【技术实现步骤摘要】
面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法及域控制架构
[0001]本专利技术是关于一种面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法、装置及域控制架构，涉及车辆极限驾驶领域。
技术介绍
[0002]根据世界卫生组织统计，90％以上的交通事故是因驾驶员操作失误造成的，在这之中造成重大人员伤亡的交通事故主要发生在极限驾驶工况。在极限驾驶工况下汽车常处于高车速、急转向的状态，车辆控制裕度减小，更加容易失稳。随着自动驾驶技术和底盘智能化技术的发展，一些厂商开发了智能汽车极限安全功能和极限驾驶体验功能。目前，极限驾驶功能大体分为基于模型求解的方法和利用数据驱动的方法。其中，模型求解的方法大多根据性能要求设计代价函数，通过最小化代价函数来寻求约束内最佳的控制策略；数据驱动的方法收集大量“输入
‑
输出”数据，通过机器学习、深度学习直接生成控制策略。
[0003]基于模型求解或数据驱动的极限驾驶功能重视优化功能预设的性能，而忽视了极限驾驶功能本身为车辆带来的潜在安全风险。极限驾驶功能实现过程中可能遇到障碍物侵入或路面变化等环...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法，其特征在于，包括：S10、获得环境状态信息以及车辆极限驾驶功能状态信息；S20、确定车辆是否接近实时物理约束边界，如果为是，则进入步骤S50；如果为否，则进入步骤S30；S30、确定车辆是否超越动力学安全边界，如果为是，则进入步骤S50；如果为否，则进入步骤S40；S40、完全信任极限驾驶控制输出；S50、计算车辆的目标横摆角及目标车速；S60、结合边界有限时间干预目标横摆角和/或目标车速，其中，对目标横摆角进行干预确保车辆距离物理约束边界存在安全距离，对目标车速干预确保车辆的动力学稳定；S70、根据目标车速和目标横摆角计算安全控制量。2.根据权利要求1所述的面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法，其特征在于，所述确定车辆是否接近实时物理约束边界，包括：根据车辆与物理约束边界的距离、相对运动速度判断车辆接近程度，其中，实时物理约束边界指当前所执行功能无法自适应的突变道路边界或道路中的突现障碍物。3.根据权利要求1所述的面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法，其特征在于，所述确定车辆是否超越动力学安全边界，包括：动力学安全边界是指车辆的横摆角速度和质心侧偏角在相图中预设的边界，若车辆当前状态的点不在边界内，即认为车辆超越动力学安全边界。4.根据权利要求1所述的面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法，其特征在于，所述计算车辆的目标横摆角及目标车速，包括：建立车辆动力学模型，根据车辆当前状态及极限驾驶控制模块动作，预测下一车辆状态；从下一车辆状态中选取车速和横摆角作为目标跟踪量，选取Frenet坐标系的横向偏差作为跟踪参考量：式中，分别为预计车速、预计横摆角速度、预计沿道路法向速度，s
t
为当前车辆状态，a
input
为滤波前输入，s
t+1
为下一时刻状态。5.根据权利要求1所述的面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制方法，其特征在于，所述结合实时物理约束边界有限时间干预目标横摆角和/或目标车速，包括：结合控制障碍函数和递增时间标度函数Φ
T
对目标横摆角进行干预，把接近的物理约束边界对极限驾驶控制模块的影响限制在有限时间T内：约束边界对极限驾驶控制模块的影响限制在有限时间T内：
实时判定车辆状态失稳风险，降低目标车速v
d
得到v
safe
；式中，为预计横摆角速度，l
d
为预计沿道路法向速度，l是实际沿道路法向速度，v是车辆总车速，∈,b为正参数，s
p
为控制安全滤波介入的最大距离，β为车辆质心侧偏角，T为预设的有限时间，t是滤波器触发后的实际时间，n为阶数。6.一种面向极限驾驶功能的动态安全滤波控制系统，其特征在于，该系统包括：信息获取模块，被配置为获得环境状态信息以及功...
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