CN113978196B - 一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法和系统 - Google Patents

一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法和系统 Download PDF

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Abstract

一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法和系统，首先获取车辆的即时行驶状态参数和车辆预行驶的规划路径；再依据规划路径和即时行驶状态参数获取下一预设时间段的预测运动状态参数；然后当预行驶方向的转夹角大预设角度时，依据预测运动状态参数获取预测转向数据，并将预测转向数据和预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取预测悬架调节参数；最后车辆的悬架阻尼调节装置在下一预设时间段按获取的预测悬架调节参数进行设置。由于在车辆需要大幅度转弯时，提前获取最优的预测悬架调节参数，进而使得自动驾驶的车辆行驶更平顺、更稳定和更安全。

Description

一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法和系统
技术领域
本发明涉及智能网联汽车技术领域，具体涉及一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法和系统。
背景技术
随着智能网联汽车技术的快速发展，越来越智能的汽车在保障交通安全、解决交通拥堵及提高出行效率、节能环保方面都发挥着重要的作用。在开发智能网联汽车的ADAS功能和AD功能时，为保障智能网联汽车的安全性及可靠性，相关功能的开发大多集中于对环境感知、路径规划以及决策控制的研究，并没有考虑到无人驾驶条件下的悬架控制技术，即使为了提升车辆的平顺性以及舒适性，针对无人驾驶车辆在转向工况下的悬架控制策略也鲜有研究。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是无人驾驶车辆在转向工况下，其悬架控制还不完善。
根据第一方面，本发明提供了一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法，包括：
获取车辆的即时行驶状态参数；所述即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置；
获取车辆预行驶的规划路径；
依据所述规划路径和所述即时行驶状态参数，获取下一预设时间段所述车辆的预测运动状态参数；所述预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向；
当所述即时行驶方向与所述预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据所述预测运动状态参数获取所述车辆的预测转向数据，并将所述预测转向数据和所述预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取所述车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数；所述预测转向数据为预测的下一预设时间段所述车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据；
在下一预设时间段当所述车辆按所述预测运动状态参数运行时，所述车辆依据所述预测悬架调节参数设置所述车辆的悬架阻尼调节装置。
根据第二方面，分发明提供了一种计算机可读存储介质，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如第一方面所述的仿真测试方法。
根据第三方面，本发明提供了一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制系统，包括：
即时状态获取模块，用于获取车辆的即时行驶状态参数；所述即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置；
路径获取模块，用于获取车辆预行驶的规划路径；
预测运动状态获取模块，用于依据所述规划路径和所述即时行驶状态参数，获取下一预设时间段所述车辆的预测运动状态参数；所述预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向；
悬架调节参数获取模块，用于当所述即时行驶方向与所述预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据所述预测运动状态参数获取所述车辆的预测转向数据，并将所述预测转向数据和所述预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取所述车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数；所述预测转向数据为预测的下一预设时间段所述车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据；
悬架阻尼调节装置，用于在下一预设时间段当所述车辆按所述预测运动状态参数运行时，按所述预测悬架调节参数执行设置。
上述实施例提供的一种悬架侧倾抑制方法，由于在车辆需要大幅度转弯时，提前获取最优的预测悬架调节参数，进而使得自动驾驶的车辆行驶更平顺、更稳定和更安全。
附图说明
图1为一种实施例中悬架侧倾抑制方法的流程示意图；
图2为一种实施例中车辆二自由度运动学模型构建示意图；
图3为一种实施例中基于三次贝塞尔曲线的车辆换道示意图；
图4为一种实施例中车辆道路跟踪示意图；
图5为一种实施例中车辆横向偏航运动示意图；
图6为一种实施例中车辆悬架侧倾垂直运动示意图；
图7为另一种实施例中悬架侧倾抑制系统的结构连接示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。其中不同实施方式中类似元件采用了相关联的类似的元件标号。在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解。然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件、材料、方法所替代。在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作。
另外，说明书中所描述的特点、操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式。同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整。因此，说明书和附图中的各种顺序只是为了清楚描述某一个实施例，并不意味着是必须的顺序，除非另有说明其中某个顺序是必须遵循的。
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接（联接）。
在现有的进行多传感器的智能汽车整车在环仿真测试中，目前对车载激光雷达测试方案是进行激光点云的注入仿真或者不进行激光雷达的相关仿真测试。但是，在激光雷达必将会成为智能汽车的主流感知传感器的大背景下，激光雷达的加入对传感器仿真测试提出了新的要求，通过匹配性更好，更加真实的激光雷达感知的仿真测试，对整车在环测试系统来说是十分必要的。
下面对本申请涉及的技术名词进行解释：
自动驾驶中的模型预测控制（double model predictive controler，DMPC），MPC主要用于车道线的追踪，保持车辆轨迹相对平稳。MPC将车道追踪任务重构成一个寻找最优解的问题，优化问题的最优解就是最优的轨迹。我们每走一步都会按照目前的状态求解一个最优化的轨迹，然后按照轨迹走一步，紧接着继续按照传感器获得的新值继续求解最优轨迹，保证轨迹跟 我们要追踪的车道线的最大拟合。这个过程中，因为我们每动一步，就是一个时间片段，因为各种误差的存在，导致我们的车辆并不能完全符合预测出来的轨迹，所以每一次都得重新计算调整。
汽车的悬架阻尼调节装置是车身和车轮之间的一切传力装置的总称，汽车悬架的作用是传递作用在车轮和车架之间的力和力扭，并且缓冲由不平路面传给车架或车身的冲击力，并衰减由此引起的震动，以保证汽车能平顺地行驶。传统的悬架系统设计中，若要求高的行驶平顺性，就难以满足操纵稳定性。目前，中高档轿车已经克服了传统汽车悬架的局限性，采用和发展了新型的汽车悬架阻尼系数调节装置，该装置可以根据不同的路面条件、载重质量、行驶速度来调节悬架的阻尼系数，从而使车辆的行驶平顺性和操纵稳定性在各种行驶条件下达到最佳的组合。
在本申请一实施例中，公开了一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制系统，其特征在于，包括即时状态获取模块、路径获取模块、预测运动状态获取模块、悬架调节参数获取模块和悬架阻尼调节装置。即时状态获取模块用于获取车辆的即时行驶状态参数，路径获取模块用于获取车辆预行驶的规划路径，预测运动状态获取模块用于依据规划路径和即时行驶状态参数获取下一预设时间段车辆的预测运动状态参数，悬架调节参数获取模块用于当即时行驶方向与预行驶方向的夹角大于一预设角度时获取预测悬架调节参数，悬架阻尼调节装置用于在下一预设时间段当车辆按预测运动状态参数运行时按预测悬架调节参数执行设置。由于在车辆需要大幅度转弯时，提前获取最优的预测悬架调节参数，进而使得自动驾驶的车辆行驶更平顺、更稳定和更安全。
下面将结合实施例对本申请的技术方案做具体说明。
实施例一
请参考图1，为一种实施例中悬架侧倾抑制方法的流程示意图，该悬架侧倾抑制方法包括：
步骤101，获取即时行驶状态参数。
获取车辆的即时行驶状态参数。其中，即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置。
步骤102，获取规划路径。
获取车辆预行驶的规划路径。获取车辆预运行的规划路径的方法包括：
首先采用MPC控制算法构建车辆的运动学模型，请参考图2，为一种实施例中车辆二自由度运动学模型构建示意图，在笛卡尔坐标系下，车辆运动学方程为：
Figure 829792DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 365815DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure 741433DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，l为车身长度。
定义（X，Y，ψ）为状态量x，（υ，δ）为控制量u，定义状态量x以及控制量u的非线性方程为：
Figure 224367DEST_PATH_IMAGE004
；
将上式在参考点xr=[ Xr， Yr，ψr] T泰勒展开并且忽略高阶项后最终可以得到：
Figure 803595DEST_PATH_IMAGE005
；
以采样时间T进行前向欧拉离散化处理可以得到：
Figure 510520DEST_PATH_IMAGE006
；
然后依据车辆的即时行驶状态参数和预到达目的地获取规划路径，请参考图3，为一种实施例中基于三次贝塞尔曲线的车辆换道示意图，规划路径的获取包括：
1）设定车辆当前位置为第一坐标点；
2）通过车辆的车载传感器感知需绕行的第二坐标点；
3）标注第三坐标点和第四坐标点，其中，第三坐标点用于作为决策系统参考点，第四坐标点用于作为车辆预行驶的预瞄点；
4）基于三次贝塞尔曲线获取规划路径。
根据上述车辆运动学方程，建立新的基于线性误差模型的状态空间表达式：
Figure 124167DEST_PATH_IMAGE007
；
Figure 286158DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 800184DEST_PATH_IMAGE009
；
Figure 881273DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 965904DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 682318DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，m为状态量维度，n为控制量维度。
根据上述车辆运动学方程，建立系统的预测输出表达式：
Figure 801584DEST_PATH_IMAGE013
；
Figure 178207DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 750134DEST_PATH_IMAGE015
；
Figure 739081DEST_PATH_IMAGE016
Figure 571908DEST_PATH_IMAGE017
；
Figure 870165DEST_PATH_IMAGE018
；
设置约束条件：
Figure 913076DEST_PATH_IMAGE019
；
Figure 954982DEST_PATH_IMAGE020
；
其中，K=0，1，2，3，……，N C-1。
至此将多目标优化问题转化为QP凸优化问题，即可求解。
请参考图4，为一种实施例中车辆道路跟踪示意图，一实施例中，基于上述运动学方程实现车辆路径跟踪方法，该路径跟踪方法包括：
1、初始化规划路径参数（道路参数为一系列连续的点）、车辆状态（x,y,yaw）和车辆参考速度（V）；
2、寻找距离车辆最近的道路点；
3、以道路点的横坐标(ref_x)、纵坐标（ref_y）、斜率(ref_yaw)为参考，通过MPC算法求解当前时刻下的最佳车辆转角以及车辆速度（即δ_ref以及V_ref）；
4、车辆按照给定转角以及速度行驶；
5、更新车辆状态；
6、返回步骤2；
7、直到跟踪到路径终点，退出跟踪。一实施例中，车辆道路跟踪结果如图4所示，其中，图4中的圆圈代表车辆质心点。
步骤103，获取预测运动状态参数。
依据规划路径和即时行驶状态参数，获取下一预设时间段车辆的预测运动状态参数。其中，预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向。
步骤104，获取预测悬架调节参数。
当即时行驶方向与预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据预测运动状态参数获取车辆的预测转向数据，并将预测转向数据和预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数。其中，预测转向数据为预测的下一预设时间段车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据。一实施例中，预测转向数据包括车辆转弯转角δ_ref和车辆转弯速度V_ref。一实施例中，预测悬架调节参数包括车辆的主动悬架对应预测转向数据的阻尼值。
请参考图5和图6，为一种实施例中车辆横向偏航运动示意图和车辆悬架侧倾垂直运动示意图，一实施例中，车辆悬架侧倾抑制数学模型的获取方法是采用MPC控制算法构建车辆悬架侧倾抑制数学模型。一实施例中，采用MPC控制算法构建所述车辆悬架侧倾抑制数学模型，包括：
1）建立五自由度车辆侧倾动力学方程；
2）依据侧倾动力学方程建立状态空间方程；
3）对状态空间方程离散化，采用MPC算法获取最优悬架力（FL和FR）；其中，MPC的求解方法，参考上述实例中的求解方法；
4)根据减震器的正向建模以及逆向求解，获取当前状态下阻尼器对应于最优悬架力的控制电流。
一实施例中，侧倾动力学方程包括：
车身垂向动力学方程，表示为：
Figure 907894DEST_PATH_IMAGE021
；
Figure 127785DEST_PATH_IMAGE022
；
其中，F SL 为车身左侧悬架力，F SR 为车身右侧悬架力，k S 为悬架弹簧刚度系数，Z SL 为左侧车身位移，Z uL 为右侧车身位移，Z SR 为左侧轮胎位移，Z uR 为右侧轮胎位移，FL为由阻尼器产生的左侧可控阻尼力，F R 为由阻尼器产生的右侧可控阻尼力，C S 为阻尼器阻尼系数；
车轮垂向动力学方程，表示为：
Figure 408725DEST_PATH_IMAGE023
；
Figure 238009DEST_PATH_IMAGE024
；
其中，m uL 为左侧轮胎质量，m uR 为右左侧轮胎质量，k t 为轮胎刚度系数；
车身绕Z轴动力学方程，表示为：
Figure 45428DEST_PATH_IMAGE025
；
其中，I Z 为车辆沿Z轴的转动惯量，I XZ 为车辆沿XZ面的转动惯量，M Z 为车辆绕Z轴的力矩，ω为车辆横摆角速度，
Figure 685488DEST_PATH_IMAGE026
为车辆侧倾角；
车身绕X轴动力学方程，表示为：
Figure 204457DEST_PATH_IMAGE027
；
其中，I x 为车辆沿X轴的转动惯量，I xy 为车辆沿XY面的转动惯量，h roll 为质心高度，m s 为车身质量，M x 为车辆绕X轴的力矩；
车辆绕Z轴的力矩、前轮所受力对质心的力矩和后轮所受力对后轮力矩相等，表示为：
Figure 588165DEST_PATH_IMAGE028
；
Figure 515669DEST_PATH_IMAGE029
Figure 575898DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，l f 为车辆质心到前轴的距离，l r 为车辆质心到后轴的距离，c f 为前轮胎侧偏刚度，c r 为后轮胎侧偏刚度，δ fw 为车辆前轮转向角，β为车身侧偏角，ω为车辆横摆角速度，F Yf 车辆前轮所受侧向力，F Yr 车辆后轮所受侧向力；
绕X轴的侧倾力矩包括：
Figure 565851DEST_PATH_IMAGE031
；
其中，M x 为侧倾力矩，M x1 为因质心侧倾产生的绕X轴的侧倾力矩，M x2 为因车辆的侧向加速度产生的侧倾力矩，M x3 为车辆因左右悬架力的差异产生的侧倾力矩；
Figure 503982DEST_PATH_IMAGE032
；
Figure 285993DEST_PATH_IMAGE033
；
Figure 267856DEST_PATH_IMAGE034
；
其中，l t 为车身宽度，g为重力加速度，a y 为车辆侧向加速度，
Figure 994372DEST_PATH_IMAGE026
为车辆的侧倾角。
下面对本申请公式中涉及的参数物理意义参见下表：
符号 名称
m<sub>s</sub> 簧上总质量（即车身质量）
m<sub>uL</sub> 左侧簧下质量（即左侧轮胎质量）
m<sub>uR</sub> 右侧簧下质量（即右侧轮胎质量）
I<sub>Z</sub> 车辆沿Z轴的转动惯量
I<sub>XZ</sub> 车辆沿XZ面的转动惯量
I<sub>XY</sub> 车辆沿XY面的转动惯量
l<sub>f</sub> 车辆质心到前轴（即前悬架）距离
l<sub>r</sub> 车辆质心到后轴（即后悬架）距离
l<sub>t</sub> 车身宽度
h<sub>roll</sub> 质心高度
c<sub>f</sub> 前轮胎侧偏刚度
c<sub>r</sub> 后轮胎侧偏刚度
F<sub>SL</sub> 车身左侧悬架力
F<sub>SR</sub> 车身右侧悬架力
F<sub>L</sub> 由阻尼器产生的左侧可控阻尼力
F<sub>R</sub> 由阻尼器产生的右侧可控阻尼力
F<sub>Yf</sub> 车辆前轮所受侧向力
F<sub>Yr</sub> 车辆后轮所受侧向力
k<sub>S</sub> 悬架弹簧刚度（定值）
k<sub>t</sub> 轮胎刚度
C<sub>S</sub> 阻尼器阻尼（定值）
Z<sub>SL</sub> 左侧车身位移
Z<sub>SR</sub> 右侧车身位移
Z<sub>uL</sub> 左侧轮胎位移
Z<sub>uR</sub> 右侧轮胎位移
Z<sub>rL</sub> 地面左侧位移
Z<sub>rR</sub> 地面右侧位移
ω 车辆横摆角速度
φ 车辆侧倾角
a<sub>y</sub> 车辆侧向加速度
M<sub>Z</sub> 车辆绕Z轴力矩
M<sub>x</sub> 车辆绕X轴力矩
δ 车辆前轮转向角(默认前轮转向，后轮转向角为0)
β 车身侧偏角
υ<sub>x</sub> 车辆纵向速度
一实施例中，依据侧倾动力学方程建立的状态空间方程表示为：
Figure 719883DEST_PATH_IMAGE035
；
A=
Figure 356400DEST_PATH_IMAGE036
；
B=
Figure 259897DEST_PATH_IMAGE037
；
B W =
Figure 490021DEST_PATH_IMAGE038
；
α31=α32=-（ks/ms）；α33=-2cs/ms；α34=α35=cs/ms；
α41= ks/mL；α43= cs/mL；α44=-cs/mL；α46= kt/mL；α49=-cslt /2mL；
α52= ks/mR；α53= cs/mR；α54=-cs/mR；α57= -kt/mR；α59=cslt /2mR；
α91=(lt×ks )/2[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)] ；
α92=-(lt×ks) /2[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)] ；
α94=cs /2[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)] ；
α95=cs /2[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)] ；
α98= (ms×g×h2 roll )÷[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)] ；
α99= (l2 t×cs )÷{2×[lx+ ms×h2 roll-(lxz×lxy÷lz)]} ；
α910=-[lxz×(l2 f ×cf - l2 r×cr) ]÷{ l2 z×υx×[lx+ ms h2 roll-(lxz×lxy÷lz)]}；
α1010=(l2 f×cf - l2 r× cr)/( lz×υx) ；
其中，A为状态矩阵，B为控制矩阵，B W 为扰动矩阵，x为状态变量，表示为：
x=[Z defL ，Z defR ，
Figure 2911DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 900459DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 348758DEST_PATH_IMAGE041
，Z uL -Z rL ，Z uR -Z rR ，
Figure 539613DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 606926DEST_PATH_IMAGE042
，ω] T ；
设定U为控制量，表示为：
U=[F L ，F R ] T ；
其中，F L 为由阻尼器产生的左侧可控阻尼力，F R 为由阻尼器产生的右侧可控阻尼力；
w为扰动量，表示为：
w= [Z rL ，Z rR ，a y ，υ y ，δ] T ；
其中，Z rL 为底面左侧位移，Z rR 为底面右侧位移，a y 车辆的侧向加速度，υy为车辆纵向速度，δ为车辆前轮转向角。
步骤105，设置预测悬架调节参数。
在下一预设时间段当车辆按预测运动状态参数运行时，车辆依据预测悬架调节参数设置车辆的悬架阻尼调节装置。
一实施中，悬架调节参数包括由阻尼器产生的左侧可控阻尼力（F L ）和由阻尼器产生的右侧可控阻尼力（F R ），就是悬架减震器主要要调节的量，通过最优控制（就是申请一实施例中的DMPC控制）,来求解这个量，实现这个量对应于半阻尼悬架的可调阻尼。一实施例中，关于可控阻尼力与半主动悬架可控阻尼器的悬架调节参数对应方式，包括：
首先对减震器进行实验，求取减震器在不同的控制电流以及激励速度（激励速度对应于本文的车身速度-车轮速度）下的阻尼力，然后再在实车上路过程中，根据当前的激励速度以及所求的最优悬架力，来进行可变阻尼器的电流调节，以获取对可变阻尼器定量调节的方式。
实施例二
请参考图7，为另一种实施例中悬架侧倾抑制系统的结构连接示意图，该悬架侧倾抑制系统用于无人驾驶车辆，包括即时状态获取模块10、路径获取模块20、预测运动状态获取模块30、悬架调节参数获取模块40和悬架阻尼调节装置50。即时状态获取模块10用于获取车辆的即时行驶状态参数。即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置。路径获取模块20用于获取车辆预行驶的规划路径。预测运动状态获取模块30用于依据规划路径和即时行驶状态参数，获取下一预设时间段车辆的预测运动状态参数。预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向。悬架调节参数获取模块40用于当即时行驶方向与预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据预测运动状态参数获取车辆的预测转向数据，并将预测转向数据和预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数。预测转向数据为预测的下一预设时间段车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据。悬架阻尼调节装置50用于在下一预设时间段当车辆按预测运动状态参数运行时，按预测悬架调节参数执行设置。一实施例中，悬架侧倾抑制系统执行如实施例一中所述的悬架侧倾抑制方法。
在本申请实施例中，公开了一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制系统，其特征在于，包括即时状态获取模块、路径获取模块、预测运动状态获取模块、悬架调节参数获取模块和悬架阻尼调节装置。即时状态获取模块用于获取车辆的即时行驶状态参数，路径获取模块用于获取车辆预行驶的规划路径，预测运动状态获取模块用于依据规划路径和即时行驶状态参数获取下一预设时间段车辆的预测运动状态参数，悬架调节参数获取模块用于当即时行驶方向与预行驶方向的夹角大于一预设角度时获取预测悬架调节参数，悬架阻尼调节装置用于在下一预设时间段当车辆按预测运动状态参数运行时按预测悬架调节参数执行设置。由于在车辆需要大幅度转弯时，提前获取最优的预测悬架调节参数，进而使得自动驾驶的车辆行驶更平顺、更稳定和更安全。
本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分功能可以通过硬件的方式实现，也可以通过计算机程序的方式实现。当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘、光盘、硬盘等，通过计算机执行该程序以实现上述功能。例如，将程序存储在设备的存储器中，当通过处理器执行存储器中程序，即可实现上述全部或部分功能。另外，当上述实施方式中全部或部分功能通过计算机程序的方式实现时，该程序也可以存储在服务器、另一计算机、磁盘、光盘、闪存盘或移动硬盘等存储介质中，通过下载或复制保存到本地设备的存储器中，或对本地设备的系统进行版本更新，当通过处理器执行存储器中的程序时，即可实现上述实施方式中全部或部分功能。
以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。

Claims (9)

1.一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制方法，其特征在于，包括：
获取车辆的即时行驶状态参数；所述即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置；
获取车辆预行驶的规划路径；
依据所述规划路径和所述即时行驶状态参数，获取下一预设时间段所述车辆的预测运动状态参数；所述预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向；
当所述即时行驶方向与所述预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据所述预测运动状态参数获取所述车辆的预测转向数据，并将所述预测转向数据和所述预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取所述车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数；所述预测转向数据为预测的下一预设时间段所述车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据；
在下一预设时间段当所述车辆按所述预测运动状态参数运行时，所述车辆依据所述预测悬架调节参数设置所述车辆的悬架阻尼调节装置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取车辆预行驶的规划路径，包括：
采用MPC控制算法构建所述车辆的运动学模型；
依据所述车辆的即时行驶状态参数和预到达目的地获取所述规划路径。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述车辆的即时行驶状态参数和预到达目的地获取所述规划路径，包括：
设定所述车辆当前位置为第一坐标点；
通过所述车辆的车载传感器感知需绕行的第二坐标点；
标注第三坐标点和第四坐标点；所述第三坐标点用于作为决策系统参考点，所述第四坐标点用于作为所述车辆预行驶的预瞄点；
基于三次贝塞尔曲线获取所述规划路径。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预测转向数据包括车辆转弯转角δ_ref和车辆转弯速度V_ref；
所述预测悬架调节参数包括所述车辆的主动悬架对应所述预测转向数据的阻尼值。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述车辆悬架侧倾抑制数学模型的获取方法包括：
采用MPC控制算法构建所述车辆悬架侧倾抑制数学模型。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用MPC控制算法构建所述车辆悬架侧倾抑制数学模型，包括：
建立五自由度车辆侧倾动力学方程；
依据所述侧倾动力学方程建立状态空间方程；
对所述状态空间方程离散化，采用MPC算法获取所述预测悬架调节参数。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述侧倾动力学方程包括：
车身垂向动力学方程，表示为：
Figure 167915DEST_PATH_IMAGE001
；
Figure 150914DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，F SL 为车身左侧悬架力，F SR 为车身右侧悬架力，k S 为悬架弹簧刚度系数，Z SL 为左侧车身位移，Z uL 为右侧车身位移，Z SR 为左侧轮胎位移，Z uR 为右侧轮胎位移，F L 为由阻尼器产生的左侧可控阻尼力，F R 为由阻尼器产生的右侧可控阻尼力，C S 为阻尼器阻尼系数；
车轮垂向动力学方程，表示为：
Figure 513500DEST_PATH_IMAGE003
；
Figure 531135DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，m uL 为左侧轮胎质量，m uR 为右侧轮胎质量，k t 为轮胎刚度系数；
车身绕Z轴动力学方程，表示为：
Figure 822439DEST_PATH_IMAGE005
；
其中，I Z 为车辆沿Z轴的转动惯量，I XZ 为车辆沿XZ面的转动惯量，M Z 为车辆绕Z轴的力矩，ω为车辆横摆角速度，
Figure 292735DEST_PATH_IMAGE006
为车辆侧倾角；
车身绕X轴动力学方程，表示为：
Figure 960476DEST_PATH_IMAGE007
；
其中，I x 为车辆沿X轴的转动惯量，I xy 为车辆沿XY面的转动惯量，h roll 为质心高度，m s 为车身质量，M x 为车辆绕X轴的力矩；
车辆绕Z轴的力矩、前轮所受力对质心的力矩和后轮所受力对后轮力矩相等，表示为：
Figure 98197DEST_PATH_IMAGE008
；
其中，l f 为车辆质心到前轴的距离，l r 为车辆质心到后轴的距离，c f 为前轮胎侧偏刚度，c r 为后轮胎侧偏刚度，δ fw 为车辆前轮转向角，β为车身侧偏角，υ x 为车辆纵向速度，M Z 为车辆绕Z轴的力矩，ω为车辆横摆角速度，F Yf 为车辆前轮所受侧向力，F Yr 为车辆后轮所受侧向力；
绕X轴的侧倾力矩包括：
Figure 294823DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，M x 为侧倾力矩，M x1为因质心侧倾产生的绕X轴的侧倾力矩，M x2为因车辆的侧向加速度产生的侧倾力矩，M x3为车辆因左右悬架力的差异产生的侧倾力矩；
Figure 745090DEST_PATH_IMAGE010
；
Figure 950944DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 677591DEST_PATH_IMAGE012
；
其中，l t 为车身宽度，g为重力加速度，a y 为车辆侧向加速度，
Figure 576277DEST_PATH_IMAGE006
为车辆的侧倾角。
8.一种用于无人驾驶车辆的悬架侧倾抑制系统，其特征在于，包括：
即时状态获取模块，用于获取车辆的即时行驶状态参数；所述即时行驶状态参数包括即时车速、即时行驶方向和位置；
路径获取模块，用于获取车辆预行驶的规划路径；
预测运动状态获取模块，用于依据所述规划路径和所述即时行驶状态参数，获取下一预设时间段所述车辆的预测运动状态参数；所述预测运动状态参数包括预测车速、预测位置和预行驶方向；
悬架调节参数获取模块，用于当所述即时行驶方向与所述预行驶方向的夹角大于一预设角度时，依据所述预测运动状态参数获取所述车辆的预测转向数据，并将所述预测转向数据和所述预测运动状态参数输入车辆悬架侧倾抑制数学模型，以获取所述车辆悬架侧倾抑制数学模型输出的预测悬架调节参数；所述预测转向数据为预测的下一预设时间段所述车辆的行驶方向和行驶速度的调整数据；
悬架阻尼调节装置，用于在下一预设时间段当所述车辆按所述预测运动状态参数运行时，按所述预测悬架调节参数执行设置。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的悬架侧倾抑制方法。
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