一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法技術

本發(fā)明專利技術提供了一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法，包括如下步驟：步驟1：基于模型預測控制的智能車輛軌跡跟蹤控制方法；步驟2：根據車輛的軌跡跟蹤誤差模型，通過Backstepping算法得到車輛的期望橫擺角速度；步驟3：建立分步式驅動車輛內外側輪速差速程度查表模型。應用本技術方案可實現在原有軌跡跟蹤控制精度的基礎上進行優(yōu)化，并提供一種車輛轉向的冗余方式，提高車輛行駛的安全性。性。性。

【技術實現步驟摘要】
一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法


[0001]本專利技術涉及分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制
，特別是一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法。

技術介紹

[0002]車輛軌跡跟蹤控制作為智能駕駛車輛常見功能之一。軌跡跟蹤控制期望軌跡的好壞直接決定車輛的行駛的舒適性，安全性和穩(wěn)定性。目前分布式驅動車輛的軌跡跟蹤控制研究通常只會關注車輛行駛的某一個方面，如：跟蹤精度，穩(wěn)定性，安全性等，無法在提高車輛跟蹤精度的同時保證車輛軌跡跟蹤控制安全性。

技術實現思路

[0003]有鑒于此，本專利技術的目的在于提供一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法，實現在原有軌跡跟蹤控制精度的基礎上進行優(yōu)化，并提供一種車輛轉向的冗余方式，提高車輛行駛的安全性。
[0004]為實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法，包括如下步驟：
[0005]步驟1：基于模型預測控制的智能車輛軌跡跟蹤控制方法；
[0006]步驟2：根據車輛的軌跡跟蹤誤差模型，通過Backstepping算法得到車輛的期望橫擺角速度；
[0007]步驟3：建立分步式驅動車輛內外側輪速差速程度查表模型。
[0008]在一較佳的實施例中，步驟1包括以下步驟：
[0009]步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；
[0010][0011][0012][0013][0014][0015][0016]式中：v
y
為車輛橫向速度，v
x
為車輛縱向速度，m為整車質量，F
xfl
、F
xfr
、F
xrl
、F
xrr
為車輪受到的縱向力，F
yfl
、F
yfr
、F
yrl
、F
yrr
為車輪受到的側向力，δ
f
為車輛前輪轉角，l
f
、l
r
分別為車輛質心到前后軸的距離，ω
r
為橫擺角速度，I
z
為整車轉動慣量；γ為車輛的橫擺角，ψ為車
輛的航向角；
[0017]步驟12：根據車輛的狀態(tài)量偏差和控制量優(yōu)化所要建立的目標函數；
[0018][0019]式中，Q與R為權重矩陣，τ為松弛因子ε的權重系數；η(t+i|t)為在t+i時刻的橫擺角與橫向位置組成的向量，Δu(t+i|t)為控制系統在未來時刻輸出的控制量；式中右側第一項反映控制車輛對目標軌跡的跟蹤能力及控制車輛的穩(wěn)定性，第二項反映控制系統對控制增量變化的約束，第三項避免待優(yōu)化問題無解的情況；η
ref
(t+i|t)為在t+i時刻的期望橫擺角與目標橫向位置組成的參考向量，Np為預測步長，Nc為控制步長；
[0020]步驟13：結合上述步驟建立二次規(guī)劃問題；
[0021][0022]s.tΔU
min
≤ΔU
t
≤ΔU
max
[0023]U
min
≤AΔU
t
+U
t
≤U
max
[0024]y
h,min
≤y
h
≤y
h,max
[0025]y
s,min
?
ε≤y
s
≤y
s,max
+ε
[0026]ΔU
min
和ΔU
max
分別為控制增量約束的下邊界和上邊界，y
h,min
和y
h,max
分別為輸出量硬約束的下邊界和上邊界，y
s,min
和y
s,max
分別為輸出量軟約束的下邊界和上邊界。
[0027]在一較佳的實施例中，步驟2中，根據車輛的軌跡跟蹤誤差模型，通過Backstepping算法得到車輛的期望橫擺角速度，包括以下步驟：
[0028]步驟21：通過不斷減小被控車輛與設定的期望軌跡之間的橫向誤差以及航向誤差來完成車輛的軌跡跟蹤任務，其誤差模型為：
[0029][0030][0031]式中：e為橫向誤差，ψ
e
為航向誤差，ρ表示設定期望軌跡點T處的曲率；v
y
為車輛橫向速度，v
x
為車輛縱向速度，ω
r
為橫擺角速度；
[0032]步驟22：根據軌跡跟蹤誤差模型并通過BackStepping算法:得到期望的橫擺角速度為：
[0033][0034]式中：e
a
為預瞄誤差，k1和k2表示權重系數為大于0的常數，v
x
為車輛的縱向車速；k1和k2需要滿足條件k2＞k1v
x
以確保橫向誤差和航向誤差的漸進穩(wěn)定性。
[0035]在一較佳的實施例中，步驟3中，建立分步式驅動車輛內外側輪速差速程度查表模型，包括步驟：
[0036]步驟31:建立阿克曼轉向模型，求得的分布式驅動車輛的四個車輪輪速分別為：
[0037][0038][0039][0040][0041]式中：其中R為車輛實際轉彎半徑，L為車輛的軸距，d表示車輛的輪距，R
in
以及R
out
分別表示車輛的內外側的轉彎半徑，v表示車輛期望行駛速度；
[0042]步驟32:建立車輛內外側差速程度查表模型：通過在仿真軟件中設置路面附著系數為0.85，根據仿真要求，設置0～60km/h的車速范圍，車速間隔為5km/h，差速間隔程度為0.5％，設置差速程度s為
?
5％～5％，差速間隔程度為0.5％；則在阿克曼轉向模型的基礎上根據不同速度下的車輛差速程度s確定車輛行駛時內外側的車輪輪速：
[0043]v
fl_d
＝v
fl
(100
?
s)/100
[0044]v
fr_d
＝v
fr
(100+s)/100
[0045]v
rl_d
＝v
rl
(100
?
s)/100
[0046]v
rr_d
＝v
rr
(100+s)/100
[0047]式中v
fl_d
、v
fr_d
、v
rl_d
和v
rr_d
分別為補償之后的四個車輪的輪速。
[0048]與現有技術相比，本專利技術具有以下有益效果：本專利技術以三次B樣條曲線作為車輛換道軌跡規(guī)劃方法，提高了智能駕駛車輛在換道時的安全性與舒適性，且計算步驟簡單，降低了智能駕駛車輛在換道時的計算復雜度。
附圖說明
[0049]圖1為本本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：基于模型預測控制的智能車輛軌跡跟蹤控制方法；步驟2：根據車輛的軌跡跟蹤誤差模型，通過Backstepping算法得到車輛的期望橫擺角速度；步驟3：建立分步式驅動車輛內外側輪速差速程度查表模型。2.根據權利要求1所述的一種考慮輪速補償的分布式驅動車輛軌跡跟蹤控制方法，其特征在于，步驟1包括以下步驟：步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；步驟11：根據牛頓第二定律建立沿x軸，y軸和繞z軸非線性動力學模型；式中：v
y
為車輛橫向速度，v
x
為車輛縱向速度，m為整車質量，F
xfl
、F
xfr
、F
xrl
、F
xrr
為車輪受到的縱向力，F
yfl
、F
yfr
、F
yrl
、F
yrr
為車輪受到的側向力，δ
f
為車輛前輪轉角，l
f
、l
r
分別為車輛質心到前后軸的距離，ω
r
為橫擺角速度，I
z
為整車轉動慣量；γ為車輛的橫擺角，ψ為車輛的航向角；步驟12：根據車輛的狀態(tài)量偏差和控制量優(yōu)化所要建立的目標函數；式中，Q與R為權重矩陣，τ為松弛因子ε的權重系數；η(t+i|t)為在t+i時刻的橫擺角與橫向位置組成的向量，Δu(t+i|t)為控制系統在未來時刻輸出的控制量；式中右側第一項反映控制車輛對目標軌跡的跟蹤能力及控制車輛的穩(wěn)定性，第二項反映控制系統對控制增量變化的約束，第三項避免待優(yōu)化問題無解的情況；η
ref
(t+i|t)為在t+i時刻的期望橫擺角與目標橫向位置組成的參考向量，N
p
為預測步長，N
c
為控制步長；步驟13：結合上述步驟建立二次規(guī)劃問題；s.tΔU
min
≤ΔU
t
≤ΔU
max
U
min
≤AΔU
t
+U
t
≤U
max
y
h,min
≤y
h
≤y
h,max
y
s,min
?
ε≤y
s
≤y
s,max
+ε
ΔU
min
和ΔU
max
分別為控制增量約束的下邊界和上邊界，y
...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：易迎春，查云飛，孟憲鋒，呂小龍，郭炎榮，
申請(專利權)人：福建工程學院，
類型：發(fā)明
國別省市：