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　　优化算法使用与各边界之间的有符号距离来更新控制器参数。在构造优化问题时，优化算法所采用的方式独立于计算系统状态的数值解法。可以使用基于梯度或非基于梯度的方法，例如遗传算法。在本例中，给定控制器的切换特性和后续的非平滑行为，基于梯度的解法很难得出全局解决方案。因而使用了模式搜索算法。在实践中，我们建议在多种类型的优化方法之间切换，以确保优化算法能够找到全局极值，并排除收敛到成本函数局部最小值的情况。
控制器验证与性能验证
　　
　　

　　图 3：在以 50 英里/小时的时速下执行 fishhook 操控实验时，配有 ESC 和未配有 ESC 的 SUV 的可视化行为演示。蓝色的 SUV 配备了经过优化的 ESC，红色 SUV 未配备 ESC。

　　图 3 以形象的方式展示了优化后的 ESC 避免车辆侧翻的性能。红色的汽车未配备控制器，发生了侧翻；而蓝色汽车配备了经过优化的控制器。通过这样的仿真，我们就能论证可避免 SUV 侧翻的控制器设计，从而极大地减少了道路调优的次数，避免完全依赖实际车辆测试。

后续步骤和结束语

　　在设计工作中，后续步骤通常涉及将控制算法从 Simulink 模型转为在底盘控制器上实现的代码。要在车辆投产之前执行设计验证，可利用集成化快速原型设计和半实物（HIL）仿真工具，通过配有测量仪表的原型汽车进行代码的道路测试。可以使用生产代码生成工具来实现算法，获得在原型汽车上实现的代码，这种方法能够最小化转化过程中的错误，并进一步加速车辆开发过程。此外，使用此模型，工程师还可在不同的车辆配置下测试控制器，支持快速修改，最大化控制器设计在多种车辆程序中的重用。

　　本文强调了基于模型的设计在开发解决侧翻问题的 ESC 算法中的应用，此外还展示了一种根据设计需求自动调优 ESC 的方法。

关键词： 汽车底盘 防侧翻 控制器 ESC SUV 模型