摘要
随着现代交通需求的快速增长，车辆行驶稳定性已成为保障交通安全与提升驾驶体验的核心问题之一。本研究旨在深入探讨车辆行驶稳定性控制技术的关键理论与实践方法，以提高车辆在复杂工况下的操控性能和安全性。基于现有研究成果，本文提出了一种融合多传感器数据的智能控制算法，通过实时监测车辆动态参数并结合道路环境信息，实现了对车辆横向与纵向稳定性的协同优化控制。该方法创新性地引入了深度学习模型以增强系统对非线性动态特性的适应能力，并设计了基于模型预测控制的反馈调节机制，从而有效降低了外界干扰对车辆稳定性的影响。实验结果表明，所提出的控制策略能够显著改善车辆在高速转弯、紧急避障等场景中的动态响应特性，同时提升了乘坐舒适性与能耗效率。本研究的主要贡献在于突破了传统控制方法在复杂工况下适应性不足的局限，为智能化车辆稳定性控制系统的设计提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际应用前景。
关键词：车辆行驶稳定性；智能控制算法；深度学习模型
Abstract
With the rapid growth of modern transportation demands, vehicle driving stability has become one of the core issues in ensuring traffic safety and enhancing driving experience. This study aims to explore the key theories and practical methods of vehicle driving stability control technology to improve vehicle maneuverability and safety under complex operating conditions. Based on existing research achievements, this paper proposes an intelligent control algorithm that integrates multi-sensor data, achieving collaborative optimization control of vehicle lateral and longitudinal stability by real-time monitoring of dynamic parameters and incorporating road environment information. Innovatively, a deep learning model is introduced to enhance the system's adaptability to nonlinear dynamic characteristics, while a feedback adjustment mechanism based on model predictive control is designed, effectively reducing the impact of external disturbances on vehicle stability. Experimental results demonstrate that the proposed control strategy significantly improves the dynamic response characteristics of vehicles in scenarios such as high-speed cornering and emergency obstacle avoidance, while also enhancing ride comfort and energy efficiency. The primary contribution of this research lies in overcoming the limitations of traditional control methods in terms of adaptability under complex conditions, providing new insights and technical support for the design of intelligent vehicle stability control systems, with significant theoretical value and practical application potential.
Keywords：Vehicle Driving Stability; Intelligent Control Algorithm; Deep Learning Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 车辆行驶稳定性控制技术的研究背景 1
(二) 车辆行驶稳定性控制技术的研究意义 1
(三) 国内外研究现状与发展趋势 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、车辆行驶稳定性控制的基础理论 2
(一) 车辆动力学基本原理 2
(二) 行驶稳定性评价指标体系 3
(三) 控制系统的核心理论框架 3
(四) 理论模型的构建与验证 4
三、车辆行驶稳定性控制的关键技术 4
(一) 轮胎侧偏力特性分析 4
(二) 车辆横摆角速度控制策略 5
(三) 制动与转向协同控制技术 5
(四) 智能传感器融合技术应用 6
四、车辆行驶稳定性控制系统的实现与优化 6
(一) 控制算法的设计与仿真 7
(二) 实验平台搭建与测试方法 7
(三) 数据分析与结果评估 8
(四) 系统优化与改进方向 8
结 论 10
参考文献 11
随着现代交通需求的快速增长，车辆行驶稳定性已成为保障交通安全与提升驾驶体验的核心问题之一。本研究旨在深入探讨车辆行驶稳定性控制技术的关键理论与实践方法，以提高车辆在复杂工况下的操控性能和安全性。基于现有研究成果，本文提出了一种融合多传感器数据的智能控制算法，通过实时监测车辆动态参数并结合道路环境信息，实现了对车辆横向与纵向稳定性的协同优化控制。该方法创新性地引入了深度学习模型以增强系统对非线性动态特性的适应能力，并设计了基于模型预测控制的反馈调节机制，从而有效降低了外界干扰对车辆稳定性的影响。实验结果表明，所提出的控制策略能够显著改善车辆在高速转弯、紧急避障等场景中的动态响应特性，同时提升了乘坐舒适性与能耗效率。本研究的主要贡献在于突破了传统控制方法在复杂工况下适应性不足的局限，为智能化车辆稳定性控制系统的设计提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论价值和实际应用前景。
关键词：车辆行驶稳定性；智能控制算法；深度学习模型
Abstract
With the rapid growth of modern transportation demands, vehicle driving stability has become one of the core issues in ensuring traffic safety and enhancing driving experience. This study aims to explore the key theories and practical methods of vehicle driving stability control technology to improve vehicle maneuverability and safety under complex operating conditions. Based on existing research achievements, this paper proposes an intelligent control algorithm that integrates multi-sensor data, achieving collaborative optimization control of vehicle lateral and longitudinal stability by real-time monitoring of dynamic parameters and incorporating road environment information. Innovatively, a deep learning model is introduced to enhance the system's adaptability to nonlinear dynamic characteristics, while a feedback adjustment mechanism based on model predictive control is designed, effectively reducing the impact of external disturbances on vehicle stability. Experimental results demonstrate that the proposed control strategy significantly improves the dynamic response characteristics of vehicles in scenarios such as high-speed cornering and emergency obstacle avoidance, while also enhancing ride comfort and energy efficiency. The primary contribution of this research lies in overcoming the limitations of traditional control methods in terms of adaptability under complex conditions, providing new insights and technical support for the design of intelligent vehicle stability control systems, with significant theoretical value and practical application potential.
Keywords：Vehicle Driving Stability; Intelligent Control Algorithm; Deep Learning Model
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 车辆行驶稳定性控制技术的研究背景 1
(二) 车辆行驶稳定性控制技术的研究意义 1
(三) 国内外研究现状与发展趋势 1
(四) 本文研究方法与技术路线 2
二、车辆行驶稳定性控制的基础理论 2
(一) 车辆动力学基本原理 2
(二) 行驶稳定性评价指标体系 3
(三) 控制系统的核心理论框架 3
(四) 理论模型的构建与验证 4
三、车辆行驶稳定性控制的关键技术 4
(一) 轮胎侧偏力特性分析 4
(二) 车辆横摆角速度控制策略 5
(三) 制动与转向协同控制技术 5
(四) 智能传感器融合技术应用 6
四、车辆行驶稳定性控制系统的实现与优化 6
(一) 控制算法的设计与仿真 7
(二) 实验平台搭建与测试方法 7
(三) 数据分析与结果评估 8
(四) 系统优化与改进方向 8
结 论 10
参考文献 11
