一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其包括以下步骤：S1、确定车辆的参数；S2、基于确定的车辆参数，建立队列车辆的横向动力学模型；S3、基于步骤S2建立的队列车辆的横向动力学模型，设计模型预测控制器用于车辆系统的控制。本发明专利技术考虑了外部道路环境对队列车辆的干扰，通过鲁棒模型预测的方式保证系统实际状态的稳定性。通过基于路径的跟随方式，减小一定范围内的通信时延给车辆状态的影响。给车辆状态的影响。给车辆状态的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法


[0001]本专利技术涉及智慧交通的
，尤其涉及到一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法。

技术介绍

[0002]随着汽车保有量的不断增加，交通网络已经接近其所能承载的能力极限。通过增加基础设施建设来增加交通网络容量的方法，无法作为一种能够长期使用的手段。因此，能够提高道路利用率的自动车辆队列驾驶技术，在过去的几十年中得到了发展。车辆队列由一系列能够近距离驾驶的车辆构成，通过车载测量元件或者是车辆间的通信来协调车辆的运动状态。允许近距离驾驶的车辆队列能够增大交通网络的密度，同时也能够减少燃料的消耗。
[0003]目前车辆队列研究大多关注于车辆的纵向运动控制，然而在日常行驶场景中，除了直线行驶，变道、拐弯等转向运动也极为常见。在这类驾驶场景中，车辆的转向操作通常交由驾驶员进行，但是在高速低间距的条件下，人为的转向操作将可能导致安全问题，因此对车辆队列进行横向控制显得尤为重要。其中，车辆的横向控制过程涉及车辆的质心侧偏角，如果该角过大，车辆将有侧倾的风险，因此控制策略需保证车辆的横向稳定性。同时，由于队列车辆之间具有一定的耦合，前方车辆的状态将影响到后方的车辆，为避免车辆与其它车道的车辆发生碰撞的风险，控制策略需保证车辆队列的横向队列稳定性。实际的道路环境复杂多样，因此控制策略必须具备一定的鲁棒性。

技术实现思路

[0004]本专利技术专利的目的是在扰动存在的情况下，提供一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，以满足车辆的横向稳定性及队列的稳定性要求。
[0005]为实现上述目的，本专利技术所提供的技术方案为：
[0006]一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，包括以下步骤：
[0007]S1、确定车辆的参数；
[0008]S2、基于确定的车辆参数，建立队列车辆的横向动力学模型；
[0009]S3、基于步骤S2建立的队列车辆的横向动力学模型，设计模型预测控制器用于车辆系统的控制。
[0010]进一步地，所述步骤S1中，车辆的参数包括固定参数和实时参数；
[0011]其中，
[0012]固有参数包括：车辆前后轴到车辆质心的距离L
f
和L
r
、车辆的质量m、车辆绕z轴的惯性矩I
z
、车辆前轮和后轮的侧偏刚度系数C
αf
和C
αr
、系统采样时间τ、车辆受到的外界扰动w
i
(k)的范围车辆转向角的上界u
i,max
、车辆转向角的下界u
i,min
、车辆横摆角速度的上界车辆横摆角速度的下界可接受的最大横向速度v
y,i,max
、可接受的最小横向速
度v
y,i,min
、最大偏航角ψ
e,i,max
、最小偏航角ψ
e,i,min
、最大横向位移误差y
e,i,max
、最小横向位移误差y
e,i,min
、系统状态的权重矩阵P
i
、控制输入的权重矩阵Q
i
以及反馈控制率K
i
；
[0013]实时参数包括：通过车载速度传感器和陀螺仪获得的车辆横向速度v
y
以及横摆角速度通过车载处理器获得的车辆与预期路径的横向位移误差y
e
和偏航角ψ
e
。
[0014]进一步地，所述步骤S2包括：
[0015]以车辆队列的第一辆车作为领航车辆，编号0，队列中的其他车辆作为跟随车辆；面对复杂的路况，领航车交由人类驾驶，而跟随车辆则通过控制器实现轨迹跟踪；假设车辆在平滑的路面行驶，忽略车辆的俯仰运动，以二自由度的车辆动力学模型作为控制器设计的依据；车辆以速度v行驶，相较于自身纵轴和横轴的速度分别为v
x
和v
y
；车辆的前轮转向角为δ，横摆角为ψ，质心侧偏角为β；F
xf
和F
xr
分别表示轮胎前轮和后轮上的纵向力，F
yf
和F
yr
分别表示轮胎前轮和后轮上的横向力；则单个车辆的横向动力学模型如下：
[0016][0017][0018][0019]其中，为纵轴加速度，为横轴加速度，为横摆角加速度；
[0020]假设车辆在正常的道路条件下行驶，轮胎工作在侧偏特性的线性区域内，此时轮胎上的横向受力与其侧滑角度α的关系为：
[0021]F
yf
＝C
αf
α
f
[0022]F
yr
＝C
αr
α
r
[0023]车辆前后轮的侧滑角α和车辆的质心侧偏角β之间满足：
[0024][0025][0026]α
f
为车辆前轮的侧滑角，α
r
为车辆后轮的侧滑角；
[0027]车辆的质心侧偏角β表示为：
[0028][0029]车辆的质心侧偏角小，进行近似，有：
[0030][0031][0032]假设车辆的纵向速度由其纵向控制器保持恒定值，车辆的横向动力学模型表示为:
[0033][0034][0035]上述模型描述单个车辆的横向运动状态，而在车辆行驶过程中，还要求车辆能够跟踪预期轨迹；路径K为车辆的预期路径，车辆的实际位置与预期路径K之间存在偏差；
[0036]定义车辆的偏航角ψ
e
为车辆方向与最近路径点S的切线方向之间的夹角：
[0037]ψ
e
＝ψ
‑
θ
s
[0038]则偏航角速度为：
[0039][0040]定义车辆的横向位移误差y
e
为车辆的实际位置与期望位置之间的误差，通过矢量分解可知，横向位移误差的变化率为：
[0041][0042]车辆的偏航角ψ
e
小，进行小角度近似有：
[0043][0044]从而得到单车横向跟随模型为：
[0045][0046][0047][0048][0049]在基于路径的车辆跟随方式下，车辆通过传感器监测前方车辆的位置，并通过车辆间的通信获得在前车在相应位置的横摆角速度信号，以此生成前方车辆的行驶轨迹；车辆通过对路径的跟踪实现对前方车辆的跟随；第i辆车的跟随目标是其当前位置与第i
‑
1车的行驶轨迹最近的点此时车辆将前车在处的横摆角ψ
i
‑1作为预期路径的切线方向与水平线之间的夹角，并将前车在s处的横摆角速度信号作为信号，输入到模型中；
[0050]以s0作为行驶的起点，第i辆车自s0点起行驶的路程s
i
满足：
[0051][0052]其中，
[0053][0054]在行驶过程中v
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定车辆的参数；S2、基于确定的车辆参数，建立队列车辆的横向动力学模型；S3、基于步骤S2建立的队列车辆的横向动力学模型，设计模型预测控制器用于车辆系统的控制。2.根据权利要求1所述的一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，车辆的参数包括固定参数和实时参数；其中，固有参数包括：车辆前后轴到车辆质心的距离L
f
和L
r
、车辆的质量m、车辆绕z轴的惯性矩I
z
、车辆前轮和后轮的侧偏刚度系数C
αf
和C
αr
、系统采样时间τ、车辆受到的外界扰动w
i
(k)的范围车辆转向角的上界u
i,max
、车辆转向角的下界u
i,min
、车辆横摆角速度的上界车辆横摆角速度的下界可接受的最大横向速度v
y,i,max
、可接受的最小横向速度v
y,i,min
、最大偏航角ψ
e,i,max
、最小偏航角ψ
e,i,min
、最大横向位移误差y
e,i,max
、最小横向位移误差y
e,i,min
、系统状态的权重矩阵P
i
、控制输入的权重矩阵Q
i
以及反馈控制率K
i
；实时参数包括：通过车载速度传感器和陀螺仪获得的车辆横向速度v
y
以及横摆角速度通过车载处理器获得的车辆与预期路径的横向位移误差y
e
和偏航角ψ
e
。3.根据权利要求2所述的一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其特征在于，所述步骤S2包括：以车辆队列的第一辆车作为领航车辆，编号0，队列中的其他车辆作为跟随车辆；面对复杂的路况，领航车交由人类驾驶，而跟随车辆则通过控制器实现轨迹跟踪；假设车辆在平滑的路面行驶，忽略车辆的俯仰运动，以二自由度的车辆动力学模型作为控制器设计的依据；车辆以速度v行驶，相较于自身纵轴和横轴的速度分别为v
x
和v
y
；车辆的前轮转向角为δ，横摆角为ψ，质心侧偏角为β；F
xf
和F
xr
分别表示轮胎前轮和后轮上的纵向力，F
yf
和F
yr
分别表示轮胎前轮和后轮上的横向力；则单个车辆的横向动力学模型如下：示轮胎前轮和后轮上的横向力；则单个车辆的横向动力学模型如下：示轮胎前轮和后轮上的横向力；则单个车辆的横向动力学模型如下：其中，为纵轴加速度，为横轴加速度，为横摆角加速度；假设车辆在正常的道路条件下行驶，轮胎工作在侧偏特性的线性区域内，此时轮胎上的横向受力与其侧滑角度α的关系为：F
yf
＝C
αf
α
f
F
yr
＝C
αr
α
r
车辆前后轮的侧滑角α和车辆的质心侧偏角β之间满足：
α
f
为车辆前轮的侧滑角，α
r
为车辆后轮的侧滑角；车辆的质心侧偏角β表示为：车辆的质心侧偏角小，进行近似，有：车辆的质心侧偏角小，进行近似，有：假设车辆的纵向速度由其纵向控制器保持恒定值，车辆的横向动力学模型表示为:为:所述模型描述单个车辆的横向运动状态，而在车辆行驶过程中，还要求车辆能够跟踪预期轨迹；路径K为车辆的预期路径，车辆的实际位置与预期路径K之间存在偏差；定义车辆的偏航角ψ
e
为车辆方向与最近路径点S的切线方向之间的夹角：ψ
e
＝ψ
‑
θ
s
则偏航角速度为：定义车辆的横向位移误差y
e
为车辆的实际位置与期望位置之间的误差，通过矢量分解可知，横向位移误差的变化率为：车辆的偏航角ψ
e
小，进行小角度近似有：从而得到单车横向跟随模型为：从而得到单车横向跟随模型为：
在基于路径的车辆跟随方式下，车辆通过传感器监测前方车辆的位置，并通过车辆间的通信获得在前车在相应位置的横摆角速度信号，以此生成前方车辆的行驶轨迹；车辆通过对路径的跟踪实现对前方车辆的跟随；第i辆车的跟随目标是其当前位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：李攀硕，翁智祥，鲁仁全，李鸿一，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：