简介：根据移动机器人领域中普遍应用的Ackermann’s模型，推导出了适用于ARV移动机器人路径跟踪控制算法的运动学模型．该模型是利用参考路径的曲率、车体相对于参考路径的偏航角以及位置偏移量等变量参数来建立的；然后应用“链式系统”控制理论把该运动学模型转换为链式模型，并由链式模型设计出用于路径跟踪的控制律；最后对该控制律进行了仿真分析．仿真结果表明，应用该控制算法进行路径跟踪控制时，能够较好地跟随预设路径，满足整车控制要求．

简介：为了改善常规PID算法在电动助力转向系统（EPS）控制中的不足,提高系统控制的精度、稳定性和抗干扰能力,采用粒子群算法（PSO）对PID控制器进行优化.根据EPS系统结构和动力学特性,建立了EPS系统数学模型.电机采用电流控制法,并以助力特性曲线中理想电流值与电机电流实际输出值的偏差作为PID控制器的输入.利用MATLAB平台建立EPS系统PID控制的整车模型,分析研究粒子群算法,并根据PSO算法优化PID控制器的参数.仿真结果表明：与常规PID控制相比,采用粒子群优化的PID控制,系统输出响应更平稳,抗干扰能力更强,鲁棒性好,控制效果更优.

简介：以2自由度1/4车辆悬架动力学模型为研究对象,将系统的被控输出分为性能输出和约束输出.利用H∞范数描述系统的归一化约束输出,同时选择H2范数最小化系统的性能输出,将性能输出归结为在给定抑制程度γ∞条件下的最优控制问题,避免加权系数的选择,利用LMI（线性矩阵不等式）方法设计了主动悬架混合H2/H∞状态反馈控制器.仿真结果表明：所设计的主动悬架的性能较被动悬架有一定程度的改善.

简介：为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题，提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度，得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真，结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．

简介：基于Cruise和Simulink联合仿真平台,建立了并联式混合动力汽车模型;设计了其控制策略,对并联式混合动力汽车的能量再生制动进行了仿真.仿真结果表明：所制定的制动控制策略,在选定制动项目下,能够在保证安全和兼顾平顺性的前提下,较多地回收制动能量.

简介：提出了一种基于L9177和CAN总线的电喷系统控制单元（ECU）的设计方案.介绍了该控制单元的硬件结构、软件设计、CAN通讯的功能.该电喷系统控制单元的设计不仅为摩托车电喷系统的开发提供了一个新的平台,同时也使系统的可靠性得到提高.