CN113848942B - 一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，该方法包括：步骤1，当接收到待合流四轮转向车辆的换道合流请求后，确认车辆汇入车辆行驶队列中的位置，并根据队列行驶速度及汇入时间，确定车辆换道路径；步骤2，根据换道路径及待合流四轮转向车辆的行驶信息构建合流车辆四轮转向行驶模型，该模型至少包括横向路径跟踪模型和纵向车距误差模型；步骤3，根据横向路径跟踪模型计算路径跟踪误差最小时车辆的前后轮转角控制律，控制车辆换道合流至车辆行驶队列，根据纵向车距误差模型，控制车辆与前车保持合理距离。通过本申请中的技术方案，解决现有智能网联汽车队列行驶中外部车辆换道合流控制精度不高、算法复杂问题。

Description

一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法
技术领域
本申请涉及智能驾驶的技术领域，具体而言，涉及一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法。
背景技术
智能网联汽车队列行驶是指多辆车排成一列，以一定的速度等速行驶，而且车辆之间的纵向间距较小的一种行驶模式。作为未来智能交通系统的重要场景，队列行驶能够有效的降低劳动力成本并降低油耗。然而，传统意义上的队列行驶受驾驶员的影响较大，由于驾驶员对于突发情况具有反应时间，车辆之间需要保持较大的安全距离。现今，随着车车通信(V2V)、车路通信(V2I)、先进车载传感器等技术的发展，队列中车与车之间可以实现信息交互，实现更小的队列车间距，从而进一步提升燃油经济性及交通效率。例如欧洲汽车制造商协会(ACEA)、美国PATH实验室等都对车辆队列行驶控制及稳定性等做了研究。
换道合流问题是公路交通行驶中最为常见的场景之一，因此，在智能网联汽车队列行驶场景下，队列外车辆如何安全、高效的实现汽车的换道合流，从而加入行驶队列，成为一个十分重要的问题。
而现有技术中，对于智能网联汽车队列换道合流控制过程，大部分采用基于动力学控制的方法，算法较为复杂，且未考虑汽车实际行驶工况中的不确定性，如空气阻力、滚动阻力、坡度阻力等，导致换道合流控制精度并不理想。同时，这些动力学控制方法通常将汽车的横向动力学与纵向动力学割裂开，这会导致无法合理的对换道合流过程的轨迹及车距进行控制，甚至可能导致交通事故的发生。
发明内容
本申请的目的在于：解决现有智能网联汽车队列控制中外部车辆换道合流控制的精度不高、算法复杂为问题。
本申请的技术方案是：提供了一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，该方法适用于待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列中，方法包括：
步骤1，当接收到待合流四轮转向车辆的换道合流请求后，确认待合流四轮转向车辆汇入至车辆行驶队列中的位置，并根据车辆行驶队列的行驶速度以及汇入队列时间，确定待合流四轮转向车辆的换道路径；
步骤2，根据换道路径以及待合流四轮转向车辆的行驶信息，构建合流车辆四轮转向行驶模型，其中，合流车辆四轮转向行驶模型至少包括横向路径跟踪模型，行驶信息至少包括待合流四轮转向车辆当前时间的航向角；
步骤3，根据横向路径跟踪模型，计算路径跟踪误差取值最小时待合流四轮转向车辆的前后轮转角控制律，并根据前后轮转角控制律，控制待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列，其中，路径跟踪误差由行驶信息确定，横向路径跟踪模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000021
X＝[ey eφ]T
式中，
Figure BDA0003308221250000022
为横向位移误差ey的二阶导数，/>
Figure BDA0003308221250000023
为航向角误差eφ的二阶导数，/>
Figure BDA0003308221250000024
为横向位移误差ey的导数，/>
Figure BDA0003308221250000025
为航向角误差eφ的导数，X为横向误差参数，/>
Figure BDA0003308221250000026
为横向误差参数X的导数，σ为不确定性参数，t为当前时间，/>
Figure BDA0003308221250000027
为第一参数，B(X,σ,t)为第二参数，C(X,σ,t)为第三参数，g(X,σ,t)为第四参数，δf为待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为待合流四轮转向车辆的后轮转角，β2为路径跟踪误差。
上述任一项技术方案中，进一步地，步骤2具体包括：
步骤21，根据换道路径和待合流四轮转向车辆的行驶信息，确定横向位移误差ey和航向角误差eφ；
步骤22，根据横向位移误差ey和航向角误差eφ，构建横向路径跟踪模型。
上述任一项技术方案中，进一步地，步骤3中的前后轮转角控制律为控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值，计算前后轮转角控制律包括：
将第一参数、第二参数、第三参数、第四参数以及中间参数划分为第一名义系统部分和第一不确定性部分；
根据第一名义系统部分，计算控制输入参数δ1，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000031
式中，
Figure BDA0003308221250000032
为第二参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000033
为第一参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000034
为第三参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000035
为第四参数中的第一名义系统部分，Q为中间参数；
根据路径跟踪误差，计算控制力参数δ2，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000036
式中，κ为第一预设常数；
根据第一不确定性部分，计算第一鲁棒控制项δ3，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000037
Figure BDA0003308221250000038
Figure BDA0003308221250000039
式中，γ为第一运算参数，μ为第二运算参数，ε为第二预设常数，Π为第一最大偏差参数；
根据控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值确定前后轮转角控制律。
上述任一项技术方案中，进一步地，行驶信息还包括待合流四轮转向车辆的纵向速度以及待合流四轮转向车辆的横向速度，步骤21中还包括：
根据车辆横向动力学模型，确定待合流四轮转向车辆的行驶信息，其中，车辆横向动力学模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000041
式中，
Figure BDA0003308221250000042
为纵向速度vy的导数，/>
Figure BDA0003308221250000043
为航向角φ的二阶导数，kf为待合流四轮转向车辆的前轮胎侧偏刚度，kr为待合流四轮转向车辆的后轮胎侧偏刚度，M为待合流四轮转向车辆的质量，vx为横向速度，lf为待合流四轮转向车辆的质心与前轴距离，lr为待合流四轮转向车辆的质心与后轴距离，Iz为待合流四轮转向车辆的车辆转动惯量，δf为待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为待合流四轮转向车辆的后轮转角，Δ′(t)为车辆纵向加速度不确定度，Δ″(t)为横摆角加速度不确定度；
根据行驶信息确定横向位移误差ey和航向角误差eφ，其中，航向角误差导数
Figure BDA0003308221250000044
的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000045
式中，
Figure BDA0003308221250000046
为预设航向角的导数，
横向位移误差导数
Figure BDA0003308221250000047
的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000048
式中，DL为待合流四轮转向车辆换道合流过程中的前视距离。
上述任一项技术方案中，进一步地，合流车辆四轮转向行驶模型至少还包括车距误差模型，方法还包括：
步骤4，根据车辆纵向动力学模型以及待合流四轮转向车辆与前车的车距，构建车距误差模型；
步骤5，根据车距误差模型，计算轨迹跟踪误差取值最小时待合流四轮转向车辆的纵向控制量，其中，轨迹跟踪误差的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000049
式中，β1为轨迹跟踪误差，hi为第三预设常数，
Figure BDA00033082212500000410
为第i辆车与前车之间车距误差ei的一阶导数；
步骤6，根据前后轮转角控制律和纵向控制量，采用纵横向动力学耦合控制方式，控制待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列，其中，纵向控制量为纵向驱动力控制量或者纵向制动力控制量。
上述任一项技术方案中，进一步地，车距误差模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000051
/>
ei＝di-xi-1+xi+li-1
式中，Mi为第i辆车的质量，
Figure BDA0003308221250000052
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的二阶导数，di为当前时刻的预设车距，xi-1为第i-1辆车当前时刻的纵向位移，xi为第i辆车当前时刻的纵向位移，li-1为第i-1辆车的长度，ui为第i辆车当前时刻的驱动力或制动力，/>
Figure BDA0003308221250000053
为第i-1辆车当前时刻的纵向速度vxi-1的导数，ci为第i辆车当前时刻的空气阻力，/>
Figure BDA0003308221250000054
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的导数，Fi为第i辆车当前时刻的其他阻力项。
上述任一项技术方案中，进一步地，步骤5中纵向控制量为跟随控制力、偏差控制力以及第二鲁棒控制项的和值，计算纵向控制量包括：
步骤51，将第i辆车的质量Mi、空气阻力ci以及其他阻力项Fi划分为第二名义系统部分和第二不确定性部分；
步骤52，根据约束跟随理论和第二名义系统部分，计算跟随控制力，跟随控制力的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000055
式中，ui1为跟随控制力，
Figure BDA0003308221250000056
为质量Mi中的第二名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000057
为空气阻力ci中的第二名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000058
为其他阻力项Fi中的第二名义系统部分；
步骤53，根据质量Mi中的第二名义系统部分
Figure BDA0003308221250000059
计算偏差控制力，偏差控制力的计算公式为：
Figure BDA00033082212500000510
式中，κi为第i辆车的第四预设常数；
步骤54，根据第二不确定性部分，计算第二鲁棒控制项，第二鲁棒控制项的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000061
Figure BDA0003308221250000062
Figure BDA0003308221250000063
Figure BDA0003308221250000064
式中，ui3为第二鲁棒控制项，
Figure BDA0003308221250000065
为第三运算参数，μi为第四运算参数，/>
Figure BDA0003308221250000066
为自适应参数，/>
Figure BDA0003308221250000067
为自适应参数/>
Figure BDA0003308221250000068
的导数，k1为第五预设常数，k2为第六预设常数，εi为第七预设常数，Πi为第二最大偏差参数；
步骤55，根据跟随控制力、偏差控制力以及第二鲁棒控制项的和值确定纵向控制量。
本申请的有益效果是：
本申请中的技术方案，基于换道合流的时间要求与行驶信息确定换道路径后，采用约束导向的车辆动力学建模方法，不仅利用位移误差和航向角误差，还引入汽车在实际道路工况下系统的时变不确定性，建立合流车辆四轮转向行驶模型，简化了外部车辆换道合流控制的算法复杂程度，实现汇入队列车辆严格遵循路径约束完成换道，保证了汽车换道合流过程的稳定性与安全性，并最大化换道合流效率，使车辆在实际道路行驶工况下的控制过程更加可靠。
在本申请的一个优选实现方式中，本申请在设置横向路径跟踪模型的基础上，还增加了纵向控制下的车距误差模型，采用纵横向动力学耦合控制，基于车辆在纵向上与前车之间的距离对车辆横向换道过程进行控制，不仅能够保证在纵向上队列车辆间始终保持合理的行车间距，提高了整个换道过程中队列车辆的安全行驶、严格避撞，同时又能严格按照设定的换道路径汇入队列。
并且，本申请在纵向队列车距控制上，引入自适应鲁棒控制器，通过自适应参数实现控制器参数的实时调节，使得在存在外界不确定扰动的情况下，纵向的车距控制性能达到最优，提高了外部车辆换道合流控制的精度。
附图说明
本申请的上述和/或附加方面的优点在结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本申请的一个实施例的待合流四轮转向车辆与车辆行驶队列的路面行车示意图；
图2是根据本申请的一个实施例的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法的示意流程图；
图3是根据本申请的一个实施例的横向位移误差和航向角误差的示意图；
图4是根据本申请的一个实施例的换道合流车辆纵横向耦合控制的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本申请进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互结合。
在下面的描述中，阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是，本申请还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本申请的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1和图2所示，本实施例提供了一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，该方法适用于待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列中，设定待合流四轮转向车辆包括车辆A和车辆B，车辆A比车辆B更早发出换道合流请求，原队列中的车辆按从前至后的顺序编号为{1，2，3，…，N-1}。在进行换道合流控制时，先对车辆A进行控制，当车辆A换道合流过程完成后，再对车辆B进行换道合流控制，后续换道合流车辆以此类推。该换道合流控制方法包括：
步骤1，当接收到待合流四轮转向车辆的换道合流请求后，确认待合流四轮转向车辆汇入至车辆行驶队列中的位置，并根据车辆行驶队列的行驶速度以及汇入队列时间，确定待合流四轮转向车辆的换道路径；
现以车辆A为例进行说明。
当车辆A(待合流四轮转向车辆)发出换道合流请求后，将车辆行驶队列中的车辆进行重新编号，新队列中的车辆按从前至后的顺序编号为{1，2，3,…,N}，其中，车辆A的编号为i(1<i≤N-1)，在新队列中车辆A的前车编号为i-1，后车编号为i+1。
需要说明的是，车辆A的前轮和后轮都具有一定的转向功能。
车辆A选取汇入队列位置后，根据队列车辆行驶速度及要求汇入队列时间，生成一条确定的换道路径。以车辆A发出换道合流请求的位置点为原点，设定车辆前进的方向为纵向方向，即x轴的正方向，建立直角坐标系。设定在时间τ内完成换道合流过程，同时队列中前车的纵向速度为vxi-1，由此可以计算出时间τ后队列中各车辆以及车辆A到达的位置坐标，便可以采用数学方法建立一条同时经过车辆A原始位置和车辆A在时间τ后所到达位置的曲线y＝f(x)，作为生成的换道路径，其中，该曲线y＝f(x)可以选择三次函数的形式。
需要说明的是，本实施例对生成换道路径的方法并不限定。
步骤2，根据换道路径以及待合流四轮转向车辆的行驶信息，构建合流车辆四轮转向行驶模型，其中，合流车辆四轮转向行驶模型至少包括横向路径跟踪模型；
本实施例中，为了简化对队列外部车辆的换道合流控制算法，在确定换道路径后，结合车辆横向动力学模型，基于横向位移误差和航向角误差，构建横向轨迹追踪模型，以便对待合流四轮转向车辆进行横向控制，同时，根据常规的车辆纵向动力学控制器，以待合流四轮转向车辆与前车(第i-1辆车)的车距为约束条件，进行纵横向动力学耦合控制，即可实现待合流四轮转向车辆的换道合流。
需要说明的是，行驶信息至少包括待合流四轮转向车辆当前时间的航向角，该过程具体包括：
步骤21，根据换道路径和待合流四轮转向车辆的行驶信息，确定横向位移误差ey和航向角误差eφ；其中，行驶信息还包括待合流四轮转向车辆的纵向速度以及待合流四轮转向车辆的横向速度。
进一步的，本实施例示出了一种横向位移误差ey和航向角误差eφ的计算方式，具体包括：
根据车辆横向动力学模型，确定待合流四轮转向车辆的行驶信息。
具体的，对于第i辆车而言，由于该车需要进行换道合流，可以将该车的行驶速度划分为横向速度以及纵向速度，结合待合流四轮转向车辆的自身参数，如前/后轮胎侧偏刚度、质心到前/后轴的距离等，可以构建相应的车辆横向动力学模型，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000091
式中，
Figure BDA0003308221250000092
为待合流四轮转向车辆的纵向速度vy的导数，/>
Figure BDA0003308221250000093
为航向角φ的二阶导数，kf为待合流四轮转向车辆的前轮胎侧偏刚度，kr为待合流四轮转向车辆的后轮胎侧偏刚度，M为待合流四轮转向车辆的质量，vx为待合流四轮转向车辆的横向速度，lf为待合流四轮转向车辆的质心与前轴距离，lr为待合流四轮转向车辆的质心与后轴距离，Iz为待合流四轮转向车辆的车辆转动惯量，δf为待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为待合流四轮转向车辆的后轮转角，Δ′(t)为车辆纵向加速度不确定度，Δ″(t)为横摆角加速度不确定度。
如图3所示，根据行驶信息和待合流四轮转向车辆的换道路径，依据几何关系原理，确定轨迹跟踪过程中待合流四轮转向车辆的横向位移误差ey和航向角误差eφ，其中，航向角误差导数
Figure BDA0003308221250000101
的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000102
式中，
Figure BDA0003308221250000103
为预设航向角φd的导数，预设航向角φd的取值为当前位置下换道路径切线方向与道路X轴的夹角。
横向位移误差导数
Figure BDA0003308221250000104
的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000105
式中，DL为待合流四轮转向车辆换道合流过程中的前视距离。
步骤22，根据横向位移误差ey和航向角误差eφ，构建横向路径跟踪模型，其中，横向路径跟踪模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000106
X＝[ey eφ]T
Figure BDA0003308221250000107
式中，
Figure BDA0003308221250000108
为横向位移误差ey的二阶导数，/>
Figure BDA0003308221250000109
为航向角误差eφ的二阶导数，/>
Figure BDA00033082212500001010
为横向位移误差ey的导数，/>
Figure BDA00033082212500001011
为航向角误差eφ的导数，X为横向误差参数，/>
Figure BDA00033082212500001012
为横向误差参数X的导数，σ为不确定性参数，t为当前时间，/>
Figure BDA00033082212500001013
为第一参数，B(X,σ,t)为第二参数，C(X,σ,t)为第三参数，g(X,σ,t)为第四参数，δf为待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为待合流四轮转向车辆的后轮转角，Q为中间参数，β2为路径跟踪误差，其中，
Figure BDA00033082212500001014
Figure BDA00033082212500001015
Figure BDA00033082212500001016
Figure BDA00033082212500001017
/>
Figure BDA0003308221250000111
Figure BDA0003308221250000112
Figure BDA0003308221250000113
Figure BDA0003308221250000114
a5＝Δ′(t)
Figure BDA0003308221250000115
Figure BDA0003308221250000116
Figure BDA0003308221250000117
Figure BDA0003308221250000118
a10＝Δ″(t)
式中，KL为待合流四轮转向车辆当前位置处的路径曲率。
具体的，保证换道合流过程中的车辆横向稳定性，横向位移误差ey和航向角误差eφ应以一条平滑的曲线趋近于零，即：
Figure BDA0003308221250000119
式中，y和φ为大于0的常数，因此，可以设定路径跟踪误差的计算公式为：
Figure BDA00033082212500001110
Q＝[1/0y 1/0φ]
所以，当路径跟踪误差取值最小，即路径跟踪误差趋近于零时，待合流四轮转向车辆沿规划好的换道路径行驶，进行换道合流。
本实施例中，考虑实际行驶工况中的时变不确定性，可以将横向路径跟踪模型中的参数写成名义系统部分与不确定部分，相应的，前后轮转角控制律则为控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值，因此，计算前后轮转角控制律的过程，还包括：
步骤A，将第一参数、第二参数、第三参数、第四参数以及中间参数划分为第一名义系统部分和第一不确定性部分，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000121
Figure BDA0003308221250000122
Figure BDA0003308221250000123
Figure BDA0003308221250000124
式中，
Figure BDA0003308221250000125
和/>
Figure BDA0003308221250000126
为相应的第一名义系统部分，
Figure BDA0003308221250000127
ΔB(X,σ,t)、ΔC(X,σ,t)和Δg(X,σ,t)为相应的第一不确定性部分。
需要说明的是，为使形式简洁，在不引起混淆的前提下，以下部分表达式中可以将函数的参数省略，即：
Figure BDA0003308221250000128
Figure BDA0003308221250000129
Figure BDA00033082212500001210
Figure BDA00033082212500001211
基于上述实施例中的约束条件，可以得出相应的车辆横向鲁棒控制器，将控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值作为前后轮转角控制律。
步骤B，根据第一名义系统部分，计算控制输入参数δ1，对应的计算公式为：
Figure BDA00033082212500001212
式中，
Figure BDA00033082212500001213
为第二参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA00033082212500001214
为第一参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA00033082212500001215
为第三参数中的第一名义系统部分，/>
Figure BDA00033082212500001216
为第四参数中的第一名义系统部分；
步骤C，根据路径跟踪误差，计算控制力参数δ2，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000131
式中，κ为第一预设常数；
根据第一不确定性部分，计算第一鲁棒控制项δ3，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000132
Figure BDA0003308221250000133
Figure BDA0003308221250000134
Figure BDA0003308221250000135
式中，γ为第一运算参数，μ为第二运算参数，ε为第二预设常数，Π为第一最大偏差参数，第一常参数ρE为大于-1的常数。
步骤D，根据控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值确定前后轮转角控制律，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000136
式中，δf为待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为待合流四轮转向车辆的后轮转角，以作为车辆横向鲁棒控制器的输出量，控制车辆横向运动。
步骤3，根据横向路径跟踪模型，计算路径跟踪误差取值最小时待合流四轮转向车辆的前后轮转角控制律，并根据前后轮转角控制律，控制待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列，其中，路径跟踪误差由行驶信息确定。
如图4所示，在上述实施例的基础上，为了提高纵横向动力学耦合控制的可靠性，保证待合流四轮转向车辆换道合流的控制精度，本实施例又示出一种进行车辆纵向速度控制的实现方式，该合流车辆四轮转向行驶模型至少还包括车距误差模型，换道合流控制方法还包括：
步骤4，根据车辆纵向动力学模型以及待合流四轮转向车辆与前车的车距，构建车距误差模型，其中，车距误差模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000141
ei＝di-xi-1+xi+li-1
式中，Mi为第i辆车的质量，
Figure BDA0003308221250000142
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的二阶导数，di为当前时刻的预设车距，xi-1为第i-1辆车当前时刻的纵向位移，xi为第i辆车当前时刻的纵向位移，li-1为第i-1辆车的长度，ui为第i辆车当前时刻的驱动力或制动力，/>
Figure BDA0003308221250000143
为第i-1辆车当前时刻的纵向速度vxi-1的导数，ci为第i辆车当前时刻的空气阻力，/>
Figure BDA0003308221250000144
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的导数，Fi为第i辆车当前时刻的其他阻力项；
具体的，以第i辆车为例，考虑空气阻力、滚动阻力、坡度阻力等其他阻力，由牛顿第二定律建立车辆纵向动力学模型，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000145
式中，t为当前时间，xi(t)为第i辆车的纵向位移，vxi(t)为第i辆车的纵向速度，
Figure BDA0003308221250000146
为第i辆车的纵向加速度，σi(t)为不确定性参数，ui(t)为第i辆车上的驱动力或制动力。Mi(xi(t),σi(t),t)为第i辆车的质量，
civxi(t)|vxi(t)|为空气阻力，Fi(xi(t),vxi(t),σi(t),t)为作用于第i辆车上的滚动阻力、坡度阻力等其他阻力项。
本实施例以第i辆车与第i-1辆车之间的车距为控制条件，因此，在上述车辆纵向动力学模型的基础上，第i-1辆车与第i辆车之间的车距为：
Δi(t)＝xi-1(t)-xi(t)-li-1
其中，li-1为第i-1辆车的长度，xi-1(t)为第i-1辆车的纵向位移。
因此，第i辆车与前车之间的距离误差可以写作：
ei(t)＝di-Δi(t)＝di-xi-1(t)+xi(t)+li-1
其中，di为理想的第i辆车与前车的车距，即当前时刻的预设车距，可根据当前交通流量决定。
需要说明的是，为使形式简洁，在不引起混淆的前提下，以下表达式中将函数的参数省略。相应的车距误差模型的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000151
ei＝di-xi-1+xi+li-1
步骤5，根据车距误差模型，计算轨迹跟踪误差取值最小时待合流四轮转向车辆的纵向控制量，其中，轨迹跟踪误差的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000152
式中，β1为轨迹跟踪误差，hi为第三预设常数，hi>0；
具体的，为了保证换道合流过程中的车辆纵向行驶稳定性，车距误差ei应以一条平滑的曲线趋近于零。因此，有约束：
Figure BDA0003308221250000153
令：
Figure BDA0003308221250000154
其中，hi为大于零的第三预设常数，β1为轨迹跟踪误差。
进一步的，考虑实际行驶工况中的时变不确定性，可以将车距误差模型中的参数写成名义部分与不确定部分，相应的，纵向控制量为跟随控制力、偏差控制力以及第二鲁棒控制项的和值，计算纵向控制量的过程，还包括：
步骤51，将第i辆车的质量Mi、空气阻力ci以及其他阻力项Fi划分为第二名义系统部分和第二不确定性部分，对应的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000155
Figure BDA0003308221250000156
Figure BDA0003308221250000157
式中，
Figure BDA0003308221250000158
以及/>
Figure BDA0003308221250000159
为第二名义系统部分，ΔMi(xi,σi,t)、Δci(xi,σi,t)以及ΔFi(xi,σi,t)为第二不确定性部分。
需要说明的是，为使形式简洁，在不引起混淆的前提下，以下部分表达式中可以将函数的参数省略，即：
Figure BDA0003308221250000161
Figure BDA0003308221250000162
Figure BDA0003308221250000163
步骤52，根据约束跟随理论和第二名义系统部分，计算跟随控制力，跟随控制力的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000164
式中，ui1为跟随控制力，
Figure BDA0003308221250000165
为质量Mi中的第二名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000166
为空气阻力ci中的第二名义系统部分，/>
Figure BDA0003308221250000167
为其他阻力项Fi中的第二名义系统部分；
步骤53，根据质量Mi中的第二名义系统部分
Figure BDA0003308221250000168
计算偏差控制力，偏差控制力的计算公式为：
Figure BDA0003308221250000169
式中，κi为第i辆车的第四预设常数；
步骤54，根据第二不确定性部分，计算第二鲁棒控制项，第二鲁棒控制项的计算公式为：
Figure BDA00033082212500001610
Figure BDA00033082212500001611
Figure BDA00033082212500001612
Figure BDA00033082212500001613
Figure BDA00033082212500001614
式中，ui3为第二鲁棒控制项，
Figure BDA00033082212500001615
为第三运算参数，μi为第四运算参数，/>
Figure BDA00033082212500001616
为自适应参数，/>
Figure BDA00033082212500001617
为自适应参数/>
Figure BDA00033082212500001618
的导数，k1为第五预设常数，k2为第六预设常数，εi为第七预设常数，Πi为第二最大偏差参数，第二常参数ρEi为大于-1的常数。
步骤55，根据跟随控制力、偏差控制力以及第二鲁棒控制项的和值确定纵向控制量。
通过上述控制方式，可以证队列中每一辆车与前车的距离都始终保持在安全的区间内，并最终达到理想车距。
步骤6，根据前后轮转角控制律和纵向控制量，采用纵横向动力学耦合控制方式，控制待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列，其中，纵向控制量为纵向驱动力控制量或者纵向制动力控制量。
具体的，对第i辆车进行纵横向动力学耦合控制，可以保证第i辆车在与前车保持合理间距的同时，沿着规划好的换道合流路径行驶，从而实现稳定、安全的换道合流过程。
以上结合附图详细说明了本申请的技术方案，本申请提出了一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，该方法适用于待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列中，所述方法包括：步骤1，当接收到所述待合流四轮转向车辆的换道合流请求后，确认所述待合流四轮转向车辆汇入至所述车辆行驶队列中的位置，并根据所述车辆行驶队列的行驶速度以及汇入队列时间，确定所述待合流四轮转向车辆的换道路径；步骤2，根据所述换道路径以及所述待合流四轮转向车辆的行驶信息，构建合流车辆四轮转向行驶模型，其中，所述合流车辆四轮转向行驶模型至少包括横向路径跟踪模型，所述行驶信息至少包括所述待合流四轮转向车辆当前时间的航向角；步骤3，根据所述横向路径跟踪模型，计算路径跟踪误差取值最小时所述待合流四轮转向车辆的前后轮转角控制律，并根据所述前后轮转角控制律，控制所述待合流四轮转向车辆换道合流至所述车辆行驶队列，其中，所述路径跟踪误差由所述行驶信息确定。通过本申请中的技术方案，解决现有智能网联汽车队列控制中外部车辆换道合流控制的精度不高、算法复杂为问题。
本申请中的步骤可根据实际需求进行顺序调整、合并和删减。
本申请装置中的单元可根据实际需求进行合并、划分和删减。
尽管参考附图详地公开了本申请，但应理解的是，这些描述仅仅是示例性的，并非用来限制本申请的应用。本申请的保护范围由附加权利要求限定，并可包括在不脱离本申请保护范围和精神的情况下针对发明所作的各种变型、改型及等效方案。

Claims (7)

1.一种约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，该方法适用于待合流四轮转向车辆换道合流至车辆行驶队列中，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，当接收到所述待合流四轮转向车辆的换道合流请求后，确认所述待合流四轮转向车辆汇入至所述车辆行驶队列中的位置，并根据所述车辆行驶队列的行驶速度以及汇入队列时间，确定所述待合流四轮转向车辆的换道路径；
步骤2，根据所述换道路径以及所述待合流四轮转向车辆的行驶信息，构建合流车辆四轮转向行驶模型，其中，所述合流车辆四轮转向行驶模型至少包括横向路径跟踪模型，所述行驶信息至少包括所述待合流四轮转向车辆当前时间的航向角；
步骤3，根据所述横向路径跟踪模型，计算路径跟踪误差取值最小时所述待合流四轮转向车辆的前后轮转角控制律，并根据所述前后轮转角控制律，控制所述待合流四轮转向车辆换道合流至所述车辆行驶队列，其中，所述路径跟踪误差由所述行驶信息确定，所述横向路径跟踪模型的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000011
式中，
Figure FDA0004206993300000012
为横向位移误差ey的二阶导数，/>
Figure FDA0004206993300000013
为航向角误差eφ的二阶导数，/>
Figure FDA0004206993300000014
为横向位移误差ey的导数，/>
Figure FDA0004206993300000015
为航向角误差eφ的导数，X为横向误差参数，/>
Figure FDA0004206993300000016
为横向误差参数X的导数，σ为不确定性参数，t为当前时间，/>
Figure FDA0004206993300000017
为第一参数，B(X,σ,t)为第二参数，C(X,σ,t)为第三参数，g(X,σ,t)为第四参数，δf为所述待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为所述待合流四轮转向车辆的后轮转角，β2为所述路径跟踪误差；
Figure FDA0004206993300000018
其中：Q为中间参数。
2.如权利要求1所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
步骤21，根据所述换道路径和所述待合流四轮转向车辆的行驶信息，确定所述横向位移误差ey和所述航向角误差eφ；
步骤22，根据所述横向位移误差ey和所述航向角误差eφ，构建所述横向路径跟踪模型。
3.如权利要求2所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，步骤3中的所述前后轮转角控制律为控制输入参数、控制力参数以及第一鲁棒控制项的和值，计算所述前后轮转角控制律包括：
将所述第一参数、所述第二参数、所述第三参数、所述第四参数以及中间参数划分为第一名义系统部分和第一不确定性部分；
根据所述第一名义系统部分，计算所述控制输入参数δ1，对应的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000021
式中，
Figure FDA0004206993300000022
为所述第二参数中的第一名义系统部分，/>
Figure FDA0004206993300000028
为所述第一参数中的第一名义系统部分，/>
Figure FDA0004206993300000023
为所述第三参数中的第一名义系统部分，/>
Figure FDA0004206993300000024
为所述第四参数中的第一名义系统部分；
根据所述路径跟踪误差，计算所述控制力参数δ2，对应的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000025
式中，κ为第一预设常数；
根据所述第一不确定性部分，计算所述第一鲁棒控制项δ3，对应的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000026
Figure FDA0004206993300000029
Figure FDA0004206993300000027
式中，γ为第一运算参数，μ为第二运算参数，ε为第二预设常数，П为第一最大偏差参数；
根据所述控制输入参数、所述控制力参数以及所述第一鲁棒控制项的和值确定所述前后轮转角控制律。
4.如权利要求2所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，所述行驶信息还包括所述待合流四轮转向车辆的纵向速度以及所述待合流四轮转向车辆的横向速度，所述步骤21中还包括：
根据车辆横向动力学模型，确定所述待合流四轮转向车辆的行驶信息，其中，所述车辆横向动力学模型的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000031
式中，
Figure FDA0004206993300000032
为所述纵向速度vy的导数，/>
Figure FDA0004206993300000033
为所述航向角φ的二阶导数，kf为所述待合流四轮转向车辆的前轮胎侧偏刚度，kr为所述待合流四轮转向车辆的后轮胎侧偏刚度，M为所述待合流四轮转向车辆的质量，vx为所述横向速度，lf为所述待合流四轮转向车辆的质心与前轴距离，lr为所述待合流四轮转向车辆的质心与后轴距离，Iz为所述待合流四轮转向车辆的车辆转动惯量，δf为所述待合流四轮转向车辆的前轮转角，δr为所述待合流四轮转向车辆的后轮转角，Δ′(t)为车辆纵向加速度不确定度，Δ″(t)为横摆角加速度不确定度；
根据所述行驶信息确定所述横向位移误差ey和所述航向角误差eφ，其中，所述航向角误差导数
Figure FDA0004206993300000034
的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000035
式中，
Figure FDA0004206993300000036
为预设航向角的导数，
所述横向位移误差导数
Figure FDA0004206993300000037
的计算公式为：/>
Figure FDA0004206993300000038
式中，DL为所述待合流四轮转向车辆换道合流过程中的前视距离。
5.如权利要求1所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，所述合流车辆四轮转向行驶模型至少还包括车距误差模型，所述方法还包括：
步骤4，根据车辆纵向动力学模型以及所述待合流四轮转向车辆与前车的车距，构建所述车距误差模型；
步骤5，根据所述车距误差模型，计算轨迹跟踪误差取值最小时所述待合流四轮转向车辆的纵向控制量，其中，所述轨迹跟踪误差的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000041
式中，β1为所述轨迹跟踪误差，hi为第三预设常数，
Figure FDA0004206993300000042
为第i辆车与前车之间车距误差ei的一阶导数；
步骤6，根据所述前后轮转角控制律和所述纵向控制量，采用纵横向动力学耦合控制方式，控制所述待合流四轮转向车辆换道合流至所述车辆行驶队列，其中，所述纵向控制量为纵向驱动力控制量或者纵向制动力控制量。
6.如权利要求5所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，所述车距误差模型的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000043
ei＝di-xi-1+xi+li-1
式中，Mi为第i辆车的质量，
Figure FDA0004206993300000044
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的二阶导数，di为当前时刻的预设车距，xi-1为第i-1辆车当前时刻的纵向位移，xi为第i辆车当前时刻的纵向位移，li-1为第i-1辆车的长度，ui为第i辆车当前时刻的驱动力或制动力，/>
Figure FDA0004206993300000045
为第i-1辆车当前时刻的纵向速度vxi-1的导数，ci为第i辆车当前时刻的空气阻力，/>
Figure FDA0004206993300000046
为当前时刻第i辆车与前车之间车距误差ei的导数，Fi为第i辆车当前时刻的其他阻力项。
7.如权利要求6所述的约束导向的智能网联汽车鲁棒换道合流控制方法，其特征在于，步骤5中所述纵向控制量为跟随控制力、偏差控制力以及第二鲁棒控制项的和值，计算所述纵向控制量包括：
步骤51，将所述第i辆车的质量Mi、所述空气阻力ci以及所述其他阻力项Fi划分为第二名义系统部分和第二不确定性部分；
步骤52，根据约束跟随理论和所述第二名义系统部分，计算所述跟随控制力，所述跟随控制力的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000051
式中，ui1为所述跟随控制力，
Figure FDA0004206993300000052
为质量Mi中的第二名义系统部分，/>
Figure FDA00042069933000000514
为空气阻力ci中的第二名义系统部分，/>
Figure FDA0004206993300000053
为其他阻力项Fi中的第二名义系统部分；
步骤53，根据所述质量Mi中的第二名义系统部分
Figure FDA0004206993300000054
计算所述偏差控制力，所述偏差控制力的计算公式为：/>
Figure FDA0004206993300000055
式中，κi为第i辆车的第四预设常数；
步骤54，根据所述第二不确定性部分，计算所述第二鲁棒控制项，所述第二鲁棒控制项的计算公式为：
Figure FDA0004206993300000056
Figure FDA0004206993300000057
Figure FDA0004206993300000058
Figure FDA0004206993300000059
式中，ui3为所述第二鲁棒控制项，
Figure FDA00042069933000000510
为第三运算参数，μi为第四运算参数，/>
Figure FDA00042069933000000511
为自适应参数，/>
Figure FDA00042069933000000512
为所述自适应参数/>
Figure FDA00042069933000000513
的导数，k1为第五预设常数，k2为第六预设常数，εi为第七预设常数，Πi为第二最大偏差参数；
步骤55，根据所述跟随控制力、所述偏差控制力以及所述第二鲁棒控制项的和值确定所述纵向控制量。
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