆底盘故障而导致道路事故越来越频繁情况的出现，有必要对汽车底盘的构造及相关的维修技术进行必要的介绍和 总结 ，以便为广大车主们提供一些有益的借鉴。

　1 汽车底盘的构造

　汽车底盘的构造可分为传动系、行驶系、转向系和制动系这四大部分，下面对它们进行逐一的详细介绍。

　1.1 传动系

　汽车传动系指的是从发动机到驱动车轮之间所有的动力传递装置。其种类有机械传动、液压传统等多种，能满足不同种类、不同功能定位的汽车的需要。传动系的结构包括用于切断或传递发动机向变速器输入动力的离合器、改变运转速度和牵引力的变速器以及改变传输力方向的主减速器等多个部分。其基本作用是将发动机的转矩传递给驱动车轮，同时还必须适应形势条件的需要，改变转矩的大小。以普通的机械式传动系统为例，发动机产生的动力依次经过离合器、变速器和由万向节与传动轴组成的万向传动装置，以及安装在驱动桥中的主减速器、差速器和半轴，最后传到驱动车轮。传动系在汽车行驶中的功能很多，包括最常用到的减速、变速、倒车、中断动力等。同时它还可以有效配合发动机进行各项工作，有力地保障了汽车的行驶安全。

　1.2 行驶系

　行驶系主要由汽车的车架、车桥、车轮和悬架这四大部分组成，它的主要功能是接受传动系传过来的动力，然后再通过驱动轮与路面产生的作用来形成对车辆的牵引力，使汽车有正常行驶的动力。除此之外，行驶系还有承受汽车总重量和地面的反力的作用[2];在路面行驶时，它还可以起到有效缓和路面对车身造成的冲击，减少汽车的震动，保持行驶平稳以及保证汽车操纵稳定等作用。

　1.3 转向系

　汽车转向系是指汽车上用来调整行驶方向的专设机构。主要由转向操纵机构、转向器、转向传动机构组成。汽车转向一般是由驾驶人通过操纵转向系统的机件改变转向车轮的偏转角来实现的，其功能是保证汽车能够按照驾驶人选定的方向行驶和保持汽车稳定的直线行驶。汽车转向系统包括两大类，一类是完全依靠驾驶员操作的转向系统，即机械转向系统;另一类是借助动力来操纵转向的系统，即动力转向系统，当前越来越多的汽车开始采用动力转向系统了。而其中动力转向系统还可以进一步细分为液压动力转向系统和电动助力动力转向系统和气压动力转向系统这三类。

　1.4 制动系

　制动系统是汽车上用来使路面在汽车车轮上面施加一定的压力，从而对其进行一定程度的强制制动的专门装置。它的主要作用包括使汽车在以不同的速度行驶时能按照驾驶员的需要进行强制减速以及停车、使己停驶的汽车在包括坡道在内的各种道路条件下能稳定驻车以及使在下坡路段行驶的汽车的速度保持稳定等。对汽车起制动作用的只能是作用在汽车上且方向与汽车行驶方向相反的外力，由于这些外力的大小和出现的时机都是随机的，不是驾驶员可以控制的，因此要想实现上面的功能，车辆就得加装一些专门的装置。现在很多车主都意识到了制动系统对行车安全性的重要作用，因此在他们车辆的行车制动系一般都安装有制动防抱系统(ABS)，它可以有效控制滑移率，始终使车轮处于转动状态而又有最大的制动力矩，从而为车辆制动时的操纵性和稳定性提供强大的保障。

　2 汽车底盘的维修

　2.1 离合器踏板的检查与调整

　首先是测量离合器踏板自由行程。用手轻压离合器踏板，并在感到有阻力时用直板尺测量踏板的下降距离。其次是调整离合器踏板自由行程。松开锁止螺母并转动推杆，调整后紧固锁止螺母。再次是测量离合器踏板行程。将离合器踏板踩到底，用直板尺测量起止位置之间的距离。最后是调整离合器踏板的行程。松开锁止螺母并转动螺栓。离合器踏板行程调整好后紧固锁止螺母。

　2.2 转向横拉杆球节的更换(建议左右同时更换)

　首先是转向横拉杆外球节的拆卸。拆卸车轮，标记转向横拉杆后拆卸外球螺母，并用球节拆卸工具KM-507-B从转向节上断开外球节。松开转向横拉杆调整螺母，通过扭动从转向横拉杆上拆下外球节。其次是转向横拉杆的安装。对准转向横拉杆上的标记，将调整螺母重新定位。通过扭动将外球节安装到转向横拉杆上，然后将外球节连接到转向节上。接着是调整前轮前束，紧固转向横拉杆外球节调整螺母。再次是转向横拉杆内球节的拆卸。依次拆卸车轮、转向横拉杆外球节、防尘套固定夹、防尘套和转向横拉杆内球节。最后是转向横拉杆内球节的安装。第一步是安装转向横拉杆内球节并紧固。接着依次安装转向器防尘套、防尘套固定夹、转向横拉杆外球节和车轮。

　2.3 空挡起动开关的检查和调整

　2.3.1 空挡起动开关的检查

　第一步是施加驻车制动并将点火开关置于ON位置。第二步是踩下制动踏板，检查并确认换挡杆在N或P位置时发动机能起动看，而在其他位置时不能起动。最后是检查并确认当换挡杆在R位置时倒车灯点亮，倒挡警告蜂鸣器鸣响，但在其他位置不起作用。如果发现故障，则应检查空挡起动开关的导通性。

　2.3.2 空挡起动开关的调整　第一步是松开空挡起动开关的螺栓，并将换挡杆置于N位置。然后将凹槽与空挡基准线对准，将开关固定到位后再拧紧两个螺栓。力矩为5.4N-M。调整完成后进行开关工作情况检查。

　2.4 前减震器的更换

　前减震器的更换分为四个部分。

　2.4.1 前支柱总成的拆卸

　拆卸支柱上盖和螺母，举升并妥善支承车辆后拆卸轮胎。在装备防抱制动系统(ABS)的车辆上从支柱总成上断开ABS传感器线路;在从支柱总成的固定架上拆卸完制动油管后接着拆卸稳定连杆至支柱总成螺母并断开稳定连杆接下去。拆卸转向节至支柱总成螺母和螺栓，以便断开转向节。最后就可以拆卸支柱总成了。

　2.4.2 前减震器的分解

　拆卸支柱总成后将支柱总成固定到弹簧压缩工具上，确保挂钩正确支撑在支柱弹簧上。接着用弹簧压缩工具压缩前弹簧，并用开口扳手握住螺纹活塞杆，同时用双环扳手拆卸活塞螺母和垫圈，拆卸时速度要快。接下去是拆卸上支柱座、座轴承、上弹簧座、上环减震垫和空心 保险 杠，拆完这些后就松开弹簧和拆卸弹簧及下环减震垫。

　2.4.3 前减震器的组装

　安装下环减震垫和弹簧。用弹簧压缩工具KM-329-A压缩弹簧。接着是安装空心保险杠、上环减震垫、前弹簧定位器、上弹簧座、上支柱座和座轴承并确保上弹簧座卡在前弹簧定位器上。完成上述步骤后就开始安装活塞杆螺母并紧固，最后是松开弹簧压缩工具。

　2.4.4 前支柱总成的安装

　第一步是安装支柱总成，然后是安装转向节至支柱总成螺母和螺栓，将支柱总成连接到转向节上。紧固转向节至支柱总成螺母和螺栓。接着连接稳定连杆至支柱总成螺母，将稳定连杆连接到支柱总成并紧固稳定连杆至支柱螺母。完成这些后便将制动器油管安装到支柱总成固定架上，如果车辆上安装有ABS，要将ABS传感器的线路连接到支柱总成上。然后是安装车轮并降下车辆。最后是安装支柱总成至车身的固定螺母，紧固支柱总成至车身螺母。

　3 结语

　随着汽车在人们生活中的应用越来越广，起的作用越来越大。为了更好地发挥它的作用，有必要掌握一定的汽车维修技术。尤其是号称汽车第二心脏的底盘，更要加强对其构造结构的了解，并掌握一定的维修技术。

　参考文献：

　[1]小乐.底盘支撑起一片移动的天空[J].汽车与安全，2012(07)：13 15.

　[2]林晓伟.探究汽车底盘的保养与维修[J].科技致富向导，2013(18)：33 37.

　[3]马国宸.基于分层式结构汽车底盘系统集成控制研究[D].浙江大学2011：33 39.

汽车底盘电控技术论文篇二：《试谈汽车底盘新控制技术》

　摘要 ：随着汽车技术的发展，出现了各种针对汽车不同的功能而设计的控制器，汽车底盘新控制的发展突飞猛进，很大程度上从整体改善了车辆的性能，保证汽车的稳定性和耐耗性。本文通过对汽车底盘不断发展的新控制技术的分析，指出了这些新控制技术对汽车的安全性、动力性、操作稳定性等方面的重要作用，希望这些汽车底盘新控制技术的应用可以进一步促进汽车性能的加强和提高。

　关键词： 汽车底盘;控制技术;线控技术;电子化技术

　随着汽车行业的飞速发展，越来越多的新技术应用到了汽车上，汽车底盘控制技术不断翻新，使汽车的使用性能不断提高。目前汽车底盘的新技术主要包括线控制动系统、主动悬架控制系统等，这些最新的研究和发展趋势是利用高速网络将各种控制系统连为一个整体，形成了总体的控制系统，大大提高了汽车的安全主动性、机动性和舒适感。

　1 汽车底盘的电子化技术

　1.1 电子稳定控制系统(ESP)

　车身电子稳定系统(Electronic Stability Program，简称ESP)主要由转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器、转向盘、制动踏板传感器等组成。

　ESP系统属于汽车主动安全性控制系统，其中的各种传感器用来监控汽车的形式状态和司机的操控动作，使电脑对汽车失稳的程度进行精确计算，并得到恢复稳定行驶的调节参数，当汽车由于路面附着力发生异常变化，出现失稳状态，或者是由于司机操控不当，出现失稳状态时，可以通过ESP系统进行调控，有效的抑制前后轮的侧滑，解决由于转向不足和转向过度造成的失稳问题。ESP系统实际上使智能主动防滑稳定系统的最高形式，它可以使汽车始终在惯性力和行驶方向一致的状态下进行操控和行驶，及时抑制汽车侧滑失控，降低侧向碰撞机率，避免发生意外事故。

　1.2 全电路制动系统(BBW)

　BBW系统是一种全新的制动模式，它的系统结构包括电能制动器、控制单元、电子制动踏板、连接电线等等。全电路制动系统是一种新型的智能化制动系统，它采用嵌入式总线技术，可以与防抱制动系统、牵引力控制系统等汽车主动安全系统进行协同工作，通过优化微处理器中的控制算法，精确的调整制动系统的工作过程，从而提高车辆的制动效果，加强汽车的制动安全性能。BBW系统是一个新生事物，有着传统制动系统无可比拟的诸多优势，能够较大幅度的提高汽车的安全形势性能，虽然目前BBW系统的投入使用还很有限，但是，随着汽车界对BBW系统的兴趣日渐高涨，BBW系统必将迅速在汽车上推广，最终取代中小型车辆上的传统液压制动系统。

　1.3 汽车悬架控制系统

　洗车悬架控制系统主要包括主动悬架阻尼器控制系统(ADC)和主动横向稳定器(ARC)。ADC由电子控制单元、CAN、4个车轮垂直加速度传感器等组成，可以对阻尼器比例阀进行相应的调节，自动调节车高，抑制车辆的变化等，使汽车的悬架系统能更好的保证汽车的舒适性、安全性和稳定性。ARC主要是主动然稳定杆的左右两端作垂直方向的相对位移，使车身的侧倾角接近零，以提高汽车的舒适性，由于汽车前后的两个主动稳定杆可以调节车声的侧倾力矩的分配比例，从而可以有效调节汽车的动力特性，提高了汽车的安全性和机动性。

　2 汽车底盘线控技术

　所谓线控就是指用电子信号的传送取代过去由机械、液压或气动的系统连接的部分，如换档连杆、转向器传动机构等，它不仅是取代连接，而且包括操纵机构和操纵方式也发生了变化，这种技术的应用，将改变汽车的传统结构。线控技术的结构简单，不仅减少了制造成本，同时也减少了底盘所需的空间，增加了乘坐空间，而且可以进行灵敏的控制。由于线控技术是通过电动机驱动的，在电动机反转的时候则变成了发电机，那么在制动过程中，就会有一部分能量转化为电能储存起来，可以通过GPS的处理，由卫星直接提供控制信号，这样，既为汽车的防盗提供了保障，又为实现无人驾驶提供了技术支持。当前，线控技术的应用还不是十分的广泛，但是其发展空间却是非常广阔，随着电子设备可靠性的提高和相应技术的发展，将来对线控技术的应用一定会更广泛。

　3 汽车底盘集成化技术

　3.1 ABS/ASR/ESP的集成化

　ABS/ASR装置的集成成功的解决了汽车在制动和驱动时的方向稳定性问题，但是，对于汽车转向行驶时的方向稳定性问题还是没有保障。而ESP的传感器看可以用来监控汽车的形式状态和驾驶者的操控动作，从而刹住车轮，为汽车校正行驶方向，保证率汽车转向时可以维持稳定。所以ABS/ASR/ESP集成系统的应用，在制动、加速和转向方面都极大的满足了驾驶员的稳定性要求，对汽车的主动行驶安全有着较大的贡献。

　3.2 ABS/ASP/ACC的集成化

　在ABS/ASR电子控制装置硬件的基础上，可以有效的增加接受车距传感器信号的电子电路和ACC常闭式及常开式进油电磁阀电子驱动电路，在已有的ABS控制模块和ASR控制模块的基础上增加一个ACC控制模块，与ABS/ASR电子控制模块进行相应的融合，可以实时的处理、计算和确定汽车的形式状态和车轮的转动状态。三者的集成化具有优先支持驾驶员操作的功能和优先工作的功能。

　4 汽车底盘网络化技术

　在目前的汽车发展过程中，几乎每辆汽车上都是机械、电子和信息一体化装置，而且在系统中电子和信息部分所起的作用也越来越重要。随着汽车电子装置的不断增加，减少线束是一个关键问题，线路的重量和所占的空间都会降低效率，所以基于串行通信传输的网络结构必然成为一种趋势选择。目前汽车底盘的网络化找那个应用比较成熟的有CAN总线等，而无线局域网络在汽车底盘上的应用也在进一步的探索中，蓝牙技术作为一种新的短距离无线通信技术标准，在汽车底盘控制系统的应用中有着巨大的市场潜力，又由于其相对低廉的成本和简便的使用，得到了汽车业界的一致认可，在未来汽车业发展中的应用不可限量。

　5 结束语

　随着汽车底盘新控制技术在汽车上的应用，汽车业的发展越来越繁荣，汽车的性能也不断的提高，其安全性和稳定性更是得到了巨大的改进，汽车底盘新技术的应用，极大的促进了汽车业的发展，带来了巨大的经济效益和社会效益。

　参考文献

　[1]陈祯福.汽车底盘控制技术的现状和发展趋势[J].汽车工程,2007,02.

　[2]宗长富,刘凯.汽车线控驱动技术的发展[J].汽车技术,2007,03.

　[3]邱官升,刘茜.汽车安全的底盘新技术[J].硅谷,2010,17.

汽车底盘电控技术论文篇三：《汽车底盘电控系统集成控制策略》

　摘 要：汽车底盘电控系统对于汽车运行安全和稳定具有极其重要的作用，实现集成控制有利于提高其性能。本文针对汽车底盘电控系统，从防抱系统、电子稳定程序和主动悬架系统三个方面对其进行了介绍，然后从分布式集成控制、总判决机制和控制模型三个方面阐述了汽车底盘电控系统集成控制的具体策略，希望可以对相关研究工作起到一定参考。

　关键词：汽车底盘;电控系统;集成控制

　0 引言

　近些年，屡屡见诸报端的汽车安全事故给社会造成了较大影响，其中一部分原因是人为因素导致，另一部分原因则是汽车自身质量问题引起的。所以，必须对汽车自身质量予以提升，同时还需在底盘系统的设计上加强其集成化和智能化，以此避免人为因素造成的扰动。

　1 汽车底盘电控系统

　1.1 ABS防抱系统

　在汽车的运行过程中，对车轮传动状态的控制是非常关键的，一旦出现紧急情况，若是对车轮传动无法形成及时控制，就可能导致安全问题产生。ABS防抱系统可以在车轮传动控制上发挥出非常重要的作用，其通过在车轮上设置的传感器对车轮抱信号进行及时传递，对应的控制器在收到信号之后就可以及时对车轮制动缸的油压进行降低，以此实现制动力矩的减小。在一段时间之后，信号操作完成，制动力矩就可以逐渐恢复。利用这样的方式对汽车车轮进行控制，能够有效避免汽车出现无法控制或是侧滑的问题，保证汽车的安全。

　1.2 ESP电子稳定程序

　就电子稳定程序的基本组成说来，主要是由加速防滑控制、制动辅助和防抱制动这三个系统组成的，其表现出了明显的综合性特征。该系统主要是通过传感器将各部分的信息进行传递分析，再凭借内部系统，计算并且发出正确的指令，实现对汽车状态的调整，确保车辆能够保持平衡的运动状态。一般说来，车轮传感器、转向传感器、横向加速器以及侧滑传感器等共同组成了ESP，对车辆各部分状态可以实现全面监测，并且根据相应的信息对汽车实现控制。如此，可以在最大程度上确保汽车的运行过程能够保持稳定，不会出现侧翻、甩尾或是跑偏的问题。

　1.3 ASS主动悬架系统

　悬架系统的存在，最为主要的目的就是实现减震，确保汽车运行的平稳。一般，主动悬架作为直接里发生器，能够对输入和输出的信息形成有效反馈和控制，实现高质量的减震。其基本要求是将动作器形成的力与其他力的控制信号保持一致状态，以便能够实现更好的信息收集和跟踪，为汽车平稳运行提供保障。ASS主动悬架系统存在一定的控制复杂性，需要综合判断多方面的情况，主要涉及到弹簧刚度、轮胎刚度、悬架动力、悬下质量以及路面平整度等。对这些信息进行收集分析，再得出合理的控制指令，根据计算结果，控制指令可以分为最优控制、预测控制以及自适应控制等多个部分。

　2 汽车底盘电控系统集成控制

　2.1 分布式集成控制

　分布式集成控制，通过情况下说来就是实现分层递进控制，把高层先进 方法 和不精确的方法统一结合起来，形成一种递进式的控制方式，可以对多个子系统实现分别控制和统一管理。一方面，分布式集成控制能够在最大程度上实现资源整合的合理性以及全面性。另一方面，分布式集成控制也可以实现不同子系统之间的相互交流，避免不同子系统之间出现矛盾或是冲突，对汽车整体运行控制造成影响。对于汽车底盘电控系统的集成控制而言，制动与转向的集成控制是比较关键的，也是直接关系到汽车操作的核心控制。通过对车辆制动和转向的深入研究发现，通过最优控制技术实现控制，会导致系统的线形复杂度上升，不利于系统运行的稳定和高效率。对此，笔者认为可以通过预测模型控制手段，在MPC的基础上设计对应的集成控制器，将AFS系统和ESC系统集成起来，实现集成控制的目的。预测模型控制能够对不确定环境的干扰和模型自身误差实现有效克服，并且能够表现出非常良好的线性。

　2.2 总判决机制

　对于车辆本身而言，其存在多个不同的系统，而且各个系统之间存在一定的差别。这一差别的存在，就使得对不同子系统进行控制时，可能出现一定的控制矛盾，会对整个系统的控制产生较为严重的影响。因此，需要对总体控制构建总判决机制，以此对不同系统的控制关系进行理顺，避免出现控制冲突的问题。在总判决机制的构建上，需要结合汽车各个控制系统的实际情况，对各个控制系统进行协调，使其能够高效实现相互配合，确保汽车整体控制，实现稳定安全的运行控制。

　2.3 构建汽车底盘电控系统集成模型

　要实现集成控制，首先需要设立集成控制模型。在进行模型设立的过程中，一般可以分为三步进行。第一，对模型参数进行合理选择和设置。由于汽车系统存在比较大的复杂性，各个微小系统包含了诸多元件。要想集成控制模型发挥出切实高效的控制作用，就必须对各个子系统的参数进行合理设置，保证其合理可靠，以便集成控制模型能够满足控制需求。第二，依照确定的系统参数进行模型仿真，这可以通过对汽车系统不同部分的相关运行数据进行采集和传递，将其输入到模型之中进行仿真。通过计算可以得出对应的结果，然后对计算结果进行判定。如果结果超出允许范围，就需要对控制 措施 进行调整，使其回归到正常区间。若是结构处在允许范围内，则说明控制措施合理，可以对其进行进一步优化。最后，需要对一些实际场景进行仿真。汽车底盘电控系统的集成化就是要是汽车在遭遇实际情况时能够表现出良好的控制性能。因此，可以预设一些实际场景，将其转化为相关的参数，输入到模型之中进行仿真，从而得出具体的结果，以此判断集成系统的实际控制性能。

　3 结束语

　对汽车底盘电控系统进行集成控制构建，需要在明确底盘电控系统的基础上，针对性的通过分布式集成控制、设立总判决机制和模型仿真这些环节，逐一落实集成控制在底盘电控系统中的具体应用，以此实现底盘电控系统的集成化，使其能够确保汽车控制的稳定和安全。

　参考文献：

　[1]陈林，别玉娟.面向主动安全的汽车底盘集成控制策略研究[J].河北农机，2015(01)：52-53.

　[2]张进生.浅谈汽车底盘电控系统集成控制策略研究[J].南方农机，2015(08)：37-38.

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