[发明专利]一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法

说明书

本发明公开了一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法包括以下步骤：1)根据二自由度前轮主动转向车辆在行驶过程中的受力分析，利用小角度假设和魔术公式，建立二自由度前轮主动转向车辆动力学模型；2)基于所述的车辆动力学模型建立离散化的轨迹跟踪误差模型3)基于所述的轨迹跟踪误差模型设计ESO观测器；4)基于ESO扰动补偿设计车辆轨迹跟踪预测控制器；本发明提供了一种可以能有效抗扰动的车辆预测控制方法。

技术领域

本发明涉及车辆轨迹跟踪控制技术领域，具体涉及一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法。

背景技术

近年来，智能汽车作为集环境感知、决策规划与智能控制于一体的只能综合体，受到广泛关注，它可以显著提升车辆安全性能、缓解交通拥堵、降低能耗，是汽车工业发展的新动力。轨迹跟踪控制作为智能汽车关键技术之一，其目标在确保智能车安全性、舒适性、经济性等多性能目标的前提下，保证车辆按决策规划出的最优路径精准行驶，然而车辆通常是一个由多个设备组成的非线性复杂系统，运动中的车辆动力学过程也是十分复杂的，所以如何去克服车辆非线性等复杂的运动控制是智能车辆实现自动驾驶的关键步骤，同时,汽车在复杂弯曲道路行驶时会受到各种不确定性干扰因素影响，比如，车辆动力学建模时模型参数的不确定性以及道路曲率、横纵坡度、路面附着因数等道路环境参数的随机性，从而对复杂弯曲道路环境下智能汽车轨迹跟踪控制的抗干扰性和鲁棒性带来了一定的挑战。将预测控制与ESO相结合，主要有以下优点：1)将模型不确定性参数以及外界干扰因素视为一个总扰动，并进行有效的估计，提高模型预测控制的准确性；2)通过反馈校正提高系统的鲁棒性。

发明内容

本发明针对车辆轨迹跟踪问题，提出了一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法，实现车辆对设定轨迹的跟踪任务，并通过设计的ESO来补偿系统的未知扰动，有效地提高了车辆的跟踪性能和稳定性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于ESO的车辆轨迹跟踪预测控制方法，包括以下步骤：

1)根据二自由度前轮主动转向车辆在行驶过程中的受力分析，利用魔术公式，建立二自由度前轮主动转向车辆动力学模型；

二自由度前轮主动转向车辆的动力学模型表述为以下形式：

式中，m表示整车质量，a，b分别表示质心距离前、后轮的距离，δ_f表示前轮转角，表示横摆角,I_Z表示车辆绕z轴的转动惯量，X，Y表示世界坐标系下车辆质心的横、纵坐标，C_cf，C_cr分别表示前后轮的侧偏刚度系数，C_lf，C_lr分别表示前后轮的纵向滑移系数，s_f，s_r分别表示前后轮的滑移率，分别表示车辆在车身坐标系下的横、纵向速度；

2)基于所述的车辆动力学模型设计轨迹跟踪误差模型；

将式(1)所建立的车辆动力学模型写作由状态量控制量u＝[δ_f]的非线性系统：

将式(2)在t时刻参考轨迹上的期望点(ξ_r,u_r)进行泰勒级数展开，并只保留一阶导数项，即可得到车辆的线性化动力学方程：

简化并整理得到轨迹跟踪误差模型：

式中，u_e＝u-u_r，

3)基于所述的轨迹跟踪误差模型设计扩张状态观测器；