[发明专利]融合反步法的智能汽车轨迹跟踪控制方法

说明书

本发明涉及融合反步法的智能汽车轨迹跟踪控制方法，包含以下步骤：步骤1)建立智能汽车的三自由度运动学位姿误差微分方程；步骤2)推导基于反步法的车速和横摆角速度的控制律，结合Lyapunov稳定性判据验证系统的稳定性；步骤3)建立融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制方法和融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制方法；步骤4)利用轨迹跟踪的稳态误差、超调量和调整时间指标，评价控制方法的准确性、稳定性和快速性等性能。与现有的技术相比，本发明具有融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制方法采用新型趋近律改善抖振问题，融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制方法实现轨迹跟踪自适应控制、提升轨迹跟踪稳定性和快速性等优点。本发明应用于智能汽车的轨迹跟踪控制方法领域。

技术领域

本发明涉及智能汽车的轨迹跟踪控制方法，特别涉及反步法分别融合滑模变结构控制方法和模糊自适应控制方法，形成融合反步法的智能汽车轨迹跟踪控制方法。建立智能汽车的三自由度运动学位姿误差微分方程，推导基于反步法的车速和横摆角速度控制律，结合Lyapunov稳定性判据验证系统的稳定性；建立融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制方法和融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制方法，利用轨迹跟踪的稳态误差、超调量和调整时间三个指标比较控制方法的准确性、稳定性和快速性的优劣。

背景技术

随着智能汽车技术发展，智能汽车的轨迹跟踪控制方法成为热门的研究课题。轨迹跟踪控制的目的是使车辆位姿误差趋近零。首先，分析车辆参考位姿和当前实际车辆位姿之间的位姿误差。然后，将车辆位姿误差、参考车速和参考横摆角速度输入设计的轨迹跟踪控制器中，获得车辆跟踪参考轨迹时的实际车速和实际横摆角速度，此过程不断循环，实现对跟踪误差的实时循环控制。目前，智能汽车的轨迹跟踪控制方法主要包括反步法、滑模变结构控制方法、模糊控制方法等。国内外学者在该领域取得了一定成果。

反步法(Backstepping method)是1991年首次提出的控制方法，具有更方便设计系统控制律、增强系统鲁棒性等优点，得到广泛应用。例如：中国专利《一种基于切换性能函数技术的AUV鲁棒轨迹跟踪控制方法》(申请公布号：CN 112947077 A)公开了一种基于切换性能函数技术的AUV鲁棒轨迹跟踪控制方法，包括定义改进后的性能函数，设置误差上界和误差下界、设置转换后的误差、设计反步法虚拟控制器等；解决了传统预设性能控制方法在存在外界干扰情况下，不能在规定时间内收敛，输出超调量较大的问题。

滑模变结构控制(Sliding mode variable structure control)方法与反步法等其它控制方法的区别在于系统结构不固定，可以根据系统当前状态不断变化，使系统根据预定滑动模态的状态轨迹移动，对模型不确定性和系统外部干扰具有良好的鲁棒性。例如：中国专利《一种轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制及方法》(授权公布号：CN108008720 B)公开了一种轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制及方法，包括轮式移动机器人的运动学方程建模、切换函数设计、模糊快速双幂次趋近律设计、轨迹跟踪控制器设计等；在双幂次趋近律中引入指数项形成快速双幂次趋近律，提高了轮式移动机器人在轨迹跟踪时趋向滑模面的速度和抗干扰能力。

模糊控制(Fuzzy control)针对控制系统未知参数进行动态调节，实现轨迹跟踪的自适应控制。例如：中国专利《一种智能扫路车运行轨迹跟踪控制方法》(申请公布号：CN112965498 A)公开了一种智能扫路车运行轨迹跟踪控制方法，包括智能扫路车运动学模型建模、构建变权重系数的自适应轨迹跟踪控制器、建立模糊控制器自适应调节轨迹跟踪控制器的权重系数等；应用模糊控制和模型预测控制理论，用模糊控制原理寻找模型预测控制中代价函数的最优权重值，使目标函数输出最优控制量作用于智能扫路车，提高了轨迹跟踪精度，加快了响应时间，提高了稳定性。

经过文献检索、调研、分析，智能汽车的轨迹跟踪控制方法存在的不足之处包括：缺少为提高智能汽车轨迹跟踪的准确性、稳定性和快速性，针对反步法与滑模变结构控制方法、模糊自适应控制方法等控制方法融合、对比、评价控制方法性能的深入研究。

发明内容