申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2022-06-16

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN115042770B

主分类号：B60W30/04

分类号：B60W30/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.13#公开

摘要：本发明公开了一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其包括以下步骤：S1、确定车辆的参数；S2、基于确定的车辆参数，建立队列车辆的横向动力学模型；S3、基于步骤S2建立的队列车辆的横向动力学模型，设计模型预测控制器用于车辆系统的控制。本发明考虑了外部道路环境对队列车辆的干扰，通过鲁棒模型预测的方式保证系统实际状态的稳定性。通过基于路径的跟随方式，减小一定范围内的通信时延给车辆状态的影响。

主权项：1.一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定车辆的参数；S2、基于确定的车辆参数，建立队列车辆的横向动力学模型；S3、基于步骤S2建立的队列车辆的横向动力学模型，设计模型预测控制器用于车辆系统的控制；所述步骤S1中，车辆的参数包括固定参数和实时参数；其中，固有参数包括：车辆前后轴到车辆质心的距离Lf和Lr、车辆的质量m、车辆绕z轴的惯性矩Iz、车辆前轮和后轮的侧偏刚度系数Cαf和Cαr、系统采样时间τ、车辆受到的外界扰动wik的范围车辆转向角的上界ui,max、车辆转向角的下界ui,min、车辆横摆角速度的上界车辆横摆角速度的下界可接受的最大横向速度vy,i,max、可接受的最小横向速度vy,i,min、最大偏航角ψe,i,max、最小偏航角ψe,i,min、最大横向位移误差ye,i,max、最小横向位移误差ye,i,min、系统状态的权重矩阵Pi、控制输入的权重矩阵Qi以及反馈控制率Ki；实时参数包括：通过车载速度传感器和陀螺仪获得的车辆横向速度vy以及横摆角速度通过车载处理器获得的车辆与预期路径的横向位移误差ye和偏航角ψe；所述步骤S2包括：以车辆队列的第一辆车作为领航车辆，编号0，队列中的其他车辆作为跟随车辆；面对复杂的路况，领航车交由人类驾驶，而跟随车辆则通过控制器实现轨迹跟踪；假设车辆在平滑的路面行驶，忽略车辆的俯仰运动，以二自由度的车辆动力学模型作为控制器设计的依据；车辆以速度v行驶，相较于自身纵轴和横轴的速度分别为vx和vy；车辆的前轮转向角为δ，横摆角为ψ，质心侧偏角为β；Fxf和Fxr分别表示轮胎前轮和后轮上的纵向力，Fyf和Fyr分别表示轮胎前轮和后轮上的横向力；则单个车辆的横向动力学模型如下： 其中，为纵轴加速度，为横轴加速度，为横摆角加速度；假设车辆在正常的道路条件下行驶，轮胎工作在侧偏特性的线性区域内，此时轮胎上的横向受力与其侧滑角度α的关系为：Fyf＝CαfαfFyr＝Cαrαr车辆前后轮的侧滑角α和车辆的质心侧偏角β之间满足： αf为车辆前轮的侧滑角，αr为车辆后轮的侧滑角；车辆的质心侧偏角β表示为： 车辆的质心侧偏角小，进行近似，有： 假设车辆的纵向速度由其纵向控制器保持恒定值，车辆的横向动力学模型表示为: 所述模型描述单个车辆的横向运动状态，而在车辆行驶过程中，还要求车辆能够跟踪预期轨迹；路径K为车辆的预期路径，车辆的实际位置与预期路径K之间存在偏差；定义车辆的偏航角ψe为车辆方向与最近路径点S的切线方向之间的夹角：ψe＝ψ-θs则偏航角速度为： 定义车辆的横向位移误差ye为车辆的实际位置与期望位置之间的误差，通过矢量分解可知，横向位移误差的变化率为： 车辆的偏航角ψe小，进行小角度近似有： 从而得到单车横向跟随模型为： 在基于路径的车辆跟随方式下，车辆通过传感器监测前方车辆的位置，并通过车辆间的通信获得在前车在相应位置的横摆角速度信号，以此生成前方车辆的行驶轨迹；车辆通过对路径的跟踪实现对前方车辆的跟随；第i辆车的跟随目标是其当前位置与第i-1车的行驶轨迹最近的点此时车辆将前车在处的横摆角ψi-1作为预期路径的切线方向与水平线之间的夹角，并将前车在处的横摆角速度信号作为信号，输入到模型中；以s0作为行驶的起点，第i辆车自s0点起行驶的路程si满足： 其中， 在行驶过程中vx,i＞＞vy,i，有 由vx,it＝c，c为任意常数，得：sit＝ct由于车辆的偏航角小，因此车辆在当前时刻的参考信号近似为前方车辆自相同起点下，相同行驶路程的横摆角速度信号；假定该信号与当前时刻存在Δt的时间间隔，则： 车辆队列的领航车在给定转向角输入后生成行驶轨迹，控制器控制跟随车辆实现队列行驶；取uit＝δit，假设对任意t＜0，都有xit＝0，则第i辆跟随车辆的系统状态表述为: 其中， 由于系统的采样时间为τ，因此第i辆车的系统离散后的结果为：xik+1＝Gixik+Hiuik+Iidik其中，在实际应用场景中，车辆将不可避免的受到外界扰动的影响；假设外界扰动wk有界，则加入扰动后第i辆车的模型为:xik+1＝Gixik+Hiuik+Iidik+wik受车辆自身的限制，车辆的转向角有界，定义ui,max为车辆转向角的上界，ui,min为车辆转向角的下界，有ui,min≤ui≤ui,max，构成控制车辆的约束集合在车辆队列行驶过程中，为确保车辆行驶不发生侧倾，质心侧偏角接近于零；因此，给定横向速度vy的上下界，以确保行驶的安全性；同时，为确保车辆的跟随性能，给定横向误差与偏航角的上下界；受路面条件限制，车辆的横摆角速度存在上下界；定义为系统状态的上界，为系统状态的下界，有xi,min≤xi≤xi,max，构成状态量的约束集合对车辆系统进行控制的过程如下：跟随车辆的标称系统不受外界扰动的影响，其表达式如下： 其中，为的标称状态，为标称系统下的控制输入，取误差则误差系统表示为： 误差系统输出满足： 为确保系统状态在扰动作用下的收敛性，误差系统采用反馈控制： 此时，误差系统转化为： 则标称系统的输入和状态约束为: 其中为标称系统的最小鲁棒正不变集： 其中α满足α∈[0,1；α与p间满足通过模型预测控制器控制标称系统，令状态序列控制序列其中，表示k时刻预测的k+j时刻的系统状态，表示k时刻预测的k+j时刻的系统输入；模型预测控制器的优化目标如下： 满足如下动力学方程及约束： 是使得车辆队列横向弦稳定性得到满足时第i辆车的标称系统状态约束集合： 其中对于任意i∈[2,N]，定义属于集合的满足不等式: k*与时间间隔Δt间满足β为类函数；对于第1辆跟随车辆，其状态约束为： 集合满足： 式中σ为类函数；优化目标中每一步的代价函数l以及终端约束Vf满足： 上式中，Pi和Qi分别为优化目标中预测状态和输入相对应的加权矩阵，为保证控制器稳定性的终端约束；模型预测控制器在每一步时求解优化问题，获得相应的控制序列，其控制输出为: 通过控制输出进行车辆系统控制。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种基于分布式鲁棒模型预测的车辆队列横向控制方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD