一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法技术

本发明专利技术提出了一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，属于智能交通技术领域。本方法根据获得的自动驾驶汽车的方向盘转向角测量值和方向盘转向角外部指令计算EPS转向力矩指令Mc_k，Mc_k由离散化的反馈控制器算法力矩Mfeedback_k和基于扩张干扰观测的前馈补偿器算法力矩Mfeedforward_k之差得到，Mfeedforward_k用于补偿包括EPS未知特性在内的各类干扰对自动驾驶汽车前轮转动系统的影响，Mfeedback_k用于对自动驾驶汽车方向盘转角期望值进行跟踪，然后将Mc_k作为EPS的转向力矩输入。本发明专利技术以转向力矩作为线控输入接口，将整个EPS系统视为执行机构，可有效抑制EPS特性未知、道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车前轮转动模型参数不确定性、斜坡重力横向分量等干扰对自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪精度的影响。

A steering angle tracking method for steering wheel of an autopilot with unknown EPS characteristics

The invention proposes a tracking method for steering wheel steering of an autopilot car with unknown EPS characteristics, which belongs to the field of intelligent transportation technology. This method calculates the steering torque command Mc_k of EPS according to the measured values of steering wheel steering angles and steering wheel steering angles of the automatic driving vehicle. The Mc_k is derived from discrete-time difference between the feedback controller algorithm torque Mfeedback_k and the torque Mfeedforward_k of the feedforward compensator algorithm based on the expansion interference observation, and Mfeedforward_k is used to compensate for all kinds of dry matter including EPS unknown characteristics. The influence of disturbance on the front wheel rotation system of an autopilot is Mfeedback_k used to track the desired steering wheel steering value of an autopilot, and Mc_k is used as the steering torque input of EPS. The steering torque is used as a wire input interface, and the entire EPS system is regarded as an executing mechanism. It can effectively suppress the influence of EPS characteristics unknown, road potholes, wind resistance, the uncertainty of the front wheel rotation model parameters of the autopilot, and the lateral transverse component of the slope on the steering angle tracking accuracy of the steering wheel.

【技术实现步骤摘要】
一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法
本专利技术涉及智能交通
，特别涉及一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法。
技术介绍
自动驾驶提供了全新的交通出行综合解决方案，在移动互联网、大数据、云计算的浪潮下，自动驾驶汽车已成为当前自动驾驶汽车产业的发展趋势。目前自动驾驶汽车的横向控制主要采用电动助力转向系统(EPS)作为执行机构，但是自动驾驶汽车的EPS生产厂商众多，EPS协议及EPS特性是自动驾驶汽车零部件企业核心技术，短期内很难全面对外开放；不同EPS厂商开放的线控输入输出接口不同，而且不同车企的CANBUS(CAN总线)协议中开放的接口也不同，例如，有的自动驾驶汽车线控平台将方向盘转向角作为输入接口，有的自动驾驶汽车线控平台将转向力矩作为输入接口。当汽车线控平台以转向力矩作为线控输入接口时，未知的EPS特性(短期内很难全面对外开放)、道路坑洼、风阻等干扰都会影响自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪控制的精度。目前针对以转向力矩作为线控输入接口的自动驾驶汽车转向控制算法，有的采用反馈控制算法，有的采用前馈控制算法和反馈控制算法相结合的控制算法。上述算法有的只考虑斜坡重力横向分量干扰、有的只考虑道路坑洼和风阻；但是针对同时考虑EPS特性未知、道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车前轮转动模型参数不确定性、斜坡重力横向分量干扰的情况，目前未见扩张干扰观测器(韩京清,一类不确定对象的扩张状态观测器[J].控制与决策,1995.01(20):85-88)算法在以转向力矩作为线控输入接口的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪控制中的应用。本专利技术涉及的技术术语说明如下：ESO(ExtendedStateObser)是扩张干扰观测器算法，具有设计简单，应用方便的特点。PD(ProportionalDifferential)控制器是比例微分控制器算法，PD控制器结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点。SMC(SlidingModelControl)是滑模控制，可以在动态过程中根据控制对象当前的状态不断变化，迫使该控制对象按照预定"滑动模态"的状态轨迹运动，具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需控制对象在线辨识、物理实现简单等优点。鲁棒H∞控制方法，是使得噪声到期望输出之间的传递函数尽可能小的控制方法，从而达到抗扰的目的，鲁棒H∞控制具有较强的保守性。EPS(ElectronicPowerSteering)是电动助力转向系统，利用电动机产生的动力协助驾车者进行动力转向。CANBUS(ControllerAreaNet-workBUS)是CAN总线，是连接传感器、执行器、控制器等现场设备，面向广播的串行总线系统，最初由美国通用自动驾驶汽车公司开发用于自动驾驶汽车工业。CAN解码盒，也称CANBUS总线数据解码盒，主要用于自动驾驶汽车数据采集与故障诊断。
技术实现思路
本专利技术提出一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，可以在EPS特性未知、道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车模型参数不确定、斜坡重力横向分量干扰同时存在的情况下，提高以转向力矩作为线控输入接口的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪精度。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提出的一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设定循环周期前后两帧之间的时间差Δτ；2)在第k帧的开始时刻，获得自动驾驶汽车的方向盘转向角测量值θk和方向盘转向角外部指令θd_k；k＝1,2,…,N，N是结束时刻的计算帧数，为正整数；3)根据步骤2)获得的θk和θd_k计算EPS转向力矩指令Mc_k，计算公式如下：Mc_k＝Mfeedback_k-Mfeedforward_k式中，Mfeedforward_k为基于扩张干扰观测(ESO)的前馈补偿器算法力矩，用于补偿包含EPS未知特性在内的自动驾驶汽车横向控制系统的总干扰对控制精度的影响，表达式如下：其中，Jm是自动驾驶汽车的转向系统等效转动惯量；ε是方向盘转向角和自动驾驶汽车前轮转向角之间的比值；是第k帧时对自动驾驶汽车前轮转动系统中所有干扰之和x3_k的估计值，x3_k的表达式如下：式中，β是自动驾驶汽车的质心侧偏角；lr是自动驾驶汽车的轮胎拖距；是自动驾驶汽车的侧偏角刚度系数；u是自动驾驶汽车的纵向速度；a是自动驾驶汽车的质心到前轴的距离；ε是自动驾驶汽车方向盘转向角和前轮转向角之间的比值，Jm是自动驾驶汽车的转向系统等效转动惯量；Bm是自动驾驶汽车的转向系统等效阻尼系数；θk是第k帧时方向盘转向角测量值；是第k帧时方向盘转向角测量值的一阶导数；ΔMeps_k是第k帧时EPS的转向力矩指令Mc_k与实际输出力矩Meps_k之差；dk表示第k帧时道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车前轮转动模型参数不确定以及斜坡重力横向分量干扰之和；根据步骤1)设定的Δτ将ESO算法离散化，以此求解x3_k的估计值其中，设定是第k帧时方向盘转向角测量值θk的估计值；是第k帧时方向盘转向角测量值一阶导数的估计值；设定的值均为0；则离散后的ESO表达式如下：式中，l1,l2,l3分别表示ESO的增益值，具体选取根据ESO增益整定方法确定；为第k-1帧时方向盘转向角测量值的估计值与测量值θk-1之差的饱和函数，表达式如下：其中，σ为经验参数，取值范围为0.001～0.1；Mfeedback_k为根据步骤1)设定的Δτ进行离散化的常规反馈控制器算法力矩，该力矩通过将自动驾驶汽车方向盘转向角指令θd_k与自动驾驶汽车方向盘转向角测量值θk之差θd_k-θk作为反馈量，然后由反馈控制器算法计算得到，用于抑制未被补偿的干扰并实现对自动驾驶汽车方向盘转向角外部指令θd_k的跟踪；4)将步骤3)计算得到的转向力矩指令Mc_k输出至EPS，EPS响应该转向力矩指令Mc_k，实现自动驾驶汽车前轮转向；5)令k＝k+1，返回步骤2)进行下一个循环周期，直至汽车关闭自动驾驶功能。本专利技术的特点及有益效果：本专利技术给出的一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法包括前馈补偿控制器算法和反馈控制器算法。其中，前馈补偿控制器算法基于现有的扩张干扰观测器算法，用于补偿包含EPS未知特性在内的自动驾驶汽车横向控制系统的总干扰对控制精度的影响；反馈补偿控制器算法用于抑制未被补偿的干扰并实现对自动驾驶汽车方向盘转向角外部指令的跟踪。(1)本专利技术是ESO算法工程应用的拓展，可以在EPS特性未知、道路坑洼、风阻、自动驾驶汽车模型参数不确定、斜坡重力横向分量干扰同时存在的情况下，提高以转向力矩作为线控输入接口的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪精度。(2)本专利技术将整个EPS系统视为执行机构，使得自动驾驶汽车的线控输入接口不论是采用力矩信号还是方向盘转向角信号，都可以很方便地使用已有的以方向盘转向角作为线控输入接口的自动驾驶汽车横向控制算法。附图说明图1是本专利技术的一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法所涉及的硬件结构示意图。图2是本专利技术实施例的一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法的结构原理框图。图3(a)是本专利技术实施例的一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法对1弧度自动驾驶汽车方向盘转向角本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设定循环周期前后两帧之间的时间差Δτ；2)在第k帧的开始时刻，获得自动驾驶汽车的方向盘转向角测量值θk和方向盘转向角外部指令θd_k；k＝1,2,…,N，N是结束时刻的计算帧数，为正整数；3)根据步骤2)获得的θk和θd_k计算EPS转向力矩指令Mc_k，计算公式如下：Mc_k＝Mfeedback_k‑Mfeedforward_k式中，Mfeedforward_k为基于扩张干扰观测(ESO)的前馈补偿器算法力矩，用于补偿包含EPS未知特性在内的自动驾驶汽车横向控制系统的总干扰对控制精度的影响，表达式如下：

【技术特征摘要】
1.一种EPS特性未知的自动驾驶汽车方向盘转向角跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1)设定循环周期前后两帧之间的时间差Δτ；2)在第k帧的开始时刻，获得自动驾驶汽车的方向盘转向角测量值θk和方向盘转向角外部指令θd_k；k＝1,2,…,N，N是结束时刻的计算帧数，为正整数；3)根据步骤2)获得的θk和θd_k计算EPS转向力矩指令Mc_k，计算公式如下：Mc_k＝Mfeedback_k-Mfeedforward_k式中，Mfeedforward_k为基于扩张干扰观测(ESO)的前馈补偿器算法力矩，用于补偿包含EPS未知特性在内的自动驾驶汽车横向控制系统的总干扰对控制精度的影响，表达式如下：其中，Jm是自动驾驶汽车的转向系统等效转动惯量；ε是方向盘转向角和自动驾驶汽车前轮转向角之间的比值；是第k帧时对自动驾驶汽车前轮转动系统中所有干扰之和x3_k的估计值，x3_k的表达式如下：式中，β是自动驾驶汽车的质心侧偏角；lr是自动驾驶汽车的轮胎拖距；是自动驾驶汽车的侧偏角刚度系数；u是自动驾驶汽车的纵向速度；a是自动驾驶汽车的质心到前轴的距离；ε是自动驾驶汽车方向盘转向角和前轮转向角之间的比值，Jm是自动驾驶汽车的转向系统等效转动惯量；Bm是自动驾驶汽车的转向系统等效阻尼系数；θk是第k帧时方向盘转向角测量值；是第k帧时方向盘转向角测量值的一阶导数；ΔMeps_k是第k帧时EPS的转向力矩指令Mc...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨殿阁，严瑞东，于春磊，江昆，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11