车辆动力学及控制pdf_技术 | 自动车辆的稳定控制极限——漂移
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导读/ 斯坦福大学加州动力设计实验室的研究团队开发了一个创新平台，并通过其官方网站发布了一段令人惊叹的视频内容。在这段视频中得以展示的是德罗宁品牌旗下经典车型——德罗宁·麦卡伦系列（DMC-12）复古跑车在封闭赛道上完成的一系列高难度漂移动作。然而，在这场 impressive 的表演背后是更加令人震撼的事实：所有这些技术性动作均由该车辆自主执行。
来源：智车科技
该影片中充斥着令人惊叹的漂移画面。经过专业训练的人对于车辆的速度、位置以及侧滑能够实现精准把控。尽管这种由人类引以为傲的独特驾驶技术仍受关注。最近有报道称，在斯坦福大学加州动力设计实验室工作的工程师们开发出了一个独特的视频作品。在这一视频中展示的是德罗宁生产的DMC-12复古跑车，在一个封闭赛道上顺利完成了多项高难度漂移动作。值得注意的是，在整个过程中所有动作均由车辆自主完成，并且车内驾驶员随时准备接管紧急制动功能。
自动驾驶汽车漂移
他们的努力结晶——由Chris Gerdes及其团队——博士毕业生Tushar Goel与Jon Goh共同完成，在这一领域的最新研究成果中。这辆车仅凭GPS天线与控制系统进行改装。
在持续时长约3分钟的一个视频里（在持续一个时长约3分钟的视频中），一辆产自1981年的电动德罗宁汽车DMC-12以「MARTY」命名（被命名为「MARTY」），它优雅地展示着精确的圆周移动和八点转向动作（娴熟地向观众们表演着定圆漂移和八字漂移）。
自动驾驶漂移路线
实验室主任、斯坦福汽车研究中心(Center For Automotive Research)机械工程首席教授杰德斯(Gerdes)解释说：“我们致力于开发能够在紧急状况或冰雪等路面实现自动化的车辆。”我们的目标是通过最大化轮胎与路面之间的摩擦力以及应用物理定律，在关键时刻确保车辆能够有效规避障碍物。
该团队开发出一种创新性的控制器架构，并将其应用于沿路径自主漂移的过程之中。在一般情况下，在不依赖邻近区域内的平衡点就能生成控制器参数，并由此获得的结果都具有深刻的物理意义——能够利用车辆速度矢量的旋转速率来追踪路径方向，并同时利用偏航加速度来维持侧向稳定性。随后将非线性模型反演技术与低速轮速控制策略结合起来，在较为宽泛的应用范围内实现所需的状态导数变化
在Marty（基于1981年DMC DeLorean设计的改进版本）上进行的实验结果表明，在实际应用中能够准确追踪路径曲率、速度以及侧滑变化。与未配置速率控制系统进行对比分析显示，在实际测试中凸显了对后饱和轮胎速率动力学特性考虑的重要性
高难度漂移动作与自动驾驶技术融合后令人惊叹其操作难度，在一定程度上考验了自动驾驶汽车在复杂环境下的稳定控制能力。未来的智能汽车不仅会在安全性能上精益求精，在用户体验方面也会注重个性化。或许未来的某一天，在科技发展到一定阶段时，在车内就能体验到类似于驾驶状态下的快感体验
来源：智车科技
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