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摘要
车辆模型的非线性以及道路参数的不确定性在某些工况下严重影响智能汽车控制器的鲁棒性，导致智能汽车在行驶过程中偏离规划路径。根据车辆2自由度动力学模型与横向误差模型建立横向运动状态方程，设计横向滑模控制算法，并采用神经网络进一步优化系统及外部干扰控制误差，形成横向滑模变结构控制策略，应用Lyapunov稳定性理论验证了控制策略的稳定性。建立Matlab/Carsim联合仿真模型，对滑模变结构的横向控制策略进行仿真验证。仿真结果表明：在高速小转角工况下，与单一滑模控制策略相比，滑模变结构控制策略的横向控制最大误差可减小38%,同时该控制策略对载荷的变化具有较好的鲁棒性。
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