【技术实现步骤摘要】
基于安全可控域的智能车辆横向控制方法
本专利技术涉及一种实现智能车辆自主驾驶的控制方法，尤其是一种智能车辆的横向控制方法。
技术介绍
实际行驶的车辆本身是一个非常复杂的非线性、强耦合的动力学系统，尤其是车辆在跟随弯道轨迹过程中，纵向车速往往将会极大的影响车辆的横向稳定性。因此，想要车辆能够平稳的跟踪上参考轨迹，不仅需要对车辆的横向参数进行设计，还需要对车辆的纵向车速进行约束限制。安全可控域是为了实现车辆在不同道路曲率中，根据车辆操纵动力学关系，从车辆的转向、侧偏以及侧翻三个方面对于最大纵向车速进行限制。安全可控域体现了车辆在转弯时，纵向车速对于横向稳定性的影响，能够有效提高车辆的横向稳定性。车辆的横向控制是实现智能车辆自主驾驶的重要组成部分。车辆的横向控制通过高精度地图信息，结合车载传感器所感知的周围道路信息，得到期望的路径轨迹，然后通过横向控制器计算得到期望前轮转角，对车辆进行横向控制，使得车辆能够沿着期望的路径轨迹行驶。通过智能车辆的横向控制，能够降低驾驶员的驾驶负担，提高车辆的平稳性与舒适性。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于安全可控域的智能车辆横向控制方法...
【技术保护点】
1.一种基于安全可控域的智能车辆横向控制方法，其特征在于：该方法是基于模型预测控制的自适应巡航算法框架下，添加安全可控域约束的横向稳定性控制算法，通过最小化多目标代价函数实现对车辆横向稳定性的误差控制，以线性不等式的形式对建立的三自由度车辆模型输入输出参数进行约束，建立安全控制域对车速进行限制，最终实现车辆稳定跟踪参考轨迹的目的，具体步骤为：一、建立车辆模型车辆建模时考虑车辆纵向运动，横向运动和横摆运动这三个自由度，建立三自由度车辆模型；根据牛顿第二定律，建立受力平衡方程，得到基于前轮转角较小和线性轮胎模型假设后的车辆动力学非线性模型：
【技术特征摘要】
1.一种基于安全可控域的智能车辆横向控制方法，其特征在于：该方法是基于模型预测控制的自适应巡航算法框架下，添加安全可控域约束的横向稳定性控制算法，通过最小化多目标代价函数实现对车辆横向稳定性的误差控制，以线性不等式的形式对建立的三自由度车辆模型输入输出参数进行约束，建立安全控制域对车速进行限制，最终实现车辆稳定跟踪参考轨迹的目的，具体步骤为：一、建立车辆模型车辆建模时考虑车辆纵向运动，横向运动和横摆运动这三个自由度，建立三自由度车辆模型；根据牛顿第二定律，建立受力平衡方程，得到基于前轮转角较小和线性轮胎模型假设后的车辆动力学非线性模型：式(1)中，m为车辆整备质量,vx、vy分别为车辆质心处的纵向速度和横向速度，lf、lr分别为车辆质心到前、后轴的距离，分别为横摆角速度和横摆角速度导数，δf为前轮转角，分别为纵向加速度和横向加速度，Clf、Clr分别为前后轮的纵向刚度，Ccf、Ccr分别为前后轮的侧偏刚度，sf、sr分别为前后轮的纵向滑移率，Iz表示车辆绕z轴的转动惯量，为车辆在惯性坐标系中的纵向和横向速度；对于车辆横向控制，建立车辆路径跟踪模型，将式(1)用状态空间形式表示：在该车辆路径跟踪模型中，状态量的选取为ξ为状态量的导数值，X,Y为车辆在惯性坐标系中的纵向和横向位置，为横摆角，控制量选取为u2＝δf，输出量为T表示转置矩阵符号，由于式(2)是一个非线性的状态空间，采用近似线性化的方法，在工作点[ξ0u0]对其线性化处理，并进行离散化得到式：其中，dk,t是状态量在k时刻的偏差量，可表示为dk,t＝ξk+1-Ak,tξk-Bk,tξk，使式(3)为从三自由度车辆模型推导出来的线性时变预测模型；二、基于模型预测控制的算法建立1.性能指标与约束设计首先通过约束车辆的横摆角速度偏差和车辆行驶轨迹的横向偏差ΔY来体现车辆的横向稳定性,同时对控制量前轮转角进行约束，以实现其平稳变化的要求，建立横向稳定性能指标代价函数Lla为：式(4)中，wΔY和为横摆角速度偏差、横向偏差和前轮转角权重系数，另外，对控制量和控制器输出偏差量的极限值进行约束：式(5)中，δfmin、δfmax表示为前轮转角的最小值和最大值，表示横摆角偏差的最小...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。