CN107298103B - 一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及方法，分层控制系统设有换道轨迹规划和换道轨迹跟踪，换道轨迹规划通过多项式拟合的方法实现智能电动汽车换道轨迹的动态规划，换道轨迹跟踪包括上层控制器和下层控制器。通过车载数据采集器获得车辆位姿及路况信息，根据车辆的位姿和前方车辆的位姿等信息进行换道轨迹的规划；换道轨迹跟踪，估计智能电动汽车实际位姿与换道期望轨迹所需期望姿态的偏差，建立智能电动汽车自动换道的偏差运动学模型，基于估计偏差和智能电动汽车实际位姿，设计基于李雅普诺夫稳定性理论的上层控制器，求出车辆期望速度v_c与期望前轮转向角δ_c，构建自适应模糊PID控制器，求出跟踪期望速度所需的电机转矩T。

Description

一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及方法

技术领域

本发明涉及汽车智能安全，尤其是涉及一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及方法。

背景技术

智能电动汽车致力于提高汽车行驶安全、节能、舒适和环保综合性能，被认为是解决环境污染、能源消耗和交通安全等问题的有效手段，是集成人工智能、无线通信、机械电子等多项先进技术的综合载体。自动换道是智能电动汽车安全行驶的典型运用之一，根据周围汽车自身速度、汽车与周围汽车之间的距离等环境信息，通过设定的控制逻辑实现汽车的自动换道动作，从而综合提高汽车安全性、舒适性等行驶性能。

智能电动汽车为具有参数不确定性、时变及非线性的典型非完整型系统。文献1(吴杭哲.基于最小安全距离的车辆换道控制研究[D].哈尔滨工业大学,2015.)提出了一种基于梯形横摆角加速度模型的轨迹规划方法，综合最小安全距离模型和纵横向耦合车辆动力模型设计轨迹跟踪控制器。文献2(Fei Yan,Mark Eilers.Development of a LaneChange Assistance System Adapting to Driver's Uncertainty During Decision-Making,Proceedings of the Conference on Automotive User Interfaces andInteractive Vehicular Applications,2016,Ann Arbor,USA)提出了基于驾驶员意图的自动换道辅助方法。该方法计算量比较大，难以满足自动换道控制系统实时性的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及方法。

所述智能电动汽车自动换道分层控制系统设有换道轨迹规划和换道轨迹跟踪，所述换道轨迹规划通过多项式拟合的方法实现智能电动汽车换道轨迹的动态规划，所述换道轨迹跟踪包括上层控制器和下层控制器，所述上层控制器采用李雅普诺夫稳定性理论，并通过传感器测得的位姿信息计算得到期望车速和前轮转向角；所述下层控制器采用自适应模糊PID的方法控制输出电机转矩，分配到各轮的车轮转速，实现对智能电动汽车对期望速度的跟踪，从而实现智能电动汽车自动换道轨迹跟踪。

所述智能电动汽车自动换道分层控制方法包括以下步骤：

1)换道轨迹规划，通过车载数据采集器获得车辆位姿及路况信息，根据车辆的位姿和前方车辆的位姿等信息进行换道轨迹的规划；

在步骤1)中，所述换道轨迹规划的具体步骤可为：

(1)建立智能电动汽车换道规划轨的多项式函数f(x,y,t)，将其分解成x，y两个方向上的五次多项式如式(1)：

其中，a₀,a₁,a₂,a₃,a₄,a₅和b₀,b₁,b₂,b₃,b₄,b₅表示拟合系数；

(2)针对前方无障碍车辆换道工况，设定智能电动汽车的位置、速度和加速度为状态变量，设计五次多项式拟合函数，构建求解矩阵来求解待定系数A＝(a₅,a₄,a₃,a₂,a₁,a₀)和B＝(b₅,b₄,b₃,b₂,b₁,b₀)；

(3)针对前方有障碍车辆换道工况，设定当前车道上的障碍车辆与控制车辆的间距L₁、换道最小安全时间t_c和障碍车辆车速v_s，给出换道初始状态和目标状态，基于障碍车辆信息来动态规划换道轨迹。

2)换道轨迹跟踪，估计智能电动汽车实际位姿与换道期望轨迹所需期望姿态的偏差，建立智能电动汽车自动换道的偏差运动学模型，基于估计偏差和智能电动汽车实际位姿，设计基于李雅普诺夫稳定性理论的上层控制器，求出车辆期望速度v_c与期望前轮转向角δ_c，构建自适应模糊PID控制器，求出跟踪期望速度所需的电机转矩T。

在步骤2)中，所述换道轨迹跟踪的具体步骤可为：

(1)通过数据采集模块实时采集智能电动汽车位姿，根据所述轨迹规划求出车辆期望的车辆位姿，实时计算两者的偏差，建立描述智能电动汽车自动换道偏差特征的运动学模型：

其中，e_x表示智能电动汽车换道纵向位置偏差，e_y表示智能电动汽车换道横向位置偏差，e_θ表示智能电动汽车换道方位偏差。v_r表示期望车速，δ_r表示期望前轮转角，l表示车辆前后轴距；

(2)根据李雅普诺夫稳定性理论构建智能电动汽车换道轨迹跟踪上层控制算法，动态求出期望速度v_c和期望前轮转角δ_c；

(3)根据上层控制器计算得到的期望速度v_c和数据采集器获取的实际速度v，求出速度偏差e及其变化率e_c，设计自适应模糊PID控制器实现智能电动汽车期望车速跟踪控制，求出智能电动汽车电机期望转矩。

本发明提出了一种基于李雅普诺夫理论和自适应模糊PID控制的自动换道分层控制系统，该系统可显著提高智能电动汽车自动换道的安全性和实时性。

本发明的突出效果如下：设计的智能电动电动汽车自动换道分层控制方法，有效克服智能电动汽车复杂系统的非线性及模型不确定性等特点，保证了自动换道控制的鲁棒性和实时性，从而实现安全、舒适的综合行驶性能。

附图说明

图1为智能电动汽车自动换道分层控制系统。

图2为换道过程中实际姿态与期望姿态示意图。

图3为本发明的一种自适应模糊PID控制器原理图。

图4为本发明的一种模糊PID的隶属度函数。

图5为本发明的换道轨迹结果图。

具体实施方式

下面结合图1～5对本发明智能电动车自动换道控制系统及方法作进一步详细的说明。

所述智能电动汽车自动换道分层控制系统包括换道轨迹规划和换道轨迹跟踪两个方面。其中包括换道轨迹规划模块2、换道轨迹跟踪模块4、偏差估计模块3、数据采集模块1、电机模块6、转向模块5。本发明首先通过车载数据采集模块采集汽车自身及其周围环境信息，利用多项式拟合得到期望换道轨迹，再基于李雅普诺夫理论设计换道轨迹的上层控制器41，求出期望的车速和前轮转角，并且根据期望车速自适应模糊PID下层控制器42中求出电机期望转矩，电机模块分配各轮的轮速，实现对智能电动汽车的自动换道的控制。在图1中，标记A为力矩传输、B为信号传输、7为左前轮、9为左后轮、8为右前轮、10为右后轮，12为车辆实际位姿、20为期望位姿、11为实际位姿、21为有障碍换道轨迹规划、22为无障碍换道轨迹规划、30为电机转矩T为、40为前轮转角δc。

所述智能电动汽车自动换道分层控制方法的具体步骤如下：

A.换道轨迹规划。

通过车载数据采集器获得车辆位姿及路况信息，根据车辆的位姿和前方车辆的位姿等信息进行换道轨迹的规划。

第一步，通过车载数据采集器获得车辆位姿及路况信息，根据车辆的位姿和前方车辆的位姿等信息进行换道轨迹的规划，建立智能电动汽车换道规划轨的多项式函数f(x,y,t)，将其分解成x，y两个方向上的五次多项式如式(1)：

其中，a₀,a₁,a₂,a₃,a₄,a₅和b₀,b₁,b₂,b₃,b₄,b₅表示拟合系数。

第二步，针对前方无障碍车辆换道工况，设定智能电动汽车的位置、速度和加速度为状态变量，给出初始状态量和目标状态量基于五次多项式，构建求解矩阵来求解待定系数A＝(a₅,a₄,a₃,a₂,a₁,a₀)和B＝(b₅,b₄,b₃,b₂,b₁,b₀)，如式(2)和式(3)

其中，x_ini，分别表示智能电动汽车换道初始时刻车辆X方向的位置，速度和加速度，x_fin，分别表示智能电动汽车换道结束时刻车辆X方向的位置，速度和加速度，y_ini，分别表示智能电动汽车换道初始时刻Y方向的位置，速度和加速度，y_fin，分别表示智能电动汽车换道结束时刻Y方向的位置，速度和加速度，t_ini和t_fin表示初始时刻和结束时刻。

第三步，针对前方有障碍车辆换道工况，设定当前车道上的障碍车辆与控制车辆的间距L₁、换道最小安全时间t_c和障碍车辆车速v_s，给出换道初始状态和目标状态基于障碍车辆信息来进行轨迹规划，如式(4)和式(5)：

B.换道轨迹跟踪

估计智能电动汽车实际位姿与换道期望轨迹所需期望姿态的偏差，建立智能电动汽车自动换道的偏差运动学模型如式(6)所示。基于估计偏差和智能电动汽车实际位姿，设计基于李雅普诺夫稳定性理论的上层控制器，求出车辆期望速度v_c与期望前轮转向角δ_c，构建自适应模糊PID控制器，求出跟踪期望速度所需的电机转矩T。

第一步，通过数据采集模块实时采集智能电动汽车位姿，根据所述轨迹规划求出车辆期望的车辆位姿，实时计算两者的偏差。建立描述智能电动汽车自动换道偏差特征的运动学模型如式(6)

其中，e_x表示智能电动汽车换道纵向位置偏差，e_y表示智能电动汽车换道横向位置偏差，e_θ表示智能电动汽车换道方位偏差。v_r表示目标速度，δ_r表示目标转角，l表示车辆的前后轴距。

第二步，基于估计偏差和智能电动汽车实际状态，设计基于李雅普诺夫稳定性理论的上层控制器，求出车辆期望速度v_c与期望前轮转向角δ_c。

根据李雅普诺夫稳定性理论构建如下Lyapunov函数V₁

当k₂＞0时，可以得到V₁≥0恒成立。对上式求时间导数，得

为保证选取上层控制律：

带入得：

当k₁,k₂,k₃＞0时，系统渐进稳定。

第三步，根据上层控制器计算得到的期望速度v_c和数据采集器获取的实际速度v，求出速度偏差e及其变化率e_c，设计自适应模糊PID控制器实现智能电动汽车期望跟踪控制，求出智能电动汽车电机期望转矩T。

采用PID控制原理，设计下层速度控制律

其中T(k)为电机实时转矩，k_p，k_i，k_d是比例、积分和微分系数。

针对k_p，k_i，k_d是比例、积分和微分系数，采用模糊逻辑自适应在线调节，选取偏差e(t)和偏差变化律e_c(t)为模糊逻辑的输入变量，选取控制增益Δk_p、Δk_i、Δk_d为模糊逻辑的输出变量。设置输入变量模糊子集的语言变量为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM，PB}，其中NB、NM、NS、NZ、PS、PM、PB分别称为“负大”、“负中”、“负小”、“零”、“正小”、“正中”、“正大”。设置输出变量模糊子集的语言变量为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM，PB}，模糊隶属度函数如图4所示，模糊规则如表1～3所示，解模糊采用重心法。

表1比例项模糊控制规则表

表2积分项模糊控制规则表

表3微分项模糊控制规则表

通过在换道过程中下层控制获取的e和e_c，经过模糊控制器在线实时计算出Δk_p、Δk_i、Δk_d通过式(5)对k_p，k_i，k_d进行调整以达到自适应调节，自适应调节律如下

k_p(n)＝k_p(n-1)+Δk_p

k_i(n)＝k_i(n-1)+Δk_i

k_d(n)＝k_d(n-1)+Δk_d

综上所述，本发明设计了一种智能电动汽车自动换道分层控制系统及其方法，建立了一种基于五次多项式拟合的换道轨迹模块，能够完成换道过程中对障碍车辆的避免。针对智能电动汽车的非完整型，设计了基于李雅普诺夫理论的上层控制器和基于自适应模糊PID的下层控制器组成的轨迹跟踪控制器，采用模糊逻辑对下层控制的速度PID控制器进行自适应在线调节。该控制系统及方法具有计算简单，实时性好，应用灵活的优点。

以上内容是结合优选技术方案对本发明所做的进一步详细说明，不能认定发明的具体实施仅限于这些说明。对本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出简单的推演及替换，都应当视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种智能电动汽车自动换道分层控制系统，其特征在于设有换道轨迹规划和换道轨迹跟踪，所述换道轨迹规划通过多项式拟合的方法实现智能电动汽车换道轨迹的动态规划，所述换道轨迹跟踪包括上层控制器和下层控制器，所述上层控制器采用李雅普诺夫稳定性理论，并通过传感器测得的位姿信息计算得到期望车速和前轮转向角；所述下层控制器采用自适应模糊PID的方法控制输出电机转矩，分配到各轮的车轮转速，实现对智能电动汽车对期望速度的跟踪，从而实现智能电动汽车自动换道轨迹跟踪。

2.智能电动汽车自动换道分层控制方法，其特征在于包括以下步骤：

1)换道轨迹规划，通过车载数据采集器获得车辆位姿及路况信息，根据车辆的位姿和前方车辆的位姿等信息进行换道轨迹的规划；

所述换道轨迹规划的具体步骤为：

(1)建立智能电动汽车换道规划轨的多项式函数f(x,y,t)，将其分解成x，y两个方向上的五次多项式如式(1)：

其中，a₀,a₁,a₂,a₃,a₄,a₅和b₀,b₁,b₂,b₃,b₄,b₅表示拟合系数；

(2)针对前方无障碍车辆换道工况，设定智能电动汽车的位置、速度和加速度为状态变量，设计五次多项式拟合函数，构建求解矩阵来求解待定系数A＝(a₅,a₄,a₃,a₂,a₁,a₀)和B＝(b₅,b₄,b₃,b₂,b₁,b₀)；

(3)针对前方有障碍车辆换道工况，设定当前车道上的障碍车辆与控制车辆的间距L₁、换道最小安全时间t_c和障碍车辆车速v_s，给出换道初始状态和目标状态，基于障碍车辆信息来动态规划换道轨迹；

2)换道轨迹跟踪，估计智能电动汽车实际位姿与换道期望轨迹所需期望姿态的偏差，建立智能电动汽车自动换道的偏差运动学模型，基于估计偏差和智能电动汽车实际位姿，设计基于李雅普诺夫稳定性理论的上层控制器，求出车辆期望速度v_c与期望前轮转向角δ_c，构建自适应模糊PID控制器，求出跟踪期望速度所需的电机转矩T；

所述换道轨迹跟踪的具体步骤为：

(1)通过数据采集模块实时采集智能电动汽车位姿，根据所述轨迹规划求出车辆期望的车辆位姿，实时计算两者的偏差，建立描述智能电动汽车自动换道偏差特征的运动学模型：

其中，e_x表示智能电动汽车换道纵向位置偏差，e_y表示智能电动汽车换道横向位置偏差，e_θ表示智能电动汽车换道方位偏差，v_r表示期望车速，δ_r表示期望前轮转角，l表示车辆前后轴距；

(2)根据李雅普诺夫稳定性理论构建智能电动汽车换道轨迹跟踪上层控制算法，动态求出期望速度v_c和期望前轮转角δ_c；

(3)根据上层控制器计算得到的期望速度v_c和数据采集器获取的实际速度v，求出速度偏差e及其变化率e_c，设计自适应模糊PID控制器实现智能电动汽车期望车速跟踪控制，求出智能电动汽车电机期望转矩。