基于高速非奇异切换滑模的自主车辆路径跟踪控制方法技术

一种无人驾驶车辆路径跟踪控制方法，包括：

【技术实现步骤摘要】
基于高速非奇异切换滑模的自主车辆路径跟踪控制方法


[0001]本专利技术属于自主车辆
，尤其是在车辆避障弯道转向以及多变复杂路面工况下，保持良好的跟踪精度以及收敛速度的自主车辆路径跟踪控制方法
。

技术介绍

[0002]作为自主车辆的关键技术之一，路径跟踪问题的目标是控制车辆准确地跟踪给定的参考路径，同时在车辆动力学模型和运动学模型的基础上，保持纵向以及横向稳定性
。
由于道路和行驶条件的复杂性，特别是极端工况下，车辆的路径跟踪控制性能显得尤为重要
。
[0003]为了消除横向路径跟踪误差并保证车辆的稳定性，已有多种控制方法被采用，比如滑模控制
、
模型预测控制
、PID
控制以及模糊逻辑控制等
。
专利技术专利
CN109318905A
中，基于车辆的横向控制投影运动学模型，使用
PID
控制方法对车辆进行路径跟踪控制，但是该方法只考虑了车辆的运动学模型，忽略了当车辆运行于极端工况下时突出的动力学模型特性，不能有效的保证控制器的鲁棒性
。
另外公开号为
CN109795502A
的专利技术专利申请提出了基于模型预测控制的车辆路径跟踪控制算法，其考虑了车辆行驶过程中的安全性能
、
舒适性能以及经济性能但是该方法没有考虑到模型预测控制算法高昂的计算代价，难以得到实际的应用
。
[0004]目前自主车辆路径跟踪控制的研究领域，普遍存在控制精度
、
控制稳定性以及模型建立准确度等问题，如何设计更好的控制器来克服以上问题，具有重要的实际意义
。

技术实现思路

[0005]本专利技术要克服现有技术的上述缺点，提供一种自主车辆路径跟踪的控制方法，特别是当自主车辆路径跟踪过程中误差变化较大时，仍能保持良好的控制精度和控制稳定性，并且对模型参数的不确定性以及外界扰动具有一定的鲁棒性
。
[0006]为了达到以上目的，本专利技术的技术方案为：一种高速非奇异切换滑模控制方法，包括如下步骤：
[0007]A
：在车辆仿真软件
Carsim
中建立一辆具有高保真度的车辆模型，设置其输入变量为前轮转角
δ
fl
、
δ
fr
以及后轮转角
δ
rl
、
δ
rr
；输出变量为车辆纵向与横向速度
v
x
、v
y
；车辆纵向和横向加速度
a
x
、a
y
；车辆航向角
、
横摆角速度以及侧滑角
φ
、
γ
、
β
；地面摩擦附着系数
μ
；路径曲率
ρ
以及车辆质心位于地面坐标系上的坐标点
x0、y0；
[0008]B:
基于车辆的实时位置信息
x0以及上层轨迹规划控制器得到参考航向角与参考横向位移，再结合车辆的实时航向角和位置坐标，得到投影点的映射误差，推出车辆的运动学模型；
[0009]C
：结合车辆的横向和纵向加速度以及车身结构参数得到作用于每个车轮上的垂直载荷的估计值，由此再加上车辆前后轴的标称转向刚度以及负载因数得到时变的非线性转向刚度；利用小角度近似法得到轮胎滑移角的简化表达式；最后结合上述公式得到车轮所受侧向力；
[0010]D
：基于得到的车轮侧向力的估计值求出车辆的横摆角速度，并由此推出车辆的侧滑角，得到车辆的动力学模型；
[0011]E
：由得到的车辆运动学模型和车辆动力学模型，推出关于投影点映射误差的二阶集总误差模型表达式，并由此设计高速非奇异切换滑模控制器；
[0012]F
：根据得到的集总误差模型与系统的参考误差信号设计高速非奇异切换滑模面表达式，通过选取合适的参数，提高收敛速度与跟踪精度的同时保证了系统的鲁棒性；
[0013]G
：设计控制器输入变量作为车辆的前轮转角输入信号，在该控制器作用下可以保证误差的有限时间收敛，并且使得该系统对于参数不确定性和外界扰动具有较好的鲁棒性
。
也就是说无人驾驶车辆能够保证有效地跟踪参考路径
。
[0014]与现有技术相比，本专利技术具有如下优势：
[0015]1、
综合考虑了车辆的运动学模型以及动力学模型，同时采用轮胎的魔术公式建立了较为精确的车辆模型，特别是当车辆行驶在极端工况下时，该模型能够很好的拟合车辆的非线性特性
。
[0016]2、
设计了一个高速非奇异切换滑模控制器，在一定程度上提高了控制的精度
、
降低了误差的收敛时间
、
有效抑制了系统的抖振现象，同时对于系统的参数不确定性和外界的干扰具有良好的鲁棒性
。
附图说明
[0017]图1为本专利技术方法的流程图；
[0018]图2是本专利技术的车辆路径跟踪模型示意图；
[0019]图3是本专利技术的辆横向位移的跟踪情况；
[0020]图4是本专利技术的跟踪误差图；
[0021]Δ
θ
:
车辆航向角误差；
[0022]e
m
:
投影点映射误差；
[0023]δ
f
:
车辆前轮转角控制输入；
[0024]x
m
:
投影距离；
[0025]l1:
前轴中心点离车辆质心的距离；
[0026]l2:
后轴中心点离车辆质心的距离；
[0027]v:
车辆行驶速度；
[0028]e:
车辆质心偏离参考路径的横向位移；
[0029]θ
r
:
参考航向角；
[0030]Reference path:
参考路径
。
具体实施方式
[0031]下面结合附图，具体说明本专利技术的技术方案
。
[0032]如图1所示，本专利技术基于投影模型的无人驾驶车辆自适应递归终端滑模控制方法，主要步骤如下：
[0033]A:
在车辆仿真软件
Carsim
中建立一辆具有高保真度的车辆模型，设置其输入变量为前轮转角
δ
fl
、
δ
fr
以及后轮转角
δ
rl
、
δ
rr
；输出变量为车辆纵向与横向速度
v
x
、v
y
；车辆纵向
和横向加速度
a
x
、a
y
；车辆航向角
、
横摆角速度以及侧滑角
θ
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于高速非奇异切换滑模的自主车辆路径跟踪控制方法，具体包括如下步骤：
A
：在车辆仿真软件
Carsim
中建立一辆具有高保真度的车辆模型，设置其输入变量为前轮转角
δ
fl
、
δ
fr
以及后轮转角
δ
rl
、
δ
rr
；输出变量为车辆纵向与横向速度
v
x
、v
y
；车辆纵向和横向加速度
a
x
、a
y
；车辆航向角
、
横摆角速度以及侧滑角
θ
、
γ
、
β
；地面摩擦附着系数
μ
；路径曲率
ρ
以及车辆质心位于地面坐标系上的坐标点
x0、y0；
B:
基于车辆的实时位置信息
x0以及上层轨迹规划控制器得到参考航向角与参考横向位移，再结合车辆的实时航向角和位置坐标，得到预瞄点的映射误差，推出车辆的运动学模型；
C
：结合车辆的横向和纵向加速度以及车身结构参数得到作用于每个车轮上的垂直载荷的估计值，由此再加上车辆前后轴的名义转向刚度以及负载因数得到时变的非线性转向刚度；利用小角度近似法得到轮胎滑移角的简化表达式；最后结合上述公式得到车轮所受侧向力；
D
：基于得到的车轮侧向力的估计值求出车辆的横摆角速度，并由此推出车辆的侧滑角，得到车辆的动力学模型；
E
：由得到的车辆运动学模型和车辆动力学模型，推出关于预瞄点映射误差的二阶集总误差模型表达式，并由此设计自适应递归终端滑模控制器；
F
：根据得到的集总误差模型与系统的参考误差信号设计递归终端滑模面表达式，并根据自适应法则实时更新滑模面的控制参数，通过选取合适的参数，使得滑模变量初始值为零，省去了控制过程中的趋近阶段，加速控制收敛；
G
：设计控制器输入变量作为车辆的前轮转角输入信号，在该控制器作用下可以保证误差的有限时间收敛，并且使得该系统对于参数不确定性和外界扰动具有较好的鲁棒性，无人驾驶车辆能够保证有效地跟踪参考路径
。2.
根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，步骤
A
中的车辆模型为四轮转向，后轮转向角度输入为零
。3.
根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，步骤
B
具体包括如下步骤：
(B1)
车辆跟踪参考横向位移和参考航向角如下：
(B2)
简化车辆运动学模型如下：其中
e
m
为投影点到参考路径的映射误差距离；
e
为车辆质心偏离参考路径的横向位移；
x
m
为投影距离；
Δ
θ
为车辆航向角误差；
v
x
、v
y
分别为车辆的纵向速度和横向速度；
d
为车辆沿参考路径驶过的距离；
γ
为车辆横摆角速度；
ρ
为参考路径曲率

【专利技术属性】
技术研发人员：孙哲，李圣瑞，李志鹏，陈博，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：