【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人驾驶，涉及无人车路径规划与跟踪控制技术，具体涉及一种面向不同路面条件的无人车避障方法。
技术介绍
1、自动驾驶汽车，作为未来汽车的发展方向，在减少交通事故、提高交通效率、节约能源、保护环境等方面具有广阔的应用前景。目前已经有许多相关技术得到了商业化，如车道保持技术、变道辅助、自适应巡航控制、自动泊车系统等。其中避障系统是保障车辆安全的关键，其目的在于构建出一条无碰撞的轨迹使得车辆顺利到达目的地。车辆的主动避障功能关键在于路径规划，目前有许多路径规划方法包括人工势场、随机采样、路径搜索、样条曲线等，其中人工势场能够为障碍物、道路、车道线等构建势场函数，由此精确地描绘出环境信息，来为车辆规划路径。现有的跟踪控制方法有纯跟踪控制、线性二次调节器、模型预测控制(mpc)等。模型预测控制技术能够通过精确的车辆动力模型来预测轨迹，同时在预测时域和控制时域内分别对控制目标的状态量和控制指令进行约束，并且通过设计代价函数来同时对多个指标进行优化，相比其他控制方法具有显著优势。mpc的有效性很大程度上取决于选择的车辆动力模型能否做出精确预测。一般的车辆运动学模型或单轨车辆动力学模型假设车辆行驶于路面条件良好的路面上，而当路面条件较为恶劣时，轮胎容易进入附着极限，此时就难以对车辆状态进行准确的预测，车辆更加容易失控。因此，研究不同路面条件下的车辆避障问题具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种面向不同路面条件的无人车避障方法，使车辆在行使时能根据当前时刻车辆自身状态、车辆
2、为实现以上目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、本专利技术提供一种面向不同路面条件的无人车避障方法，包括步骤：
4、实时获取车辆自身状态、障碍车辆状态以及路面附着系数，并根据获取的数据构建势场函数、七自由度车辆动力学模型以及非线性的轮胎模型；
5、根据上述构建的模型构建双层避障算法，所述双层避障算法由上层用于计算车辆避障控制指令的路径规划控制算法、下层用于计算车辆扭矩向量的扭矩计算算法组成，构建的双层避障算法使车辆在行使时能根据当前时刻车辆自身状态、车辆轮胎状态、路面附着系数采取对应的避障策略。
6、作为优选方案，构建的势场函数具体为：
7、
8、其中，hi为势场函数，anc为密度参数，bnc为形状参数，a为确定势场边界的安全因子，根据车辆车速以及路面附着系数由模糊推理曲面确定，si为车辆与障碍车辆i的符号距离。
9、作为优选方案，车辆状态包含以下参数：纵向速度vx，横向速度vy，横摆角ψ，横摆率r，全局x坐标x，全局y坐标y，
10、七自由度车辆动力学模型由以下差分等式组成：
11、
12、
13、
14、
15、
16、
17、其中，为纵向速度vx的变化率，ax为车辆纵向加速度，为横向速度vy的变化率，fy为车辆总横向力，m为车辆质量，为横摆角ψ的变化率，为横摆率r的变化率，mz为车辆横摆扭矩，iz为车辆横摆惯量。
18、作为优选方案，非线性的轮胎模型由以下等式组成：
19、
20、
21、
22、
23、其中，ωij为车轮转速，为车轮转速的变换率，mij为车轮转矩，iω为车轮旋转惯量，fl、fr、rl、rr分别表示车辆的左前轮、右前轮、左后轮、右后轮。
24、作为优选方案，上层路径规划控制算法根据势场函数、七自由度车辆动力学模型构建；
25、上层路径规划控制算法根据当前时刻车辆自身状态计算得到由车辆转向角、车辆纵向加速度组成的避障控制指令；
26、将避障控制指令中的车辆转向角输入到车辆转向机构中，将避障控制指令中的车辆纵向加速度输入到下层扭矩计算算法中。
27、作为优选方案，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，根据车辆转向角的最大值、车辆扭矩的最大值对计算得到的车辆转向角、车辆纵向加速度进行约束。
28、作为优选方案，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，对车辆转向角的增量、车辆纵向加速度的增量进行控制，以避免避障控制指令的控制动作变化过快。
29、作为优选方案，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，对车辆横摆率、车辆侧滑角进行约束，以对车辆状态进行约束从而保证车辆的稳定性。
30、作为优选方案，下层扭矩计算算法由pi控制器、额外扭矩分配算法构成；
31、所述pi控制器用于将上层路径规划控制算法输出的车辆纵向加速度转换为期望扭矩向量；
32、所述额外扭矩分配算法根据七自由度车辆动力学模型、轮胎模型构建，根据当前时刻车辆自身状态、车辆轮胎状态计算得到额外扭向量；
33、将期望扭矩向量与额外扭矩向量相加后得到的总扭矩向量输入到车辆的车轮扭矩执行机构。
34、作为优选方案，所述额外扭矩分配算法使用线性增量模型计算额外扭向量。
35、本专利技术的有益效果是：
36、1、设计的势场函数考虑了路面附着系数的影响，使得车辆在不同路面条件下能采取不同的避障策略，在低附着路面上会采取更加保守与舒适的避障路径。
37、2、根据势场函数、七自由度的车辆模型、非线性的轮胎模型构建双层避障算法，使计算得到避障策略更加精确。上层路径规划控制算法根据势场函数、七自由度车辆动力学模型构建，使得算法能够在避障的同时优化其他指标，并实时处理各种约束条件；下层额外扭矩分配算法能根据车辆自身状态、车辆轮胎状态对车辆扭矩进行重新分配，使得避障算法能够适应更加极端的驾驶条件和路面环境，有效提升了无人车行驶的安全性。
38、3、分层的避障算法对高复杂度的车辆动力学模型进行了拆分，有效降低避障策略计算的复杂度，提升计算效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，构建的势场函数具体为：
3.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，车辆状态包含以下参数：纵向速度vx，横向速度vy，横摆角ψ，横摆率r，全局X坐标X，全局Y坐标Y，
4.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，非线性的轮胎模型由以下等式组成：
5.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，上层路径规划控制算法根据势场函数、七自由度车辆动力学模型构建；
6.根据权利要求5所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，根据车辆转向角的最大值、车辆扭矩的最大值对计算得到的车辆转向角、车辆纵向加速度进行约束。
7.根据权利要求5所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，对车辆转向角的增
8.根据权利要求5所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，对车辆横摆率、车辆侧滑角进行约束，以对车辆状态进行约束从而保证车辆的稳定性。
9.根据权利要求5所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，下层扭矩计算算法由PI控制器、额外扭矩分配算法构成；
10.根据权利要求9所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，所述额外扭矩分配算法使用线性增量模型计算额外扭向量。
...【技术特征摘要】
1.一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，构建的势场函数具体为：
3.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，车辆状态包含以下参数：纵向速度vx，横向速度vy，横摆角ψ，横摆率r，全局x坐标x，全局y坐标y，
4.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，非线性的轮胎模型由以下等式组成：
5.根据权利要求1所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，上层路径规划控制算法根据势场函数、七自由度车辆动力学模型构建；
6.根据权利要求5所述的一种面向不同路面条件的无人车避障方法，其特征在于，在上层路径规划控制算法计算避障控制指令时，根据车辆转向角的最...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋秀兰，陆炜杰，穆健彬，何德峰，朱俊威，张昱，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。