[发明专利]一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法

权利要求书

1.一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，建立考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型；

S2，建立车辆预瞄误差模型；

S3，设计横向模型预测控制器；

S4，设计纵向速度控制器；

S5，设计整车稳定性控制器。

2.根据权利要求1所述的一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，所述S1的步骤为：

建立考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型

式中，F₁、F₂分别为前、后轮侧向力；a、b分别为前、后轴到质心的距离；v_x、v_y分别为车辆纵向、侧向速度；γ₁为横摆角速度；δ为前轮转角；分别为车辆侧倾角、道路横向坡度角；h为质心到地面高度；m为车辆质量；g为重力加速度；I₁、I₂分别为绕z、x轴的转动惯量；M为侧倾阻力矩；H₁为车辆的侧倾刚度系数；H₂为侧倾阻尼系数。

3.根据权利要求1所述的一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，所述S2中的车辆预瞄误差模型为：

4.根据权利要求1所述的一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，将考虑路面地形的高速车辆等效动力学模型与车辆预瞄误差模型合并后用于横向模型预测控制器的设计；设计的预瞄距离发生器，用于解决预瞄误差模型中固定预瞄距离的问题；通过建立预测时域与道路曲率的函数关系来解决在大曲率道路上跟踪精度低的问题。

5.根据权利要求1所述的一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，步骤S4中所述纵向速度控制器中的期望速度使用指数模型表示。

控制器根据期望车速与实际车速计算获得车速误差，输入给PID控制器得到相应的驱动力矩或制动力矩，最后输出给车辆模型，从而达到控制车辆加、减速的目的。

期望纵向速度不再设为定值，因为驾驶人通常在实际驾驶中转弯时会降低车速以提高行驶路径和保证车辆行驶的稳定性。这时的期望速度可以用指数模型表示：

式中，V₁为指数模型下的期望车速；V₂为期望车速；ζ为敏感系数(与驾驶人驾驶习惯有关，驾驶人受弯道影响越小，ζ越大)T为车辆驱动力矩；e₃为车速误差；p₁、p₂、p₃分别为比例系数、积分系数、微分系数。

6.根据权利要求1所述的一种融合稳定性的智能汽车路径跟踪控制方法，其特征在于，运用质心侧偏角相平面图来判断车辆稳定性，继而决定稳定性控制器是否工作，当轨迹在稳定区域边界外，控制器开始工作，反之则不工作。根据行驶状态产生对应的附加横摆力矩进而改变车辆行驶状态，在完成路径跟踪的同时达到改善车辆稳定性的目的。