CN114148411A - 一种轮式无人平台的漂移控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种轮式无人平台的漂移控制方法,能够提高车辆漂移状态的稳定控制性能,实现轮式平台的稳定漂移控制。本发明使用动力学模型计算先验漂移平衡态状态量,可以提高漂移时的稳定性,使用一阶动态和运动学方程计算出期望的状态变化率,使用基于优化方法的模型反演,可以快速、精确获取符合期望状态量变化速率的控制量;使用推力角公式将期望纵向力映射为期望驱动轮转速,可以提高漂移控制的精度,使算法可应用于油车和电车,可应用于前驱、后驱、四轮驱动等多种轮式平台。
Description
技术领域
本发明涉及车辆的动力学控制和最优化控制领域,具体涉及一种轮式无人平台的漂移控制方法,用于提高不确定条件下的轮式车辆的行驶稳定性。
背景技术
随着无人驾驶车辆的快速发展,无人驾驶过程中的车辆安全受到越来越严峻的挑战。目前的无人车辆控制方法大部分针对于小侧滑角的常规行驶工况,当遭遇低附着度的冰雪路面、高速下的快速转向等极限工况,轮胎的饱和程度增加,难以维持车辆的稳定运行状态。漂移是一种让汽车以大角度侧滑行驶的极限运动,可以提高不确定条件下的车辆行驶性能。侧滑即车辆速度方向与车辆轴线朝向不一致,侧滑角为车辆速度与车身方向的教教。漂移为车辆行驶的不稳定状态,为在进入漂移后维持稳定,需要使用不同于常规工况下的车辆运动控制器。
目前已有的针对轮式平台的漂移控制算法,仍然存在着明显的不足,包括:
1.现阶段的漂移控制器,大多采用线性二次型方法,其做出的线性化近似难以反映大侧滑角时车辆的行驶模型。
2.当前轮式平台的驱动形式仍分为多种,如内燃机驱动、电动机驱动、四轮独立驱动等多种形式。大部分控制方法在输出为扭矩,但内燃机驱动的车辆难以实现精准的扭矩控制。
3.现阶段的漂移控制器,大多在未进入漂移状态时采用开环控制,其对车辆的状态控制并不全面。
发明内容
为解决现有技术存在的上述问题,本发明公开一种轮式无人平台的漂移控制方法,能够提高车辆漂移状态的稳定控制性能,实现轮式平台的稳定漂移控制。
本发明通过以下技术方案实现。
一种轮式无人平台的漂移控制方法,包括:
获取车辆参数和路面摩擦系数;根据所述车辆参数和路面摩擦系数采用动力学模型和轮胎模型计算漂移平衡状态时的滑移角度、前轮转角、航向角速度之间的关系,并选取一组滑移角度、航向角速度和车辆速度作为状态的期望稳定值;
根据车辆速度、滑移角度、航向角速度、轮胎转速计算得到纵向速度和横向速度;然后根据所述纵向速度的变化率和横摆角速度观测车辆的纵向加速度;最后根据所述车辆质量和纵向加速度,计算纵向的载荷转移,得到瞬时的前后轮垂向压力;
根据期望的侧滑角度、速度,和实时测量的侧滑角度和速度,获得误差值,然后通过一阶动态获得滑移角和速度的期望变化率;最后根据双闭环原理和运动学方程将所述期望变化率引入到滑移角的动态方程中,得到合成航向角速度,通过一阶动态计算,得到航向角速度的期望变化率;
根据所述航向角速度的期望变化使用枚举法实现动力学模型反演,使用最优控制方法设置代价函数得到最优控制量;将所述最优控制量直接作用在前轮转向执行机构。
本发明的有益效果:
本发明使用动力学模型计算先验漂移平衡态状态量,可以提高漂移时的稳定性,使用一阶动态和运动学方程计算出期望的状态变化率,使用基于优化方法的模型反演,可以快速、精确获取符合期望状态量变化速率的控制量;使用推力角公式将期望纵向力映射为期望驱动轮转速,可以提高漂移控制的精度,使算法可应用于油车和电车,可应用于前驱、后驱、四轮驱动等多种轮式平台。
附图说明
图1为本发明具体实施方式轮式无人平台的漂移控制方法流程图;
图2为本发明实施例中四驱车辆两轮动力学模型示意图;
图3为本发明实施例中后轮轮胎推力角分析示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作详细说明。
如图1所示,本实施方式中的一种轮式无人平台的漂移控制方法,具体包括:
步骤一、获取车辆参数和路面摩擦系数;
本实施例中,所述车辆参数包括:车辆质量m,转动惯量Iz,前后轴距a、b和总轴距L,重心高度h,前后轮胎侧偏刚度CaFCaR,轮胎半径R;
具体实施时,所述转动惯量Iz采用摆动实验法或者锤击实验法测量,或是使用下述公式计算:
其中,m1,m2为汽车前、后轴上的轴载质量。
具体实施时,所述前后轮胎侧偏刚度CαFCαR采用以下方式获得:将驾驶车辆以固定速度行驶,不断增大轮胎转角,记录滑移角数据和轮胎力数据,拟合曲线,计算获得前后轮胎侧偏刚度。
步骤二、根据所述车辆参数和路面摩擦系数采用动力学模型和轮胎模型计算漂移平衡状态时的滑移角度、前轮转角、航向角速度之间的关系,并选取一组滑移角度βeq、航向角速度req和车辆速度Veq作为状态的期望稳定值;
本实施例中,如图2所示,所述动力学模型如下式所示:
其中等号左侧为航向角速度r、滑移角度β、车辆速度V的导数,δ为前轮转角,β为滑移角度,即车辆朝向和车速方向的夹角,FxFFyFFxRFyR分别为前轮和后轮收到的纵向和横向力。
本实施例中,所述轮胎模型采用Fiala轮胎模型,具体如下:
z=tanα
asl=arctan(3μFz/Cα)
其中Fz为轮胎的垂向载荷,α为轮胎的滑移角度,ξ为轮胎力的分配系数;前后轮的侧滑角度计算公式为:
步骤三、根据车辆速度V、滑移角度β、航向角速度r、轮胎转速ω计算得到纵向速度Vx和横向速度Vy;然后根据所述纵向速度vx的变化率和横摆角速度观测车辆的纵向加速度最后根据所述车辆质量和纵向加速度,计算纵向的载荷转移,得到瞬时的前后轮垂向压力FzF和FzR;
本实施例中,所述纵向速度Vx和横向速度Vy采用以下公式计算:
Vx=Vcosβ
Vy=Vsinβ
本实施例中,所述瞬时的前后轮垂向压力FzF和FzR采用以下公式计算:
eβ=β-βeq
eV=V-Veq
其中kβ和kV是需要调整的反馈增益系数。
5.1使用双层循环分别遍历控制量纵向力Fx和轮胎转向角度δ的可行解,将每组可行的控制量带入到动力学方程中,得到该控制量计算出的状态量的变化率,即实现了动力学模型反演;
5.2根据每组控制量计算出的状态量变化率和步骤四中计算出的期望变化率计算代价;
其中,状态量变化率的最大值由每次输出结果的状态导数获得;
5.3在双层循环中,选取代价值最小的控制量进行输出,此为最优控制量;
步骤六、将所述最优控制量直接作用在前轮转向执行机构;
当被控轮式平台为电机驱动时,通过控制驱动电机的扭矩,实现平台的纵向力控制;
当被控轮式平台为内燃机驱动时,使用轮胎推力角公式通过控制驱动轮速度实现对驱动力的控制;如图3所示,所述轮胎推力角公式如下:
然后根据期望的纵向力,计算驱动轮的期望横向力和纵向力,计算出驱动轮的期望转速,然后通过驱动轮的轮速闭环控制,使得车辆获得期望的纵向力;
所述期望转速如下式所示:
步骤七、循环计算上述步骤3至6,实现持续的车辆漂移控制。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (13)
1.一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,包括:
获取车辆参数和路面摩擦系数;根据所述车辆参数和路面摩擦系数采用动力学模型和轮胎模型计算漂移平衡状态时的滑移角度、前轮转角、航向角速度之间的关系,并选取一组滑移角度、航向角速度和车辆速度作为状态的期望稳定值;
根据车辆速度、滑移角度、航向角速度、轮胎转速计算得到纵向速度和横向速度;然后根据所述纵向速度的变化率和横摆角速度观测车辆的纵向加速度;最后根据所述车辆质量和纵向加速度,计算纵向的载荷转移,得到瞬时的前后轮垂向压力;
根据期望的侧滑角度、速度,和实时测量的侧滑角度和速度,获得误差值,然后通过一阶动态获得滑移角和速度的期望变化率;最后根据双闭环原理和运动学方程将所述期望变化率引入到滑移角的动态方程中,得到合成航向角速度,通过一阶动态计算,得到航向角速度的期望变化率;
根据所述航向角速度的期望变化使用枚举法实现动力学模型反演,使用最优控制方法设置代价函数得到最优控制量;将所述最优控制量直接作用在前轮转向执行机构。
2.如权利要求1所述的一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,所述车辆参数包括:车辆质量m,转动惯量Iz,前后轴距a、b和总轴距L,重心高度h,前后轮胎侧偏刚度Cα FCaR,轮胎半径R。
4.如权利要求1或2或3所述的一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,所述前后轮胎侧偏刚度CaFCaR采用以下方式获得:将驾驶车辆以固定速度行驶,不断增大轮胎转角,记录滑移角数据和轮胎力数据,拟合曲线,计算获得前后轮胎侧偏刚度。
7.如权利要求1或2或3所述的一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,所述纵向速度Vx和横向速度Vy采用以下公式计算:
Vx=Vcosβ
Vy=Vsinβ。
12.如权利要求11所述的一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,所述最优控制量具体采用以下步骤:
5.1使用双层循环分别遍历控制量纵向力和轮胎转向角度的可行解,将每组可行的控制量带入到动力学方程中,得到该控制量计算出的状态量的变化率;
5.2根据每组控制量计算出的状态量变化率和步骤四中计算出的期望变化率计算代价;
5.3在双层循环中,选取代价值最小的控制量进行输出,此为最优控制量。
13.如权利要求12所述的一种轮式无人平台的漂移控制方法,其特征在于,所述将所述最优控制量直接作用在前轮转向执行机构,具体为:
当被控轮式平台为电机驱动时,通过控制驱动电机的扭矩,实现平台的纵向力控制;
当被控轮式平台为内燃机驱动时,使用轮胎推力角公式通过控制驱动轮速度实现对驱动力的控制;
然后根据期望的纵向力,计算驱动轮的期望横向力和纵向力,计算出驱动轮的期望转速,然后通过驱动轮的轮速闭环控制,使得车辆获得期望的纵向力。
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