【技术实现步骤摘要】
一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法
本专利技术涉及一种车辆换道轨迹跟踪控制方法，具体涉及智能车辆在换道行驶中对换道轨迹的规划和控制方法，属于智能车辆控制
技术介绍
近年来，随着人们对车辆智能化、安全化的要求越来越高，传统车辆已经不再满足驾驶员的需求。高级驾驶辅助系统(ADAS)通过传感器采集环境信息，通过计算与分析，可以提醒驾驶员潜在的危险和辅助驾驶员进行驾驶，显著提高了行车安全性和舒适性。近年来，针对ADAS的研究与应用也越来越广泛。在智能车辆的行驶过程中，车辆跟驰和换道是两种不同的行为，车辆跟驰是通过调整车辆的速度和加速度，控制自身与前车保持一定安全距离，使车辆达到安全行驶的目的。针对跟驰的驾驶辅助系统——自适应巡航控制(ACC)已经应用于市场中的车型中。车辆换道是通过调整车辆的速度和前轮转角从初始车道沿着期望轨迹行驶到目标车道，且过程中不和两条车道上正常行驶的车辆发生碰撞。换道行为较为复杂，涉及规划，决策和控制等，换道辅助系统的设计和研究还远远不如跟驰辅助系统。目前大多数换道辅助系统根...
【技术保护点】
1.一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括：/n步骤一、建立基于正反梯形横摆角加速度的换道期望换道轨迹模型，然后利用期望总换道横向位移，期望横摆角加速度曲线，得到期望换道轨迹参数，再对期望换道轨迹拟合成高阶多项式；/n所述的期望总换道横向位移为车道宽度；所述的期望横摆角加速度曲线是将车辆换道过程中的期望横摆角加速度表示为随时间呈正反梯形变化规律的曲线，其中，正梯形或反梯形的下底对应的值为0，上底对应的值为期望横摆角加速度最大值
【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括：
步骤一、建立基于正反梯形横摆角加速度的换道期望换道轨迹模型，然后利用期望总换道横向位移，期望横摆角加速度曲线，得到期望换道轨迹参数，再对期望换道轨迹拟合成高阶多项式；
所述的期望总换道横向位移为车道宽度；所述的期望横摆角加速度曲线是将车辆换道过程中的期望横摆角加速度表示为随时间呈正反梯形变化规律的曲线，其中，正梯形或反梯形的下底对应的值为0，上底对应的值为期望横摆角加速度最大值或最小值为未知参数；所述的期望换道轨迹参数包括
步骤二、对换道车辆进行受力分析，建立三自由度车辆动力学模型；
步骤三、将非线性的三自由度车辆动力学模型转化为离散线性预测模型，建立模型预测控制器的目标函数和约束条件，在根据步骤一的期望换道轨迹获得预测时刻的车辆质心坐标后，计算输出控制车辆运动的控制变量；
所述的离散线性预测模型中，设置状态变量为控制变量为u＝[δf,Fxf]T，输出变量为设换道车辆坐标系为oxyz，地面坐标系为OXYZ，X、Y分别为换道车辆质心在地面坐标系下的X坐标和Y坐标，分别为换道车辆横摆角和横摆角速度，分别为换道车辆质心绝对速度的x轴分量和y轴分量，δf为换道车辆前轮转角，Fxf为换道车辆的前轮驱动力在x轴上的分量，上角标T表示转置；
所述的模型预测控制器用于计算控制变量增量序列，所述的目标函数是求取控制变量的增量序列，使得车辆跟踪期望轨迹的偏差最小；所述的约束条件包括为控制变量增量设置上下界，设置变道车辆的前轮胎和后轮胎的侧偏角不超过阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤一中，建立的期望横摆角加速度随时间的曲线，包括正等腰梯形曲线和反等腰梯形曲线，梯形的底角都相等；处于梯形的腰的时间段时，期望横摆角加速度均匀增加到最大值或均匀减少到最小值，处于梯形的底的时间段时，期望横摆角加速度保持在最大值或最小值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤一中，对期望横摆角加速度关于时间的表达式，对时间进行两次分段积分得到换道过程中期望横摆角关于时间的表达式，再结合换道车辆质心关于时间的轨迹方程以及期望总换道横向位移，求解未定参数进而确定期望换道轨迹表达式，再进行高阶多项式拟合。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤三中，将非线性的三自由度车辆动力学模型转化为离散线性预测模型，如下：
将步骤二建立的三自由度车辆动力学模型的换道车辆坐标系oxyz下的速度变换为地面坐标系OXYZ下的速度，得到三自由度车辆动力学模型的非线性时变方程组如下：
其中，和分别为换道车辆质心绝对速度的x轴分量和y轴分量，和分别是和的一阶导数；wr和分别为换道车辆横摆角速度和横摆角加速度；m为换道车辆的质量；a和b分别为换道车辆质心至其前轴的距离和至其后轴的距离；Ccf,Ccr分别为换道车辆前、后轮胎...
【专利技术属性】
技术研发人员：张辉，代华强，冯敏健，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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