学术研究报告：基于IPG TruckMaker®的铰接式重型车辆模型验证与轨迹跟踪控制器设计

一、研究团队与发表信息
本研究由英国萨里大学（University of Surrey）机械工程系的Tarek Kabbani、Pouria Sarhadi等团队与土耳其福特奥托桑公司（Ford Otosan）的Duygu Serbes等合作完成，发表于《Transportation Research Procedia》第72卷（2023年），文章标题为《Model Validation of Articulated Heavy-Duty Vehicle via IPG for Tracking Controller Design》。

二、学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于自动驾驶车辆动力学与控制领域，聚焦于铰接式重型车辆（Articulated Heavy-Duty Vehicles, HDVs）的建模与轨迹跟踪控制。
研究背景：铰接式HDV（如卡车-拖车组合）在低速倒车时表现出复杂的动力学行为（如“折刀效应”、蛇形摆动、相位滞后等），传统控制方法难以稳定其运动。现有文献多关注正向行驶控制，而倒车场景的模型验证研究较少。
研究目标：验证一种混合运动学模型（Hybrid-Kinematic Model, HK）的准确性，通过对比高保真动态模型（IPG TruckMaker®仿真）与HK模型，证明HK模型在倒车轨迹控制中的适用性。

三、研究流程与方法
1. 模型构建与假设
- HK模型：基于单轨自行车模型（bicycle model），假设车辆为刚性体、轮胎侧偏角小、纵向速度恒定，忽略俯仰与侧倾运动。模型通过非线性方程描述车辆位置、速度和加速度，并引入转向与油门的一阶延迟（时间常数τ_v=3s，τ_δ=0.18s）。
- 动态模型：基于IPG TruckMaker®构建多体动力学模型，包含悬架、空气动力学、轮胎力等真实物理特性，通过达朗贝尔原理求解广义坐标下的运动方程。

1. 控制器设计

   • 采用文献（Pradalier & Usher, 2008）的轨迹跟踪控制器，通过比例反馈稳定铰接角（hitch angle）和拖车偏航角（trailer yaw）。控制器需处理非最小相位系统（unstable zero）问题，通过补偿策略解决拖车偏航传递函数的不稳定性。
     

2. 仿真验证

   • 场景1（阶跃输入）：车辆以-1m/s倒车，对比HK模型与IPG模型在卡车偏航角、拖车偏航角、铰接角及转向角上的响应。结果显示两者高度吻合，且均呈现非最小相位行为。
     
   • 场景2（正弦输入）：参考轨迹为10sin(0.1t)，验证模型在动态路径下的跟踪能力。HK模型与IPG模型的响应误差小于5%，证明其适用于复杂轨迹。
     

3. 数据流程

   • 联合仿真架构：Matlab/Simulink实现控制算法，IPG TruckMaker®提供高保真车辆模型与环境感知数据，通过接口模块实时交换信号（图3）。
     

四、主要结果与逻辑关联
1. 模型精度验证：HK模型在低速倒车场景下能准确复现IPG动态模型的响应（图5-6），尤其在铰接角控制中误差可忽略，为控制器设计提供了简化但可靠的模型基础。
2. 非最小相位行为：拖车偏航角的非最小相位特性（由传递函数零点导致）被HK模型成功捕捉，说明其能反映实际车辆的动态局限性。
3. 控制器有效性：单一比例控制器可稳定铰接角，但需进一步优化以应对高速场景（如前馈控制集成）。

五、研究结论与价值
1. 科学价值：证实了HK模型在低速倒车控制中的适用性，填补了铰接式HDV模型验证的文献空白。
2. 应用价值：HK模型计算效率高，适合嵌入式系统部署，可加速自动驾驶HDV的算法开发（如自动泊车、最小风险机动）。
3. 未来方向：扩展至高速场景、多拖车系统及非线性轮胎力的建模。

六、研究亮点
1. 方法创新：首次将HK模型与IPG高保真仿真联合验证，提出兼顾精度与复杂度的建模框架。
2. 工程意义：解决了倒车控制中模型简化与真实性的矛盾，为实际车辆控制算法开发提供范例。

七、其他价值
研究受欧盟“Horizon 2020”计划资助（项目HADRIAN与TrustVehicle），成果可推广至农业机械、物流车辆等领域。

（注：文中IPG TruckMaker®、Hybrid-Kinematic Model等术语首次出现时保留英文原词，后续使用中文译名。）