摘要
转向系统的可靠性直接影响自动驾驶的安全性。为了解决冗余线控转向系统中因电机故障易导致的轨迹偏差问题，本文旨在提升车辆在故障条件下的跟踪精度。本文提出了一种基于零化神经网络的分层容错控制策略：上层采用Stanley算法进行路径规划，下层则设计具有预设性能约束的ZNN控制器，并通过雅可比伪逆实现即时功率重配置。仿真结果表明，在高速变道和正弦波工况下，该策略可实现毫秒级的任务重分配；与PID控制相比，故障条件下的横向跟踪最大绝对误差降低了50%以上，均方根误差也降低了30%以上。该方法能有效提升执行器发生故障时的驾驶安全性和轨迹精确度。
