一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法，包括以下步骤：A、通过车载的雷达、摄像头和定位装置对车辆行驶场景数据信息进行获取，然后生成局部规划路线；B、建立车辆动力学模型和运动学模型；C、将车辆模型线性化和离散化；D、根据预测时域和控制时域，对模型进行预测；E、构造目标函数，将模型预测的矩阵和约束条件带入目标函数，求解得到转向控制序列，获得次优条件下的转向控制并作用于辅助转向电机，产生辅助转向力矩或预转向力矩；F、驾驶员根据自身对车辆行驶状态的判断，对转向力矩进行主动修正。本发明专利技术能够解决现有技术的不足，通过减少预测时域和控制时域，求得目标函数最优解，来满足求解的实时性要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法
本专利技术属于智能车辆控制
，具体是一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法。
技术介绍
根据美国汽车工程师学会(SocietyofAutomotiveEngineers，SAE)定义的六个级别的车辆自动化(L0-L5),短期内实现全工况自动驾驶(L5)仍然存在诸多困难。在实现L5之前，将结合驾驶员和智能车控制系统的人机共享驾驶技术运用到智能车辆系统中是当前智能汽车技术研究的主要方向之一。近年来，作为智能车控制算法之一的模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)得到了广泛的应用。然而，该控制算法应用L5自动驾驶主要存在两个问题：a)如何辨识出车辆的动力学模型，以完成较准确的模型预测；b)在有约束的条件下，求解目标函数，即最优化问题，如果要达到最优的跟踪效果，实时性的要求还难以满足。另一方面，现有的辅助转向系统及控制方法中，以纯电动线控汽车人机共享驾驶为实验平台，结合MPC和人机共享驾驶的车辆辅助转向系统及方法还鲜有公开。专利
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法，其特征在于包括以下步骤，/nA、通过车载的雷达、摄像头和定位装置对车辆行驶场景数据信息进行获取，然后生成局部规划路线；/nB、建立车辆动力学模型和运动学模型；/nC、将车辆模型线性化和离散化；/nD、根据预测时域和控制时域，对模型进行预测；/nE、构造目标函数，将模型预测的矩阵和约束条件带入目标函数，求解得到转向控制序列，获得次优条件下的转向控制并作用于辅助转向电机，产生辅助转向力矩或预转向力矩；/nF、驾驶员根据自身对车辆行驶状态的判断，对转向力矩进行主动修正。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法，其特征在于包括以下步骤，
A、通过车载的雷达、摄像头和定位装置对车辆行驶场景数据信息进行获取，然后生成局部规划路线；
B、建立车辆动力学模型和运动学模型；
C、将车辆模型线性化和离散化；
D、根据预测时域和控制时域，对模型进行预测；
E、构造目标函数，将模型预测的矩阵和约束条件带入目标函数，求解得到转向控制序列，获得次优条件下的转向控制并作用于辅助转向电机，产生辅助转向力矩或预转向力矩；
F、驾驶员根据自身对车辆行驶状态的判断，对转向力矩进行主动修正。


2.如权利要求1所述的基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法，其特征在于：步骤B中，建立车辆动力学模型和运动学模型包括以下步骤，
设为常值，即车辆沿纵轴方向做匀速运动，






其中，m为车辆总质量，为车辆横向加速度，为车辆沿纵轴方向的速度，为车辆沿横轴方向的速度，af为前轮侧偏角，ar为后轮侧偏角，δf为前轮转角，Iz为车辆的转动惯量，为航向角加速度，lf为前轴到质心的距离，lr为后轴到质心的距离，ψ为航向角，为横摆角速度；
得前后轮侧偏角，






前后轮的侧偏力为，






其中，Caf和Car分别表示前后轮的侧偏刚度；
结合运动学方程，得到二轮车模型，















用非线性动力学模型表示：状态量为控制量为ud＝δf。


3.如权利要求2所述的基于模型预测控制的人机共享驾驶辅助转向方法，其特征在于：步骤C中，将车辆模型线性化和离散化包括以下步骤，
将非线性动力学模型线性化得线性时变方程：



其中，

































由前向欧拉公式得离散化得线性时变方程：
ζd(k+1)＝Ad(k)ζd(k)+Bd(k)ud(k)
Ad(k)＝I+TAd(t)Bd(k)＝TBd(t)，
其中T为采样时间。


4...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐昕，张兴龙，方强，周星，刘学卿，尹昕，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43