CN108725433A - 用于稳定性控制的自动驱动命令解释 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于提供偏航力矩控制动作的控制系统。控制系统包括一个命令解释器和一个控制段。命令解释器被配置成当车辆手动驱动时产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态。命令解释器进一步被配置成当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率以及横向速度状态。控制段被配置成当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生偏航力矩控制动作，以及当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生偏航力矩控制动作。

Description

用于稳定性控制的自动驱动命令解释
技术领域
本发明中描述的技术一般涉及车辆中的稳定性控制系统，并且更具体地涉及车辆稳定性控制系统中的自动驱动控制解释器。
背景技术
已经采用稳定性控制系统来改善驾驶员安全性。稳定性控制系统可采用差动制动，主动或半主动悬架，主动前转向和/或主动后轮转向来提供稳定性控制。稳定性控制系统通过考虑转向，制动和加速度输入来确定期望的车辆性能，并将实际车辆响应与期望的车辆性能进行比较。车辆稳定性控制系统可以包括用以确定期望的车辆行为的驾驶员命令解释器(DCI)。
稳定性控制系统从各种传感器接收车辆动态信息，例如偏航率传感器、横向加速度传感器、车辆速度传感器、轮速传感器、手轮角度传感器、轮胎力传感器、车轮力传感器、侧倾率传感器和其它以计算或估计各种车辆参数和状态。稳定性控制系统使用车辆参数和状态以及目标(或期望)状态来提供致动器命令信号以提供稳定性控制。DCI用以定义包括期望偏航率的目标状态。传统的DCI采用当前(有时是先前的)方向盘角度，车辆速度和加速度，以及道路状况估计来定义期望的状态。
对于自主驱动车辆，计算额外的车辆参数和状态。另外，在自主驱动车辆中，预先规划转向和加速命令(有时是10秒或甚至更多)，这些命令实际上被发送到相关致动器。在自主驱动车辆中可用的额外车辆参数和未来驱动指令不用于传统稳定性控制系统中以计算致动器命令信号。
因此，期望提供一种系统，该系统用于使用规划的转向和速度信息来计算致动器命令信号并且允许车辆提前主动地采取适当的行动，以防止车辆进入不稳定模式的可能性。此外，根据本发明的随后的具体实施方式和所附权利要求，结合附图和发明背景，本发明的其它期望特性和特征将变得显而易见。
发明内容
提供了一种用于产生偏航力矩控制动作的控制系统。控制系统包括一个命令解释器和一个控制段。命令解释器被配置为当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入来产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态。命令解释器进一步被配置为当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望状态向量，其中期望状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态。控制段被配置为当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作并且当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生当前时间的偏航力矩控制动作。控制段进一步被配置为将所产生的偏航力矩控制动作发送到车辆中的稳定性控制系统。
提供了一种车辆稳定性控制系统中的方法。该方法包括确定车辆是手动驱动还是自主驱动，当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态，以及当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态。该方法还包括当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作，当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生当前时间的偏航力矩控制动作，以及使用车辆中的稳定性控制系统中所产生的偏航力矩控制动作。
附图说明
当与附图一起阅读时，根据以下具体实施方式可以最好地理解本发明的各方面，其中相同的附图标记表示相同的元件，以及
图1是描绘根据一些实施例的用于示例车辆的示例控制架构的框图；
图2是描绘根据一些实施例的用于产生用于车辆的稳定性控制系统中的偏航力矩控制动作的示例方法的方法流程图；
图3是描绘根据一些实施例的用于产生用于车辆的稳定性控制系统中的偏航力矩控制动作的另一个示例方法的方法流程图；
图4是描绘根据一些实施例的用于产生致动器控制器的控制命令的车辆的稳定性控制系统中的示例方法的方法流程图；
图5是描绘根据一些实施例的用于产生用于车辆的稳定性控制系统中的偏航力矩控制动作的另一个示例方法的方法流程图；以及
图6是描绘根据一些实施例的用于产生致动器控制器的控制命令的车辆的稳定性控制系统中的另一个示例方法的方法流程图。
具体实施方式
以下公开提供了用于实现所提供的主题的不同特征的许多不同实施例或实例。以下具体实施方式本质上仅仅是示例性的，并不意图限制本发明或本发明的应用和用途。此外，不意图受以上发明背景或以下具体实施方式中给出的任何理论的限制。
本文描述的主题公开了用于在车辆稳定性控制系统中使用未来(预先规划的)驱动命令的设备、系统、技术和物品。所描述的技术允许在稳定性控制系统中的自动驱动命令解释器(ADCI)利用预先规划的运动来增强稳定性控制质量。所描述的技术可以利用在自主和自动驱动应用中产生的可预测的转向和加速/减速命令，以更好地避免不稳定的操作模式。所描述的技术可以利用预先规划的命令和道路的预览来帮助保持车辆稳定性。
图1是描绘示例车辆102的示例控制架构的框图100。在一个实施例中，示例车辆102包括汽车，其包括转向部件，加速部件和制动部件。在另一个实施例中，示例车辆可以是例如运动型多功能车、小型货车等的轻型卡车类型。示例车辆102是能够自主驱动的并且包括示例稳定性控制系统104。示例稳定性控制系统104包括自动驱动命令解释器106，较高级别控制器108和较低级别控制器110。
自动驱动命令解释器106从驱动命令块112接收驱动命令，驱动命令块112可以在车辆102自主驱动时交替地发出自动驱动命令，或者当车辆102由驾驶员手动操作时发出手动驱动命令。当手动驱动时，驱动命令块112将来自驾驶员转向控制，驾驶员制动和/或驾驶员加速的输入转换为手动驱动命令。当自主驱动时，驱动命令块112将车辆运动信息和车辆路径规划指令转换为自动驱动命令。
除了从驱动命令块112接收手动和/或自动驱动命令之外，示例自动驱动命令解释器106还从各种传感器接收车辆动态信息，例如偏航率传感器、横向加速度传感器、车辆速度传感器、轮速传感器、手轮角度传感器、轮胎力传感器、车轮力传感器、侧倾率传感器和其它。自动驱动命令解释器106还接收从标准传感器导出的车辆状态估计和故障检测参数116以及与感知，道路/障碍物预览和运动/路径规划有关的自动驱动传感器导出参数118。自动驱动命令解释器106使用该信息来计算或估计各种车辆状态和理想状态向量(χd)。在这个实例中，车辆状态包括理想偏航率和理想的横向速度在这个实例中，车辆状态和状态向量可以使用下面示出的公式(1)、(2)和(3)来计算：
其中Kus是期望的转向不足系数。
δi和ui是在道路上的转向角以及在每个未来时间步长的车速。
a，b分别是前后轴与CG之间的距离。
m，L和u是质量、轮距和车速。
Cr是在干燥路面上的后横向轮胎刚度。
χd是基于预览和路径/运动规划的期望状态向量。
车辆稳定性控制系统确定车辆是手动驱动还是自主驱动。如果手动驱动，示例自动驱动命令解释器106执行常规DCI功能并且计算例如偏航率和横向速率的车辆状态。如果自主驱动，则除了车辆运动参数和车辆状态估计和故障检测参数106之外，自动驱动命令解释器106还利用自动驱动传感器导出参数108来计算例如偏航和横向速度的参数的包括当前和规划的未来状态的期望状态向量。
示例自动驱动命令解释器106可以使用通过编程在非暂态计算机可读介质上编码的指令而配置的一个或多个处理器来实现。在该实例中，编程指令在被执行时，使得一个或多个处理器执行一种方法，该方法包括当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的车辆状态，其中车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态。该方法进一步包括当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来的理想偏航率状态以及当前和未来的理想横向速度状态。
较高级别控制器108和较低级别控制器110组合形成控制器，该控制器将期望或理想的车辆状态(例如，偏航率和横向速度)转换为提供给车辆致动器控制器114的致动器控制命令，例如制动致动器控制器、转向致动器控制器和加速器致动器控制器。在该实例中，较高级别控制器108在预测模型中使用期望或理想的车辆状态(例如，偏航率和横向速度)来预测例如偏航力矩控制动作的控制动作以实现期望的车辆状态。较低级别控制器110使用控制动作来产生致动器控制命令。
在该实例中，模型预测控制(MPC)用作预测模型以预测偏航力矩控制动作。MPC的一个实例由以下公式表示：
x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+w(t) (4)
χ＝Sxx(0)+SuU0 (5)
∈=x-xd (6)
同时
minJ＝U0 THU0+2gU0+C其中 (9)
c＝常数项 (12)
U0 *＝-H-1g，其中U0 *是偏航力矩控制动作 (13)
示例较高级别控制器108可以由通过编程在非暂态计算机可读介质上编码的指令而配置的一个或多个处理器来实现，从而使一个或多个处理器实现一种方法，该方法包括当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作并且当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生当前时间的偏航力矩控制动作。使用期望的状态向量产生偏航力矩控制动作可以包括使用预测控制算法来预测偏航力矩控制动作。预测偏航力矩控制动作可以包括使用未来转向，加速度和制动曲线来预测以确定当前时间的最佳偏航力矩控制。
虽然图1的实例说明了由较高级别控制器108和较低级别控制器110形成的控制器，但在其它实例中，可以使用集成控制器。示例集成控制器可以使用期望的状态向量在内部产生偏航力矩控制动作，并且使用内部产生的偏航力矩控制动作来产生致动器控制命令以提供给车辆致动器控制器。
图2是描绘用于产生供车辆的稳定性控制系统使用的偏航力矩控制动作的示例方法200的方法流程图。定义和初始化各种车辆参数(操作202)。在初始化后，来自传感器测量，估计和感知的车辆参数由稳定性控制系统接收(框204)。参数的实例包括纵向加速度、横向加速度、偏航率、方向盘角度、车轮速度传感器、纵向速度、横向速度、轮胎力(横向，法向)、路面系数、前方道路曲率、前方道路障碍物。由稳定性控制系统就车辆是驾驶员手动驱动还是自主驱动做出确定(判断206)。
如果手动驱动，则发生传统的驾驶员命令解释器(DCI)和更高级别的控制器功能(操作208)。这可以包括基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态，并且使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作。
如果车辆自主驱动，则车辆基于车辆对行驶路径的感知，车辆对车辆路径中感知到的障碍物的检测，车辆行驶的方向上前方道路的几何形状以及其它因素产生当前和未来的转向，加速度和制动指令(操作210)。稳定性控制系统使用路径规划指令(例如当前和未来转向，加速度和制动指示)计算当前时间和进入未来的多个时间步长的理想车辆状态(例如，理想偏航率和横向速度)的期望状态向量(操作212)。在该实例中，对于理想车辆状态或者进入未来的多个时间步长的期望状态向量的计算包括在接下来的几秒(例如，接下来的10秒)中的多个期望的车辆状态。可以使用例如示例ADCI 106的自动驱动命令解释器(ADCI)来计算期望的状态向量。
稳定性控制系统接下来使用期望的状态向量来计算当前时间的偏航力矩控制动作(操作214)。在该实例中，较高级别的控制器使用例如模型预测控制算法的预测控制算法来使用期望状态向量计算偏航力矩控制动作。在该实例中，预测偏航力矩控制动作包括使用未来转向，加速度和制动曲线来预测以确定当前时间的最佳偏航力矩控制。
在产生规划的偏航力矩控制动作后，其可由车辆中的稳定性控制系统使用以控制车辆(操作216)。这可能涉及产生控制命令以发送到车辆中的致动器控制器，例如制动致动器控制器、转向致动器控制器和加速器致动器控制器。控制命令可以由也产生偏航力矩控制的较低级别控制器或集成控制器产生。
图3是描绘用于产生在车辆的稳定性控制系统中使用的偏航力矩控制动作的另一个示例方法300的方法流程图。在示例方法300中，检测到车辆正在自主驱动模式下操作(操作302)。未来转向和速度状态由车辆规划(操作304)。车辆的稳定性控制系统计算当前和未来时间步骤的期望状态，例如偏航率和横向速度(操作306)。车辆的稳定性控制系统使用模型预测控制来确定偏航力矩调整(操作308)。在这个实例中，可以使用ADCI来计算期望的状态，并且可以使用更高级别的控制器来确定偏航力矩调整。
图4是描绘用于产生致动器控制器的控制命令的车辆的稳定性控制系统中的示例方法400的方法流程图。在示例方法400中，检测到车辆正在自主驱动模式下操作(操作402)。未来转向和速度状态由车辆规划(操作404)。车辆的稳定性控制系统计算当前和未来时间步长的期望状态，例如偏航率和横向速度(操作406)。车辆的稳定性控制系统使用模型预测控制来确定偏航力矩调整并且使用偏航力矩调整来产生例如为车辆提供转向、制动和加速度控制信号的致动器控制器的控制命令(操作408)。在这个实例中，可以使用ADCI来计算期望的状态，可以使用集成控制器或更高级别的控制器来产生偏航力矩调整，并且可以使用集成控制器或更低级别的控制器来产生致动器控制器的控制命令。
图5是描绘用于产生在车辆的稳定性控制系统中使用的偏航力矩控制动作的另一个示例方法500的方法流程图。在示例方法500中，车辆的稳定性控制系统检索包括未来转向、加速度和制动指令的车辆路径规划指令(操作502)。稳定性控制系统计算当前和未来时间步长的包括偏航率向量和横向速度向量的期望状态向量(操作504)。稳定性控制系统使用模型预测控制来确定偏航力矩调整(操作506)。在这个实例中，可以使用ADCI来计算期望的状态向量，并且可以使用更高级别的控制器来确定偏航力矩调整。
图6是描绘用于产生致动器控制器的控制命令的在车辆的稳定性控制系统中的另一个示例方法600的方法流程图。在示例方法600中，车辆的稳定性控制系统检索包括未来转向，加速度和制动指令的车辆路径规划指令(操作602)。稳定性控制系统计算当前和未来时间步长的包括偏航率向量和横向速度向量的期望状态向量(操作604)。车辆的稳定性控制系统使用模型预测控制来确定偏航力矩调整并且使用偏航力矩调整来产生例如为车辆提供转向，制动或加速度控制信号的致动器控制器的控制命令(操作606)。在该实例中，可以使用ADCI来计算期望的状态向量，可以使用集成控制器或更高级别的控制器来产生偏航力矩调整，并且可以使用集成控制器或更低级别的控制器来产生致动器控制器的控制命令。
文中描述的是用于在车辆稳定性控制系统中使用未来(预先规划的)驱动命令的技术。所描述的技术允许稳定性控制系统中的自动驱动命令解释器(ADCI)利用预先规划的运动来增强稳定性控制质量。所描述的技术可以利用在自主和自动驱动应用中产生的可预测的转向和加速/减速命令，以更好地避免不稳定的操作模式。所描述的技术可以利用预先规划的命令和道路的预览来帮助保持车辆稳定性。
在一个实施例中，提供了用于提供偏航力矩控制动作的控制系统。控制系统包括一个命令解释器和一个控制段。命令解释器被配置成当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入来产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态。命令解释器进一步被配置成当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态。控制段被配置为当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作并且当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生当前时间的偏航力矩控制动作。控制段进一步被配置为将所产生的偏航力矩控制动作发送到车辆中的稳定性控制系统。
这些方面和其它实施例可以包括以下特征中的一个或多个。车辆路径规划指令可以包括车辆的未来转向，加速度和制动指令。未来转向，加速度和制动指令可以基于对车辆路径中感知的障碍物的检测以及在车辆行驶方向上前方道路的几何形状来产生。当前和未来理想的偏航率状态可以包括进入未来的多个期望的偏航率状态，并且当前和未来理想的横向速度状态可以包括进入未来的多个期望的横向速度状态。进入未来的多个期望的偏航率状态可以包括在接下来的几秒内的多个期望的偏航率状态，并且进入未来的多个期望的横向速度状态可以包括在接下来的几秒内的多个期望的横向速度状态。使用期望的状态向量来产生偏航力矩控制动作可以包括使用预测控制算法来产生偏航力矩控制动作。预测控制算法可以使用未来转向，加速度和制动曲线来确定当前时间的最佳偏航力矩控制。命令解释器可以包括一个或多个处理器，并且可以通过编程指令来配置。控制段可以包括一个或多个处理器，并且可以通过编程指令来配置。控制段可以进一步被配置为使用偏航力矩控制动作产生控制命令以发送到车辆中的致动器控制器。致动器控制器可以选自制动致动器、转向控制致动器和加速器致动器。
在另一个实施例中，提供了一种在车辆稳定性控制系统中的方法。该方法包括确定车辆是手动驱动还是自主驱动，当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态，以及当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态。该方法进一步包括当车辆手动驱动时使用期望的当前车辆状态产生当前时间的偏航力矩控制动作，当车辆自主驱动时使用期望的状态向量产生当前时间的偏航力矩控制动作，以及使用在车辆中的稳定性控制系统中所产生的偏航力矩控制动作。
这些方面和其它实施例可以包括以下特征中的一个或多个。车辆路径规划指令可以包括车辆的未来转向，加速度和制动指令。该方法可以进一步包括基于对车辆路径中感知的障碍物的检测以及在车辆行驶方向上前方道路的几何形状来产生未来转向，加速度和制动指令。当前和未来理想的偏航率状态可以包括进入未来的多个期望的偏航率状态，并且当前和未来理想的横向速度状态可以包括进入未来的多个期望的横向速度状态。使用期望的状态向量产生偏航力矩控制动作可以包括使用预测控制算法来预测偏航力矩控制动作。预测偏航力矩控制动作可以包括使用未来转向，加速度和制动曲线来预测以确定当前时间的最佳偏航力矩控制。该方法可以进一步包括使用偏航力矩控制动作产生控制命令以发送到车辆中的致动器控制器，其中致动器控制器选自制动致动器、转向控制致动器和加速器致动器。
在另一个实施例中，提供了一种命令解释器，该命令解释器包括通过编程在非暂态计算机可读介质上编码的指令而配置的一个或多个处理器，从而使一个或多个处理器实现方法。该方法包括当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，其中当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态，以及当车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，其中期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态。
这些方面和其它实施例可以包括以下特征中的一个或多个。车辆路径规划指令可以包括车辆的未来转向，加速度和制动指令。该方法可以进一步包括基于对车辆路径中感知的障碍物的检测以及在车辆行驶方向上前方道路的几何形状来产生未来转向，加速度和制动指令。
以上概述了几个实施例的特征，以便本领域技术人员可以更好地理解本发明的各方面。本领域技术人员应该理解，他们可以容易地使用本发明作为用于设计或修改用于执行相同目的和/或实现本文中介绍的实施例的相同优点的其它方法和结构的基础。本领域技术人员还应该认识到，这样的等同构造不脱离本发明的精神和范围，并且可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下能够在文中进行各种改变、替换和变更。

Claims (10)

1.一种用于在车辆中提供偏航力矩控制动作的控制系统，所述控制系统包括：
命令解释器，其被配置为：
当车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，所述当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态；以及
当所述车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，所述期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态；以及
控制段，其被配置为：
当所述车辆手动驱动时使用所述期望的当前车辆状态产生所述当前时间的偏航力矩控制动作；
当所述车辆自主驱动时使用所述期望的状态向量产生所述当前时间的偏航力矩控制动作；以及
将所产生的偏航力矩控制动作发送到所述车辆中的稳定性控制系统。
2.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述车辆路径规划指令包括所述车辆的未来转向、加速度和制动指令。
3.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述当前和未来理想的偏航率状态包括进入所述未来的多个期望的偏航率状态，以及所述当前和未来理想的横向速度状态包括进入所述未来的多个期望的横向速度状态。
4.根据权利要求1所述的控制系统，其中使用所述期望的状态向量来产生所述偏航力矩控制动作包括使用预测控制算法来产生所述偏航力矩控制动作。
5.根据权利要求4所述的控制系统，其中所述预测控制算法使用未来转向、加速度和制动曲线来确定所述当前时间的最佳偏航力矩控制。
6.一种车辆稳定性控制系统中的方法，其包括：
确定所述车辆是手动驱动还是自主驱动；
当所述车辆手动驱动时基于驾驶员转向和加速度输入产生期望的当前车辆状态，所述当前车辆状态包括目标偏航率状态和目标横向速度状态；
当所述车辆自主驱动时使用车辆路径规划指令产生期望的状态向量，所述期望的状态向量包括当前和未来理想的偏航率状态以及当前和未来理想的横向速度状态；
当所述车辆手动驱动时使用所述期望的当前车辆状态产生所述当前时间的偏航力矩控制动作；
当所述车辆自主驱动时使用所述期望的状态向量产生所述当前时间的偏航力矩控制动作；以及
使用所述车辆中的所述稳定性控制系统中所产生的偏航力矩控制动作。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述车辆路径规划指令包括所述车辆的未来转向、加速度和制动指令。
8.根据权利要求6所述的方法，其中使用所述期望的状态向量产生所述偏航力矩控制动作包括使用预测控制算法预测所述偏航力矩控制动作。
9.根据权利要求8所述的方法，其中预测所述偏航力矩控制动作包括使用未来转向、加速度和制动曲线来预测以确定所述当前时间的最佳偏航力矩控制。
10.根据权利要求6所述的方法，还包括使用所述偏航力矩控制动作产生控制命令以向所述车辆中的致动器控制器发送，所述致动器控制器选自制动致动器、转向控制致动器和加速器致动器。
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