一种防晕车自动驾驶车辆纵横向控制方法技术

本发明专利技术公开了一种防晕车自动驾驶车辆纵横向控制方法，首先建立车辆动力学模型，根据车辆动力学模型确定当前车辆行驶状态与路面信息，在获取到车辆行驶状态与路面信息后，在保证安全与效率的同时，尽量使得乘车人员不晕车的情况下根据驾驶人模型输出期望速度、期望加速度、期望车轮转角，对车辆进行纵横向控制。该方法采用非线性模型预测控制算法建立整合纵横向控制的驾驶人模型，该模型将晕车指标作为多目标函数中的一个函数，根据所采集到的路面信息与车身运行状态经驾驶人模型后输出驱动与转向控制参数，依此对车辆进行纵横向协同控制，在保证安全和效率的情况下防止乘车人员感到晕车，控制车辆完成指定目标。控制车辆完成指定目标。控制车辆完成指定目标。

【技术实现步骤摘要】
一种防晕车自动驾驶车辆纵横向控制方法


[0001]本专利技术实施涉及车辆控制
，具体涉及一种防止晕车的自动驾驶车辆纵横向控制方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶车辆作为智能交通系统的重要组成部分，其核心思想是：应用车载传感器获得车辆的运动状态、道路信息以及当前车辆位置，并通过对得到的信息进行处理，分析判断出车辆的安全状态，对未来行驶路线和速度进行规划，然后运用车辆的电子控制系统对车辆的转向系统和动力传动系统发出控制指令，通过转向与制动/驱动系统的配合使车辆能够沿着规划的车速和路径进行跟踪，完成自动驾驶的最终目标。
[0003]纵横向控制是研究自动驾驶车辆的基本问题，其中纵向控制是通过对自动驾驶车辆的驱动/制动进行控制，通过油门/刹车踏板的协调配合进行驱动/制动，从而实现对期望车速的精确快速跟踪。横向控制是指对智能车辆的前轮转角进行控制，使智能车辆能沿着规划的路径进行快速稳定的路径跟踪。由于车辆在运动过程中,其纵横向系统具有高度的非线性且相互之间存在复杂的耦合关系,设计稳定、有效的路径跟踪控制系统存在一定的困难。现有的纵横向控制方法分别独立设计纵横向控制逻辑，从本质上讲没有克服纵横向相互影响特性。如高速过弯时既要控制方向盘又要控制油门刹车，即车辆纵向与横向有很强的耦合性，将纵横向分开控制不符合车辆本身的物理特性，影响车辆行驶安全性。
[0004]此外，自动驾驶车辆不应仅仅考虑行驶的安全性，还要从乘客舒适度上考虑驾乘体验问题。目前已有的自动驾驶车辆纵横向控制方法虽然能完成既定路线的自动驾驶任务，但是在纵横向控制方法设计中没有考虑到乘车人晕车的情况，自动驾驶过程中产生的急加速、急减速与急转弯等操作驾驶行为使乘客经历不习惯的运动刺激，会使得乘客产生晕动症，即晕车现象。乘客评判自动驾驶出行服务优劣的标准除了安全到达目的地外，最重要的是乘坐舒适性。因此，自动驾驶车辆纵横向控制中的防晕车的研究对于自动驾驶出行服务的普及与服务水平的提升具有重要意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于解决目前自动驾驶车辆控制方法中没有从乘车人晕车方面考量自动驾驶行为。在车辆进行自动或辅助驾驶时，既从安全方面对车辆进行纵横向协同控制，又将防止乘车人员晕车作为一目标函数。
[0006]为实现上述目的，本专利技术公开了一种防止晕车的自动驾驶车辆纵横向控制方法，该方法采用非线性模型预测控制算法建立整合纵横向控制的驾驶人模型，该模型将晕车指标作为多目标函数中的一个函数，根据所采集到的路面信息与车身运行状态经驾驶人模型后输出驱动与转向控制参数，依此对车辆进行纵横向协同控制，在保证安全和效率的情况下防止乘车人员感到晕车，控制车辆完成指定目标。
[0007]一种防止晕车的自动驾驶车辆纵横向控制方法，包括以下步骤：
[0008]S1：建立车辆动力学模型
[0009]S2：根据车辆动力学模型确定当前车辆行驶状态与路面信息
[0010]其中，S2中所述的车辆行驶状态包括X、Y、u
x
、u
y
、r、δ；
[0011]X、Y分别表示车辆横纵向位置，u
x
、u
y
分别表示车辆纵向与横向速度，r为车辆偏航角速率，δ为前轮转角；
[0012]所述的路面信息包括车道宽度、道路转弯半径R
road
；
[0013]S3：在获取到车辆行驶状态与路面信息后，在保证安全与效率的同时，尽量使得乘车人员不晕车的情况下根据驾驶人模型输出期望速度、期望加速度、期望车轮转角；
[0014]所述驾驶人模型包括预估模型、包含多目标函数的成本函数以及限制式；所述驾驶人模型由非线性模型预测控制法实现，非线性模型预测控制法为基本算法，最后通过预估模型、成本函数、限制式三个结构，利用matlab中fmincon函数求得最佳解，推导出最佳行驶参数，即输出期望速度、期望加速度与期望车轮转角。
[0015]S4：对车辆进行纵横向控制
[0016]在得到期望速度、期望加速度、期望车轮转角的情况下，根据当前车辆运行状态，通过控制油门、刹车对车辆进行纵向控制，使得速度与加速度分别达到期望值，通过控制方向盘对车辆进行横向控制，使得车轮转角达到期望值，从而使当前车辆行驶状态到达期望行驶状态。
[0017]S5：重复步骤S3
‑
S4，将输出的控制量当做下一次时间节点的控制量重新输入到驾驶人模型当中，此时，车辆经过控制后的车辆状态也作为初始状态重新输入到驾驶人模型当中，同时更新路面信息重新经过驾驶人模型推导出最佳的行驶控制参数，从而使乘客获得舒适的乘车体验。
[0018]进一步地，步骤S1中，车辆动力学模型分为纵向动力学模型和横向动力学模型；
[0019]纵向动力学模型的表达式为：
[0020][0021]式中，F
x，engine
、F
x，brabe
、F
x，resis
分别表示引擎输出力、刹车力、空气阻力，表示车辆纵向加速度，r、v分别表示车辆偏航角速率、侧向速度。
[0022]式(1)中引擎输出力表达式为：
[0023][0024]式中，T
e
为引擎扭力。N
t
为变速箱齿轮比，N
d
拆收起齿轮比，η
th
为传输效率，R
tire
为车轮有效滚动半径；
[0025]所需求得引擎扭力的公式如下：
[0026]T
e
＝160tanh(5(ρ
‑
0.3))+133
ꢀꢀꢀ
(3)
[0027]式中，ρ为油门踏板量；
[0028]式(1)中刹车力表达式为：
[0029][0030]式(4)中，T
brake
分别为各轮刹车扭力与压力阀比值，P为主压力阀的压力值。
[0031]式(1)中空气阻力表达式为：
[0032]F
x，resis
＝C
a
·
u
x2
ꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0033]此处C
a
取0.4298；
[0034]所述车辆横向动力学模型为线性二自由度车辆模型，其表达式为：
[0035][0036]其中，汽车总质量为M，汽车前进速度为u
x
，汽车横向速度为u
y
，汽车横摆角速度为r，前、后轴等效侧偏刚度为K
f
、K
r
，质心到前、后轴的距离分别为a、b，前轮转角为δ，汽车绕z轴的转动惯量为I
z
。
[0037]进一步地，步骤S2中，在预估模型中推导未来状态参数必须要将当前参数进行离散化，离散化的预估模型表达式为：
[0038][0039]此预估模型中的状态参数X与控制量U分别为X＝[u
x
，y本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种防止晕车的自动驾驶车辆纵横向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立车辆动力学模型S2：根据车辆动力学模型确定当前车辆行驶状态与路面信息其中，S2中所述的车辆行驶状态包括X、Y、u
x
、u
y
、r、δ；X、Y分别表示车辆横纵向位置，u
x
、u
y
分别表示车辆纵向与横向速度，r为车辆偏航角速率，δ为前轮转角；所述的路面信息包括车道宽度、道路转弯半径R
road
；S3：在获取到车辆行驶状态与路面信息后，在保证安全与效率的同时，尽量使得乘车人员不晕车的情况下根据驾驶人模型输出期望速度、期望加速度、期望车轮转角；所述驾驶人模型包括预估模型、包含多目标函数的成本函数以及限制式；所述驾驶人模型由非线性模型预测控制法实现，非线性模型预测控制法为基本算法，最后通过预估模型、成本函数、限制式三个结构，利用matlab中fmincon函数求得最佳解，推导出最佳行驶参数，即输出期望速度、期望加速度与期望车轮转角；S4：对车辆进行纵横向控制在得到期望速度、期望加速度、期望车轮转角的情况下，根据当前车辆运行状态，通过控制油门、刹车对车辆进行纵向控制，使得速度与加速度分别达到期望值，通过控制方向盘对车辆进行横向控制，使得车轮转角达到期望值，从而使当前车辆行驶状态到达期望行驶状态；S5：重复步骤S3
‑
S4，将输出的控制量当做下一次时间节点的控制量重新输入到驾驶人模型当中，此时，车辆经过控制后的车辆状态也作为初始状态重新输入到驾驶人模型当中，同时更新路面信息重新经过驾驶人模型推导出最佳的行驶控制参数，从而使乘客获得舒适的乘车体验。2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆纵横向控制方法，其特征在于，步骤S1中，车辆动力学模型分为纵向动力学模型和横向动力学模型；纵向动力学模型的表达式为：式中，F
x,engine
、F
x,brabe
、F
x,resis
分别表示引擎输出力、刹车力、空气阻力，表示车辆纵向加速度，r、ν分别表示车辆偏航角速率、侧向速度；式(1)中引擎输出力表达式为：式中，T
e
为引擎扭力，N
t
为变速箱齿轮比，N
d
拆收起齿轮比，η
th
为传输效率，R
tire
为车轮有效滚动半径；所需求得引擎扭力的公式如下：T
e
＝160tanh(5(ρ
‑
0.3))+133
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中，ρ为油门踏板量；式(1)中刹车力表达式为：
式(4)中，T
brake
分别为各轮刹车扭力与压力阀比值，P为主压力阀的压力值；式(1)中空气阻力表达式为：F
x,resis
＝C
a
·
u
x2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)此处C
a
取0.4298；所述车辆横向动力学模型为线性二自由度车辆模型，其表达式为：其中，汽车总质量为M,汽车前进速度为u
...

【专利技术属性】
技术研发人员：付志军，刘国彬，蔡广宇，刘小焕，唐传胜，鲁岩，吴金梁，何文斌，侯俊剑，赵登峰，赵峰，郭耀华，丁金全，周放，邬昌军，
申请(专利权)人：郑州轻工业大学，
类型：发明
国别省市：