一种智能车辆及其路径跟踪的控制方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种智能车辆及其路径跟踪的控制方法、装置和存储介质。控制方法包括：搭建基于三自由度车辆动力学模型；搭建魔术公式轮胎模型；选取MPC作为基准，设计车辆横向控制算法；以双PID控制作为基准，设计车辆纵向控制算法；耦合车辆横向控制算法和车辆纵向控制算法，确定横纵向控制算法，并根据横纵向控制算法控制车辆。本发明专利技术解决的问题是：相关技术中的模型预测控制器的性能和横纵向解耦无法准确描述车辆行驶状态。确描述车辆行驶状态。确描述车辆行驶状态。

【技术实现步骤摘要】
一种智能车辆及其路径跟踪的控制方法、装置和存储介质


[0001]本专利技术涉及车辆
，具体而言，涉及一种智能车辆及其路径跟踪的控制方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，智能车辆的控制分为横向控制和纵向控制，工程上横向控制多以建立车辆运动学模型，以LQR作为横向控制算法，PID作为纵向控制算法为主。针对车辆这一复杂的系统，以LQR作为横向控制的主要算法可以保证车辆在平稳驾驶的工况下可以实现车辆较好的控制效果，但由于LQR算法无法对车辆状态量进行约束，在高速或大曲率等情况下容易出现控制误差较大的问题。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)在每一个采用时刻，根据获得的当前测量信息，在线求解一个有限时间开环优化问题，并将得到的控制序列的第一个元素作用于被控对象。在下一个采样时刻，重复上述过程：用新的测量值作为此时预测系统未来动态的初始条件，刷新优化问题并重新求解。并且能够对车辆状态量及控制量添加约束，相比于LQR更具优势，故现在对基于MPC的智能车辆控制方法研究也逐渐增多。
[0003]现有技术的缺陷和不足：
[0004]1.运动学模型无法准确描述车辆行驶状态，高速下车辆状态变化较大时，无法适应车辆高度非线性系统的使用；
[0005]2.以LQR作为横向控制算法无法对车辆的运动状态进行约束，在复杂工况或较极端工况下控制效果不理想；
[0006]3.传统的MPC算法参数固定，无法适应变化的车辆行驶工况，鲁棒性较差，不能根据车辆行驶工作进行自适应调整；
[0007]智能车辆路径跟踪控制算法是车辆实现智能驾驶功能的最后一环，是连接车辆执行机构的控制器，随着智能驾驶领域的不断发展，高级别的自动驾驶对车辆路径跟踪控制的性能也有了更高的要求，例如跟踪精度，稳定性，安全性等。同时，控制算法应有较强的鲁棒性，能适应自车状态及环境的变化。
[0008]由此可见，相关技术中存在的问题是：相关技术中的模型预测控制器的性能和横纵向解耦无法准确描述车辆行驶状态。

技术实现思路

[0009]本专利技术解决的问题是：相关技术中的模型预测控制器的性能和横纵向解耦无法准确描述车辆行驶状态。
[0010]为解决上述问题，本专利技术的第一目的在于提供一种智能车辆路径跟踪的控制方法。
[0011]本专利技术的第二目的在于提供一种智能车辆路径跟踪的控制装置。
[0012]本专利技术的第三目的在于提供一种智能车辆。
[0013]本专利技术的第四目的在于提供一种可读存储介质。
[0014]为实现本专利技术的第一目的，本专利技术的实施例提供了一种智能车辆路径跟踪的控制方法，控制方法包括：搭建基于三自由度车辆动力学模型；搭建魔术公式轮胎模型；选取MPC作为基准，设计车辆横向控制算法；以双PID控制作为基准，设计车辆纵向控制算法；耦合车辆横向控制算法和车辆纵向控制算法，确定横纵向控制算法，并根据横纵向控制算法控制车辆。
[0015]与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术以提升智能车辆路径跟踪控制算法性能及多工况适用性为目标，搭建三自由度车辆动力学模型及魔术公式轮胎模型，对传统的MPC横向控制算法进行改进，设计了自适应权重变化的模型预测控制器，并在纵向采用双PID控制对纵向位置及纵向速度进行跟踪控制，由于采用了三自由度动力学模型，算法可以实现横纵耦合的方式对车辆进行控制，控制效果更好。上述过程中，由于采用了更精确的车辆模型，能够减小模型与实际车辆行驶状态的误差，并设计自适应的MPC控制器，保证车辆对行驶工况变化的适应性。
[0016]在本专利技术的一个实施例中，搭建基于三自由度车辆动力学模型，包括：以大地为参考建立坐标系XOY，以车辆为参考建立坐标系oxyz，对车辆进行动力学分析，确定车辆沿x轴、y轴和z轴的动力学方程：
[0017][0018][0019][0020]将质心从车辆坐标系下的坐标转换到大地坐标系下的坐标：
[0021][0022][0023]根据轮胎侧向力、纵向力与侧偏角和滑移率的关系，并作简化考虑，确定基于三自由度车辆动力学模型：
[0024][0025]其中，坐标原点o在车辆质心处，x轴正方向为车辆前进方向，y轴与x轴在同一平面且垂直，遵循右手法则，z轴垂直于xoy平面；m为整车整备质量；a、b分别为车辆质心到后轴
的距离；为车辆横摆角；表示横摆角速度；表示横摆角速度的导数；I
Z
为车辆绕轴的转动惯量；和分别表示车辆在x轴、y轴方向上的速度和加速度；F
xf
、F
yf
分别为车辆前轮受到的沿x轴方向的力和沿y轴方向的力；F
xr
、F
yr
分别为车辆后轮受到的沿x轴方向的力和沿y轴方向的力；是将车辆坐标系下的车辆质心坐标转换到大地坐标系下的坐标的表现形式；C
lf
为前轮左侧轮胎的侧偏刚度；s
f
为前轮轮胎滑移率；C
cf
为前轮右侧轮胎的侧偏刚度；δ为车辆横摆角；s
r
为后轮轮胎滑移率；C
cr
为后轮右侧轮胎的侧偏刚度。
[0026]与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术的方法建立的三自由度车辆动力学模型能够保证横纵向控制通过速度进行耦合，相比于横纵向解耦更贴合车辆实际形式情况。
[0027]在本专利技术的一个实施例中，搭建魔术公式轮胎模型，包括：
[0028]建立魔术公式轮胎模型：
[0029]Y(x)＝D sin{C arctan[Bx
‑
E(Bx
‑
arctan(Bx))]}
[0030]其中，Y(x)为输出量，表示侧向力、纵向力或回正力矩；x为输入量，表示轮胎的滑移率或侧偏角；D、C、B、E为魔术公式轮胎模型的计算系数。
[0031]与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术的方法建立魔术公式轮胎模型，考虑轮胎附着圆，通过轮胎模型对MPC目标函数添加侧偏角约束，从而保证车辆行驶在安全阈值内，避免发生侧滑等危险情况。
[0032]在本专利技术的一个实施例中，选取MPC作为基准，设计车辆横向控制算法，包括：构建MPC线性误差模型；构建初始MPC目标函数；对初始MPC目标函数添加约束，确定MPC目标函数；根据MPC线性误差模型和MPC目标函数，确定车辆横向控制算法。
[0033]与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：本专利技术的方法能够更加准确地描述车辆的行驶状态。
[0034]在本专利技术的一个实施例中，构建MPC线性误差模型，包括：
[0035]对三自由度车辆动力学模型进行简化，获得公式一：
[0036][0037]其中，u(t)＝[δ]，表示控制量，即前轮转角；表示状态量；T为一个控制周期的大小；t为时刻；
[0038]公式一在某点处进行泰勒展开，只保留二阶以下的项，获得公式二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能车辆路径跟踪的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：搭建基于三自由度车辆动力学模型；搭建魔术公式轮胎模型；选取MPC作为基准，设计车辆横向控制算法；以双PID控制作为基准，设计车辆纵向控制算法；耦合所述车辆横向控制算法和所述车辆纵向控制算法，确定横纵向控制算法，并根据所述横纵向控制算法控制车辆。2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述搭建基于三自由度车辆动力学模型，包括：以大地为参考建立坐标系XOY，以车辆为参考建立坐标系oxyz，对车辆进行动力学分析，确定车辆沿x轴、y轴和z轴的动力学方程：、y轴和z轴的动力学方程：、y轴和z轴的动力学方程：将质心从车辆坐标系下的坐标转换到大地坐标系下的坐标：将质心从车辆坐标系下的坐标转换到大地坐标系下的坐标：根据轮胎侧向力、纵向力与侧偏角和滑移率的关系，并作简化考虑，确定基于三自由度车辆动力学模型：其中，坐标原点o在车辆质心处，x轴正方向为车辆前进方向，y轴与x轴在同一平面且垂直，遵循右手法则，z轴垂直于xoy平面；m为整车整备质量；a、b分别为车辆质心到后轴的距离；为车辆横摆角；表示横摆角速度；表示横摆角速度的导数；I
Z
为车辆绕轴的转动惯量；和分别表示车辆在x轴、y轴方向上的速度和加速度；F
xf
、F
yf
分别为车辆前轮受到的沿x轴方向的力和沿y轴方向的力；F
xr
、F
yr
分别为车辆后轮受到的沿x轴方向的力和沿y轴方向的力；是将车辆坐标系下的车辆质心坐标转换到大地坐标系下的坐
标的表现形式；C
lf
为前轮左侧轮胎的侧偏刚度；s
f
为前轮轮胎滑移率；C
cf
为前轮右侧轮胎的侧偏刚度；δ为车辆横摆角；s
r
为后轮轮胎滑移率；C
cr
为后轮右侧轮胎的侧偏刚度。3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，所述搭建魔术公式轮胎模型，包括：建立魔术公式轮胎模型：Y(x)＝D sin{C arctan[Bx
‑
E(Bx
‑
arctan(Bx))]}其中，Y(x)为输出量，表示侧向力、纵向力或回正力矩；x为输入量，表示轮胎的滑移率或侧偏角；D、C、B、E为魔术公式轮胎模型的计算系数。4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述选取MPC作为基准，设计车辆横向控制算法，包括：构建MPC线性误差模型；构建初始MPC目标函数；对所述初始MPC目标函数添加约束，确定MPC目标函数；根据所述MPC线性误差模型和所述MPC目标函数，确定所述车辆横向控制算法。5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，构建MPC线性误差模型，包括：对所述三自由度车辆动力学模型进行简化，获得公式一：其中，u(t)＝[δ]，表示控制量，即前轮转角；表示状态量；T为一个控制周期的大小；t为时刻；所述公式一在某点处进行泰勒展开，只保留二阶以下的项，获得公式二：将所述公式一和所述公式二相减并化简可以得到线性化方程，获得公式三：其中，将所述公式三离散化成计算机可以处理的数据，获得公式四：其中，A
k,t
＝I+TA(t)；B
k,t
＝TB(t)；T为采样时间；k＝t,t+1,
…
...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘绍飞，郑鑫宇，邢文治，章航嘉，娄君杰，余勇，郑习羽，
申请(专利权)人：宁波均胜智能汽车技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：