【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人驾驶车的控制领域，尤其是关于无人驾驶车安全运动鲁棒控制方法。
技术介绍
1、随着车辆工业的快速发展，汽车已经逐渐成为人们出行的重要交通工具，不过也给人们的生命安全和道路拥堵带来了巨大挑战。因此，社会亟需一种更加高效的汽车行驶技术来提高人们的安全出行并降低城市拥堵。无人驾驶车作为高新技术融合的高度智能化产物，不仅是车辆工业未来的发展方向，也是解决交通拥堵，提高出行效率的重要途径。实际应用中，车辆运动控制是无人驾驶车的核心技术之一，直接关系着车辆能否以安全运动状态按照期望路径稳定行驶，是无人驾驶中最基本也是最重要的部分。因此，研究无人驾驶车安全运动状态的稳定跟踪控制方法，对确保车辆行驶的鲁棒性和安全性具有重要意义。
2、目前无人驾驶车运动跟踪控制方法已经取得了一些研究成果，然而还没有解决运动状态的安全性和路径曲率对跟踪性能的影响问题。如果无人驾驶车行驶中不能实现安全的运动状态，可能导致无人驾驶车状态突变而发生碰撞危险；同时，为了提高无人驾驶车鲁棒跟踪性能，需要补偿路径曲率对无人驾驶车运动的影响。到目前为止，还没有关于无人驾驶车安全运动状态的方法以及路径跟踪的鲁棒控制方法。本专利技术基于新视角提出了无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，为无人驾驶车提供了一种安全稳定运动的新技术。
技术实现思路
1、专利技术目的：
2、为了解决上述问题，本专利技术提供了无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，目的是提高无人驾驶车稳定运动的安全性和鲁棒性。p>
3、技术方案
4、本专利技术是通过以下技术方案来实现的：
5、无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于：
6、步骤1：利用无人驾驶车纵向运动模型，构建描述速度和加速度的运动状态方程；
7、步骤2：根据所述的运动状态方程，设计运动状态约束条件和控制障碍函数，提出纵向运动安全控制器，并通过优化求解使无人驾驶车获得纵向安全运动状态；
8、步骤3：根据所述的纵向安全运动状态，并应用横向动力学跟踪误差系统，构建无人驾驶车含有路径曲率扩展状态的系统模型；
9、步骤4：根据所述的扩展状态的系统模型，设计路径曲率扩展状态观测器，利用无人驾驶车横向路径跟踪误差，实现路径曲率观测；
10、步骤5：根据所述的路径曲率观测，设计横向路径跟踪鲁棒控制器，补偿路径曲率对无人驾驶车运动的影响，提高跟踪运动的鲁棒性和安全性。
11、（1）所述步骤1中，无人驾驶车纵向运动模型为：
12、 (1)
13、其中，和分别表示无人驾驶车纵向实际运动速度和加速度，和分别表示运动速度和加速度的变化率，表示控制输入加速度，表示时间常数。将无人驾驶车纵向运动模型转化为运动状态方程表达形式为：
14、 (2)
15、其中，
16、，，
17、表示无人驾驶车运动状态，和分别表示速度状态和加速度状态，和分别表示无人驾驶车状态方程矩阵。
18、（2）所述步骤2中，运动状态约束条件设计如下：
19、 ， (3)
20、其中， 和分别表示速度状态和加速度状态的安全约束值。
21、为了保证无人驾驶车具有纵向安全运动状态，设计控制障碍函数如下：
22、 (4)
23、由式(3)可知，于是对沿求偏导数可得：
24、 (5)
25、表示对的偏导数。对沿求李导数，得到，于是可得满足运动状态约束条件的安全控制输入集合为：
26、 (6)
27、其中，表示沿的李导数，表示沿的李导数，表示大于零的调节参数。
28、根据安全控制输入集合，将保证纵向运动安全控制器转化为求解如下的二次规划问题：
29、 (7)
30、其中，表示给定的正定矩阵，表示的转置，表示求解二次规划问题得到的纵向运动安全控制器，表示松弛变量，表示松弛变量系数。
31、于是，在纵向运动安全控制器的作用下，使无人驾驶车纵向速度状态和加速度状态满足约束条件(3)，保障了无人驾驶车运动状态的安全性。
32、（3）所述步骤3中，横向动力学跟踪误差系统模型为：
33、(8)
34、其中， ，和分别表示横向路径跟踪误差和偏航角跟踪误差，和分别表示路径跟踪误差和偏航角跟踪误差的变化率， t表示转置符号，表示前轮转向角，表示路径曲率。，，，和分别表示前后轮的侧偏刚度，和分别表示质心到前轴和后轴的距离。表示无人驾驶车质量，表示车辆绕轴的转动惯量，表示纵向安全运动速度。
35、令，，将模型(8)转化为如下形式的跟踪误差系统为：
36、 (9)
37、其中，表示无人驾驶车横向路径跟踪的控制输入，并且
38、，，，
39、为了保障无人驾驶车适应路径曲率的变化，并鲁棒地稳定跟踪横向运动路径，将曲率视为系统扩展状态，建立无人驾驶车含有路径曲率扩展状态的系统模型如下：
40、 (10)
41、其中，表示曲率项一阶可导的表达形式，且有界，即，表示曲率变化的上界。
42、（4）所述步骤4中，设计曲率扩展状态观测器如下：
43、 (11)
44、其中，表示的观测值，，表示观测器增益，。表示无人驾驶车横向路径跟踪误差和偏航角跟踪误差的输出，表示无人驾驶车横向路径跟踪误差和偏航角跟踪误差的输出观测值。
45、利用式(10)和式(11)，得到路径曲率观测误差模型如下：
46、 (12)
47、其中，表示观测误差。进一步，为了实现观测误差模型(12)的渐近稳定性，构建lyapunov函数如下：
48、 (13)
49、对沿观测误差模型(12)求导，可得：
50、 (14)
51、根据young’s不等式，得到：
52、 (15)
53、 (16)
54、 (17)
【技术保护点】
1.无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤1中，无人驾驶车纵向运动模型为：
3.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤2中，运动状态约束条件设计如下：
4.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤3中，横向动力学跟踪误差系统模型为：
5.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤4中，设计曲率扩展状态观测器如下：
6.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤5中，设计横向路径跟踪鲁棒控制器如下：
【技术特征摘要】
1.无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤1中，无人驾驶车纵向运动模型为：
3.根据权利要求1所述无人驾驶车安全运动状态的鲁棒跟踪控制方法，其特征在于所述步骤2中，运动状态约束条件设计如下：
4.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：党博宇，贾同，杜林青，张永山，左淏淼，黄玺成，
申请(专利权)人：东北大学，
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。