一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法及控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制系统及控制方法，控制方法包括融合处理采集到的车辆数据并计算车辆质心侧偏角；根据车辆动力学模型预测车辆期望轨迹；判断车辆漂移启动状态；计算车辆漂移动态平衡状态；跟踪车辆期望轨迹与动态平衡状态；根据车辆期望轨迹与动态平衡状态控制车辆

【技术实现步骤摘要】
一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法及控制系统


[0001]本专利技术属于自动驾驶
，适用于双电机均需具备电制动能力的后轮双电独立驱动智能电动汽车，具体涉及一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制系统及控制方法
。

技术介绍

[0002]随着电动化
、
网联化
、
智能化的快速发展，人们对汽车的安全性和可操纵性提出了更高的需求
。
传统车辆的漂移大多数是专业驾驶员通过对制动和油门的操纵配合使车辆出现滑移，进而实现漂移功能
。
然而，在传统认知范围内，当车辆出现滑移即表示车辆处于不稳定状态，而在这种因滑移而产生的漂移过程中，专业驾驶员通过自身专业驾驶技能对车辆的控制可实现在滑移状态下对车辆的有效控制，提高了在车辆滑移等极限工况下的车辆的可操控性和行驶安全性
。
[0003]由于绝大多数驾驶员并不具备专业驾驶员的驾驶能力，实现对车辆的漂移控制较为困难，导致在滑移等不稳定的极限工况下车辆的可操控性和行驶安全性较差
。

技术实现思路

[0004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：所述控制方法步骤如下：
S1
：融合处理采集到的车辆数据并计算车辆质心侧偏角；
S2
：根据车辆动力学模型预测车辆期望轨迹；
S3
：判断车辆漂移启动状态；
S4
：计算车辆漂移动态平衡状态；
S5
：跟踪车辆期望轨迹与动态平衡状态；
S6
：根据车辆期望轨迹与动态平衡状态控制车辆
。2.
如权利要求1所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：步骤
S1
中，所述融合处理采集到的车辆数据过程如下：首先，分别采集记录
N
c
个数据采集周期
T
c
内的整车定位信息和整车运动过程中的姿态信息，其中：整车定位信息包括：大地坐标系下的横向位移
X
，大地坐标系下的纵向位移
Y
；整车运动过程中的姿态信息包括：纵向车速
v
x
，纵向加速度
a
x
，侧向车速
v
y
，侧向加速度
a
y
，车辆航向角
θ
，车辆横摆角速度
ω
；即可以得到：即可以得到：即可以得到：即可以得到：即可以得到：即可以得到：即可以得到：即可以得到：然后，对采集到的整车定位信息和整车运动过程中的姿态信息进行融合处理，具体过程如下：对“大地坐标系下的横向位移
X”的融合处理公式为：其中，
k
取值范围故，融合处理后的大地坐标系下的横向位移
X
为：其余整车定位信息和整车运动过程中的姿态信息的融合处理过程与“大地坐标系下的横向位移
X”的融合处理过程相同，即可得到其余融合后的整车定位信息和整车运动过程中
的姿态信息如下：的姿态信息如下：的姿态信息如下：的姿态信息如下：的姿态信息如下：的姿态信息如下：的姿态信息如下：所述计算车辆质心侧偏角过程如下：根据融合处理后的纵向车速
v
x
和侧向车速
v
y
数据，对车辆质心侧偏角
β
进行计算，计算公式如下：对上述车辆质心侧偏角
β
的进行泰勒展开，忽略高阶项可得到车辆质心侧偏角
β
为：
3.
如权利要求1所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：步骤
S2
中，所述预测车辆期望轨迹的过程包括：车辆运动状态预测
、
车辆运动状态预测结果拟合以及预测轨迹半径计算，其中：所述车辆运动状态预测过程如下：取状态量
ξ
：其中，
v
x
为纵向车速，
v
y
为侧向车速，为车辆航向角速度，
θ
为车辆航向角，
X
为大地坐标系下的横向位移，
Y
为大地坐标系下的纵向位移，
T
为预测周期；取状态系数矩阵
A
，状态方程为：
ξ
(k+1)
＝
(A
·
T
p
+I)
ξ
(k)
其中，
T
p
为离散系统周期，取离散的状态系数矩阵进一步获得取状态系数矩阵
A
为：
其中，
δ
f
为前轮转角，
δ
sw
为方向盘转角，
k
sw
为方向盘转角到前轮转角的传动比；
C
cf
为前轮侧偏刚度，
C
cr
为后轮侧偏刚度，
a
为质心到前轴的距离，
b
为质心到后轴的距离，
m
为整车质量，
I
z
为转动惯量；
N
p
个时刻的车辆状态，及预测未来
N
p
步长的车辆运动状态如下：取
ζ
＝
[
ξ
(k+1) ξ
(k+2) ξ
(k+3)
…
ξ
(k+N
p
)]
T
，可得到：其中，
N
p
为预测步长，
N
p
取值范围为
10
～
20
；所述车辆运动状态预测结果拟合过程如下：利用五次多项式对上述车辆运动状态预测结果进行拟合，并将拟合后的结果记为：所述预测轨迹半径计算过程如下：根据拟合后的结果计算预测轨迹的曲率半径
R
，计算公式如下：其中，
Y
为大地坐标系下的纵向位移
。4.
如权利要求2所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：步骤
S3
中，判断车辆漂移启动状态具体过程如下：首先，判断漂移功能开关是否开启，若未开启，则车辆正常驾驶；若开启，则进入下一步判断，若同时满足：
|
δ
sw
|
＞
δ
swmax
&&&&|
ω
|
＞
ω
max
&&|
β
|
＞
β
max
其中，“&&”为“且”关系，为方向盘转角速度；则记录此时刻的车速记为
V
sta
，即起漂车速，以及曲率半径
R
；若不能同时满足则车辆正常驾驶
。5.
如权利要求2所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：步骤
S4
中，计算车辆漂移动态平衡状态具体过程如下：根据下述公式计算：漂移平衡状态的车辆横摆角速度
ω
eq
、
漂移平衡状态的车辆质心侧偏角
β
eq
、
漂移平衡状态的车辆后轴纵向力
F
xreq
、
漂移平衡状态的车辆后轴侧向力
F
yreq
、
漂移平衡状态的车辆前轮转角
δ
eq
；
其中，
v
xeq
＝
V
sta
；
μ
为路面附着系数
。6.
如权利要求5所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：所述计算车辆漂移动态平衡状态过程还包括对计算得到的车辆漂移动态平衡状态进行修正处理，具体修正过程如下：“漂移平衡状态的车辆横摆角速度
ω
eq”的修正过程如下：记录两个计算周期的漂移平衡状态的车辆横摆角速度
ω
eq
，即
ω
eq
(k+1)、
ω
eq
(k+2)
，误差
Δω
eq
＝
ω
eq
(k+2)
‑
ω
eq
(k+1)
，修正后的漂移平衡状态的车辆横摆角速度
ω
eq
为：其中，
λ
为修正系数，取值范围0～1；其余漂移平衡状态量修正同理可得：修正后的漂移平衡状态的车辆质心侧偏角
β
eq
为：修正后的漂移平衡状态的车辆后轴纵向力
F
xreq
为：修正后的漂移平衡状态的车辆后轴侧向力
F
yreq
为：修正后的漂移平衡状态的车辆前轮转角
δ
eq
为：
7.
如权利要求2所述一种面向智能驾驶车辆极限漂移控制方法，其特征在于：所述步骤
S5
...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳立强，滕飞，肖峰，田端洋，邱能，高艾琛，
申请(专利权)人：长沙汽车创新研究院，
类型：发明
国别省市：