申请/专利权人：南京林业大学

申请日：2022-05-23

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN114859733B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.03.14#授权;2022.08.23#实质审查的生效;2022.08.05#公开

摘要：本发明提供了一种差动转向无人车轨迹跟踪及姿态控制方法，本方法通过差动转向实现无人车轨迹跟踪的同时，也提出了对车身姿态的控制以提高差动转向无人车的操纵稳定性。首先建立了无人车差动转向的动力学和运动学模型以及无人车侧倾模型，选取线性三自由度车辆模型作为参考模型以得到理想的车身侧倾角。给出了参考轨迹，通过模型预测控制器控制无人车差动转向模型跟踪给定的参考轨迹，以得到所需的差动力矩以及由此产生的前轮转角，设计了滑模控制器控制无人车侧倾模型跟踪理想车身侧倾角，并得到所需的侧倾力矩，仿真结果表明，模型预测控制和滑模控制器能使得差动转向无人车实现轨迹跟踪的同时也能实现车身姿态的控制。

主权项：1.一种差动转向无人车轨迹跟踪及姿态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1建立三个车辆模型包括无人车差动转向模型、无人车侧倾模型和参考模型；S11所述无人车差动转向模型包括纵向、侧向、横摆的动力学模型及运动学模型，用于通过模型预测控制跟踪特定轨迹，并获取所需的差动力矩以及由此产生的前轮转角；S12所述无人车侧倾模型用于通过滑模控制跟踪理想车身侧倾角；S13所述参考模型则主要为差动转向无人车的姿态控制提供理想的车身侧倾角；S2建立参考轨迹用于产生特定的行驶轨迹；S3通过模型预测控制器实现差动转向，并通过控制无人车跟踪特定的行驶轨迹以得到所需的差动力矩Mz；S4通过滑模控制器，即车身内倾控制器，控制无人车侧倾模型跟踪理想车身侧倾角，并通过指数趋近律的控制降低系统的抖动；S5对车辆模型进行仿真，并对仿真的结果进行分析；步骤S1无人车差动转向模型，XOY为惯性坐标系，xoy为固定在车辆质心的车体坐标系，根据牛顿第二定律，分别得沿x轴、y轴和绕z轴的受力平衡方程式为： Fyfl＝Fyfr＝kfαf，Fyrl＝Fyrr＝krαr，Fxfl＝Fxfr＝klfsf，Fxrl＝Fxrr＝klrsr， 其中，m为车辆总质量，ay为y轴方向车辆质心处的惯性加速度，和为沿y轴的侧向速度和加速度，和为沿x轴的纵向速度和加速度，和为车辆的横摆角速度和角加速度，Fyfl、Fyfr、Fyfr和Fyrr分别为前后左右四个车轮的侧向力，Fxfl、Fxfr、Fxrl和Fxrr分别为前后左右四个车轮的纵向力，Iz为车辆的横摆转动惯量，lf和lr分别为质心到前后轴的距离，ls为轮距的一半，kf和kr分别为前后轮侧偏刚度，αf和αr分别为前后轮侧偏角，klf和klr分别为前后轮纵向刚度，sf和sr分别为前后轮滑移率；由建立的运动学方程为 分布式直驱无人车的四个车轮内均安装轮毂电机，两前轮毂电机可实现差动转向，所谓差动转向是指通过同轴左右两轮的驱动力矩差来实现转向，当驾驶员的意图通过方向盘提供给电控单元后，电控单元就会分别给左右前轮的轮毂电机一个指令以产生大小不同的两个驱动力Fxfl和Fxfr，由于主销偏移距rσ的存在，此二驱动力分别绕各自的主销产生使得车轮向车辆纵向中心线偏转的力矩τdr和τdl，当此二力矩相时，汽车直行；当τdr≠τdl时，两车轮在转向梯形机构的作用下就会向力矩小的一侧偏转，从而实现差动转向；差动转向系统的动力学方程表示为 τa＝τar+τal＝2kfαfl23，Mz＝Tfl-Tfr＝Fxfl-Fxfrr，其中，Je和be分别为转向系统的效转动惯量和阻尼系数，τal和τar分别为左右前轮的回正力矩，τa为前轮的总回正力矩，Tfl和Tfr分别为左右前轮的驱动力矩，Fxfl和Fxfr分别为左右前轮的纵向力，Mz为左右前轮的差动力矩，r为轮胎滚动半径，τf为转向系统的摩擦力，l为前轮轮胎接地印迹的一半；综合1～3得到的无人车差动转向数学模型为 取状态变量为ut＝Mz时，则方程4可表示为 步骤S1无人车侧倾模型，考虑到车辆曲线行驶时，位于悬架上的车身向外倾斜会导致内侧车轮垂直载荷的急剧减小，当发生在前轮时极有能直接导致差动转向的失效，严重时甚至会引发车辆的侧翻，通过主动悬架将车身主动内倾至最佳角度使得重力分力与离心力平衡，则能有效保证车辆差动转向的有效性以及转向时的稳定性，建立的无人车侧倾动力学方程为： 其中，Ix为车辆的侧倾转动惯量，φv、和分别为侧倾角、角速度和角加速度，h为质心位置处侧倾中心高度到车轴的侧倾中心高度的距离，ms为车辆簧上质量，g为重力加速度，cv和kv为悬架的侧倾阻尼系数和侧倾刚度系数，Mx为主动悬架提供的侧倾力矩；将1中的第一个方程带入，得

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