基于优化的三环车辆控制器调谐技术：在驾驶模拟器中模拟专业驾驶员的表现 Vincenzo Palermo、Marco Gabiccini、Eugeniu Grabovic、Massimo Guiggiani、Matteo Pergoli 和 Luca Bergianti

《Vehicles》：Optimisation-Based Tuning of a Triple-Loop Vehicle Controller to Mimic Professional Driver Performance in a DiL Simulator Vincenzo Palermo, Marco Gabiccini, Eugeniu Grabovic, Massimo Guiggiani, Matteo Pergoli and Luca Bergianti

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摘要

本文提出了一种基于仿真的方法，用于自动调整Dallara单座赛车的三闭环控制器（转向、油门和制动）。该方法针对的是在极限驾驶条件下赛道行驶的情况，此时强烈的非线性和耦合动态占据主导地位，同时将车辆视为一个黑盒。通过无导数模式搜索技术，利用专业驾驶员在“驾驶员在回路中”（Driver-in-the-Loop, DiL）模拟器中的参考轨迹来优化五个控制器的参数。通过为状态和控制轨迹添加惩罚项来提升系统的仿人性能，并以在固定时间范围内最大化行驶距离作为减少单圈时间的替代指标。该方法采用高保真的多体车辆模型，其中包含了真实的轮胎、悬挂系统和执行器动态，而非简化的单轨模型。主要贡献包括：(i) 将无导数优化技术有效应用于复杂、高维的黑盒车辆系统；(ii) 提出了一种系统化、可重复的控制参数自动调整流程，该流程基于预先确定的架构来再现专业驾驶员的性能并融入仿人特性。整个优化过程大约耗时2.4小时。结果表明，与手动调优相比，优化后的控制器使车辆在赛道上的行驶距离增加了63.6米（增长1.1%），同时保持了真实的驾驶风格，相比传统的试错方法，这种方法更加系统化和可靠。

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