[发明专利]一种防晕车自动驾驶车辆纵横向控制方法有效
申请号: | 202310205402.4 | 申请日: | 2023-03-06 |
公开(公告)号: | CN115991186B | 公开(公告)日: | 2023-08-11 |
发明(设计)人: | 付志军;刘国彬;蔡广宇;刘小焕;唐传胜;鲁岩;吴金梁;何文斌;侯俊剑;赵登峰;赵峰;郭耀华;丁金全;周放;邬昌军 | 申请(专利权)人: | 郑州轻工业大学 |
主分类号: | B60W30/02 | 分类号: | B60W30/02;B60W50/00;B60W60/00 |
代理公司: | 深圳市众元信科专利代理有限公司 44757 | 代理人: | 徐佳辰 |
地址: | 450000 河南省郑州*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 晕车 自动 驾驶 车辆 纵横 控制 方法 | ||
1.一种防止晕车的自动驾驶车辆纵横向控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:建立车辆动力学模型
S2:根据车辆动力学模型确定当前车辆行驶状态与路面信息
其中,S2中所述的车辆行驶状态包括X、Y、ux、uy、r、δ;
X、Y分别表示车辆横纵向位置,ux、uy分别表示车辆纵向与横向速度,r为车辆偏航角速率,δ为前轮转角;
所述的路面信息包括车道宽度、道路转弯半径Rroad;
S3:在获取到车辆行驶状态与路面信息后,在保证安全与效率的同时,尽量使得乘车人员不晕车的情况下根据驾驶人模型输出期望速度、期望加速度、期望车轮转角;
所述驾驶人模型包括预估模型、包含多目标函数的成本函数以及限制式;所述驾驶人模型由非线性模型预测控制法实现,非线性模型预测控制法为基本算法,最后通过预估模型、成本函数、限制式三个结构,利用matlab中fmincon函数求得最佳解,推导出最佳行驶参数,即输出期望速度、期望加速度与期望车轮转角;
S4:对车辆进行纵横向控制
在得到期望速度、期望加速度、期望车轮转角的情况下,根据当前车辆运行状态,通过控制油门、刹车对车辆进行纵向控制,使得速度与加速度分别达到期望值,通过控制方向盘对车辆进行横向控制,使得车轮转角达到期望值,从而使当前车辆行驶状态到达期望行驶状态;
S5:重复步骤S3-S4,将输出的控制量当做下一次时间节点的控制量重新输入到驾驶人模型当中,此时,车辆经过控制后的车辆状态也作为初始状态重新输入到驾驶人模型当中,同时更新路面信息重新经过驾驶人模型推导出最佳的行驶控制参数,从而使乘客获得舒适的乘车体验;
步骤S1中,车辆动力学模型分为纵向动力学模型和横向动力学模型;
纵向动力学模型的表达式为:
式中,Fx,engine、Fx,brabe、Fx,resis分别表示引擎输出力、刹车力、空气阻力,表示车辆纵向加速度,r、v分别表示车辆偏航角速率、侧向速度;
式(1)中引擎输出力表达式为:
式中,Te为引擎扭力,Nt为变速箱齿轮比,Nd拆收起齿轮比,ηth为传输效率,Rtire为车轮有效滚动半径;
所需求得引擎扭力的公式如下:
Te=160tanh(5(ρ-0.3))+133 (3)
式中,ρ为油门踏板量;
式(1)中刹车力表达式为:
式(4)中,Tbrake分别为各轮刹车扭力与压力阀比值,P为主压力阀的压力值;
式(1)中空气阻力表达式为:
Fx,resis=Ca·ux2 (5)
此处Ca取0.4298;
所述车辆横向动力学模型为线性二自由度车辆模型,其表达式为:
其中,汽车总质量为m,汽车前进速度为ux,汽车横向速度为uy,汽车横摆角速度为r,前、后轴等效侧偏刚度为Kf、Kr,质心到前、后轴的距离分别为a、b,前轮转角为δ,汽车绕z轴的转动惯量为Iz;
步骤S2中,在预估模型中推导未来状态参数必须要将当前参数进行离散化,离散化的预估模型表达式为:
此预估模型中的状态参数X与控制量U分别为X=[ux,yerr,uy,ψerr,r]、U=[ρ,P,δsw],用Δt表示时间区间,模型框架中初始状态为当前车辆行驶状态参数,包含车辆纵向速度ux、横向偏移量yerr、车辆横向速度uy、偏航角速率差ψerr、偏航角速率r;控制量为当前车辆控制量,包含油门踏板量ρ、刹车主压力阀压力值P、方向盘角度δsw;
步骤S3中,所述成本函数是将所有目标函数前乘上一权重并加起来,所述目标函数包含时间成本、期望速度、减少纵向加速度、维持道路中央、减少道路与车偏航角误差、减少侧向速度、方向盘控制量、油门控制量、刹车控制量以及防止晕车纵横向加速度控制;
驾驶人模型中,目标函数中时间成本表达式为:
式中,ux为车辆纵向速度;
目标函数中期望速度表达式为:
式中,uxd为车辆期望纵向速度;
目标函数中减少纵向加速度表达式为:
目标函数中维持道路中央表达式为:
式中,yerr为横向偏移量,由道路坐标转换得到,计算式为:
目标函数中减少道路与车偏航角误差表达式为:
式中,ψerr为偏航角速率差,计算公式为:ψerr=r-rd其中,Rroad为道路转弯半径;
目标函数中减少侧向速度表达式为:
目标函数中方向盘控制量表达式为:
目标函数中油门控制量表达式为:
目标函数中刹车控制量表达式为:
目标函数中防止晕车纵横向加速度控制表达式为:
则驾驶人模型的成本函数为:
式中w1~w10为各目标函数权重系数,对于一般驾驶人各权重系数分别取w2=0.047,w3=0.02,w4=0.008,w5=0.0015,w6=0.001,w7=0.0447,w8=0.01,w9=0.0316,w10=0.17。
2.如权利要求1所述的自动驾驶车辆纵横向控制方法,其特征在于,步骤S3中的驾驶人模型包含多个限制式,其中包含避免超出车道范围、最大可忍受的侧向加速度、油门和刹车限制式;
限制式中避免超出车道范围限制为:
限制式中最大可忍受的侧向加速度限制为:
-1.67≤ay≤1.67
限制式中油门限制为:
0≤ρ≤1
限制式中刹车主压力阀压力值限制为:
0≤P。
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