CN115848162B - 一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,属于分布式驱动电动汽车控制技术领域领域。采用分层控制方法,通过遥控平台指令制定无人车辆所需总驱动力矩和前轮转向角度,根据车辆动力学模型获得期望横摆角速度以及质心侧偏角估算值,根据车辆横摆角速度和质心侧偏角的偏差,利用模糊算法获得补偿横摆力矩,根据无人车辆三种不同行驶工况对总驱动力矩和补偿横摆力矩进行分配,提高车辆差动转向行驶性能及稳定性。本发明能够在车辆行驶时根据实时的横摆角速度监测值对各轮分配的驱动力进行实时的调整,确保车辆沿着目标轨迹行驶并保持行驶稳定性,完成各种恶劣环境下的物资运输目标。
Description
技术领域
本发明属于分布式驱动电动汽车控制技术领域,具体涉及一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法。
背景技术
近年来,纯电动汽车技术蓬勃发展,以零排放、低噪声、高效能等优势被公认为21世纪汽车工业转型升级的主要方向。轮毂电机驱动电动汽车凭借着结构简单、驱动效率高、底盘可控性强等优势逐渐成为电动汽车领域研发热点。轮毂电机不仅被应用于民用乘用车、商用车等车型,还被应用于日益火热的军用地面无人车辆。
无人车辆是一种装备有探测系统和多种测量仪器与传感器的智能车辆,通过车载传感器来感知周边环境,获取车辆的位置信息、行驶信息和道路信息等,经由控制器自动计算控制车辆行驶的方向和速度,确保车辆能在给定的路面上正常行驶,并完成既定的任务。无人地面自主车辆大多工作在复杂、危险、恶劣等人类工作受限的环境中,代替人类进行高危作业等,在当今信息技术高度发达的社会中发挥着不可替代的作用。
差动转向是指车辆依靠左右驱动轮在不同驱动力作用下产生的转速差完成转向动作。差动转向技术目前主要分为具有转向系统的差动辅助转向与没有转向系统的差速驱动转向。没有转向系统的差速驱动转向技术有着结构简单、机动性好、转向方式多样等优点,更适应于在野区极端恶劣条件下作业。
已有的针对多轴无人车辆的差动转向技术研究,大多是基于差动转向动力学进行分析,重点考虑路面影响因素与轮胎模型对车辆差动转向性能的影响,对于多轴无人车辆两侧驱动力矩差与差动转向性能及稳定性的关系研究较为匮乏,使得车辆存在直行易跑偏、驱动控制精度低、转向稳定性差等问题。已有的研究广泛基于轮边驱动车辆,轮边驱动电机车辆底盘结构不够紧凑,传动效率不高。
发明内容
为了克服上述技术问题,本发明提出一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,通过遥控平台指令制定无人车辆所需总驱动力矩和前轮转向角度,根据建立的车辆动力学模型获得期望横摆角速度以及质心侧偏角估算值,根据车辆横摆角速度和质心侧偏角实际值与期望值的偏差利用模糊算法获得补偿横摆力矩,根据无人车辆三种不同行驶工况对总驱动力矩和补偿横摆力矩进行分配,提高车辆差动转向行驶性能及稳定性。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,根据六轮独立电驱动无人车辆的不同行驶工况建立分布式分层控制模块,所述的不同行驶工况包括直线行驶工况、差动转向工况和原地转向工况,所述的分布式分层控制模块包括:
车辆动力学模型,其用于获取车辆参数信息以及质心侧偏角估算值、横摆角速度期望值;
平台输入指令转换层,其用于获取外部输入的转向角度指令和驱动程度指令,并将其转换为前轮转角和总驱动力矩;
补偿力矩制定层,其用于计算横摆角速度和质心偏侧角的偏差值,生成补偿横摆力矩;
基于稳定性的驱动力分配层,其用于根据不同的行驶工况和生成的补偿横摆力矩,分配各轮毂电机的最终输出力矩,实现不同行驶工况下的车辆差动转向控制。
进一步地,所述的平台输入指令转换层的输入为转向角度指令和驱动程度指令,输出为六轮独立电驱动无人车辆的前轮转角、总驱动力矩,遥控平台发出的转向角度指令δ等效于前轮转角。
进一步地,所述的车辆动力学模型包括动力控制模型、质心侧偏角估算模型和期望横摆角速度估算模型;
所述的动力控制模型的输入为各轮毂电机的实际驱动力矩,输出为车辆的实际横摆角速度ω和实时纵向速度u;
所述的质心侧偏角估算模型的输入为车辆的实时纵向速度和实时横摆角速度,输出为车辆的质心侧偏角估算值;
期望横摆角速度估算模型的输入为车辆的实时纵向速度、实时横摆角速度与前轮转角,输出为横摆角速度期望值。
进一步地,所述的补偿横摆力矩制定层是对车辆的期望横摆角速度和期望质心侧偏角采用模糊控制进行跟踪控制,模糊控制器的输入为质心侧偏角估计值β和质心侧偏角期望值βd的偏差eβ=β-βd,βd=0,以及横摆角速度实际值ω和横摆角速度期望值ωd的偏差eω=ω-ωd,输出为补偿横摆力矩Mzd。
进一步地,所述的基于稳定性的驱动力矩分配层包括:
垂直载荷估算模块,其用于根据车辆的实时横向速度和实时纵向速度,计算各车轮的垂直载荷;
驱动力矩初始分配模块,其用于根据不同行驶工况,对车辆总驱动力矩进行各轮毂电机驱动力矩的初始分配;
驱动力矩二次分配模块,其用于根据不同工况下的各轮毂电机的初始分配驱动力矩和补偿横摆力矩,输出各轮毂电机补偿之后的二次分配驱动力矩,并且按照电机转矩约束和路面附着力约束条件调整驱动力矩的二次分配结果,得到各轮毂电机的最终输出力矩。
本发明的有益效果是:
(1)本发明针对的是轮毂电机驱动的六轮无人车辆,车辆底盘结构更加紧凑、传动效率更高。
(2)本发明采用模糊算法制定补偿横摆力矩时所需的实际质心侧偏角,采用估算方法获得的方式可避免用昂贵光学传感器测量计算获得的昂贵成本;
(3)本发明通过补偿横摆力矩控制算法直接对各轮输出的驱动力矩进行控制,将质心侧偏角与横摆角速度作为稳定性评价指标、车辆行驶轨迹作为行驶性能指标,使得车辆具有更加精准的差动转向性能及稳定性。
(4)本发明针对无人车辆的各个轮毂电机驱动力矩的分配问题,考虑了三种不同的行驶工况,包括直线行驶工况、差动转向工况和原地转向工况,涵盖了无人车辆大部分行驶工况,适用范围广;并且,还考虑了电机转矩约束和路面附着力约束两个限制条件,保证了驱动力矩分配的有效性。
附图说明
图1为本发明实施例示出的用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法的流程示意图;
图2为横摆角速度差eω隶属度函数;
图3为质心侧偏角差eβ隶属度函数;
图4为补偿横摆力矩Mzd隶属度函数。
具体实施方式
下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,如图1所示,步骤如下:
基于六轮独立电驱动无人车辆不同行驶工况要求,建立了分布式分层控制模块,所述的行驶工况包括直线行驶工况、差动转向工况和原地转向工况。
在本发明的一项具体实施中,分布式分层控制模块由平台输入指令转换层、补偿力矩制定层、基于稳定性的驱动力分配层和车辆动力学模型组成;下面对各层和模型功能进行介绍。
(1)平台输入指令转换层
在本实施例中,平台输入指令转换层输入为转向角度指令和驱动程度指令,输出为六轮独立电驱动无人车辆的前轮转角、总驱动力矩,遥控平台发出的转向角度指令δ等效于前轮转角。
平台输入指令转换层的计算公式为:
Td=kdT0
式中,δ为转向角度指令,等效于前轮转角;L为前轴/后轴到中轴的距离,R为转向半径,T0为电机总的最大输出转矩;kd为遥控平台的驱动程度指令,其数值为[-1~1],当kd为负值时,表明电机输出与前进方向反向的转矩,以此进行车辆的制动;Td为总驱动力矩。
(2)车辆动力学模型
所述的车辆动力学模型包括动力控制模型、质心侧偏角估算模型和期望横摆角速度估算模型。
动力控制模型的输入为左前轮、右前轮、左中轮、右中轮、左后轮和右后轮六个轮子所对应轮毂电机的实际驱动力矩Ti(i=1,2,3,4,5,6),输出为车辆的实际横摆角速度ω和实时的纵向速度u;
所述的质心侧偏角估算模型根据三轴差动车辆运动几何学关系搭建,输入变量为车辆的实时纵向车速和车辆横摆角速度,输出变量为车辆的质心侧偏角估算值。
质心侧偏角估算模型的计算公式为:
式中,u为车辆的纵向速度,ω为车辆横摆角速度,b为轮距,k1,k2,…,k6为车辆各轮胎的侧偏刚度;kf、km、kr分别为前、中、后轴的侧偏刚度,m为整车质量,L为前轴/后轴到中轴的距离,β为车辆的质心侧偏角估算值。
期望横摆角速度估算模型根据二自由度三轴车辆模型建立,输入变量为车辆的实时纵向车速、车辆横摆角速度与前轮转角,输出为期望横摆角速度。
期望横摆角速度估算模型的计算公式为:
式中,L为前轴/后轴到中轴的距离,δ为前轮转角,;u为车辆的纵向速度,ω为车辆横摆角速度,kf、km、kr分别为前、中、后轴的侧偏刚度,m为整车质量,ωd为期望横摆角速度。
(3)补偿横摆力矩制定层
所述的补偿横摆力矩制定层是对车辆的期望横摆角速度和期望质心侧偏角采用模糊控制进行跟踪控制,模糊控制器输入为质心侧偏角估计值和期望值的偏差eβ=β-βd,期望质心侧偏角βd设为0,以及横摆角速度实际值和期望值的偏差eω=ω-ωd,输出为补偿横摆力矩Mzd。
模糊控制器的主要过程为模糊化、模糊推理以及反模糊化后输出。
模糊化:在模糊推理前需先将精确的数值经过模糊化变成模糊值。本实施例中,将输入变量横摆角速度差ev和质心侧偏角差eβ分为5个模糊集(负大、负小、零、正小、正大),输出变量Mzd则分为7个模糊集(负大、负中、负小、零、正小、正中、正大),如表1所示,横摆角速度差eω隶属度函数则如图2所示,质心侧偏角差eβ隶属度函数如图3所示,补偿横摆力矩Mzd隶属度函数如图4所示。
表1模糊控制模糊集
模糊推理规则:用模糊语言来描述模糊化后各变量之间的逻辑关系,通常根据经验知识而制定,本实施例用的模糊推理规则依据申请人常年累积的模糊控制仿真调试经验制定而成,如表2所示。
表2补偿横摆力矩模糊推理规则
去模糊化:通过模糊推理后得到的输出量仍是模糊值,要想用于后续计算则需将其转化成精确量,本实施例采取的为面积重心法。
(4)基于稳定性的驱动力矩分配层
所述的基于稳定性的驱动力矩分配层,其主要由垂直载荷估算模块、驱动力矩初始分配模块和驱动力矩二次分配模块组成;
在本发明的一项具体实施中,所述的垂直载荷估算模块的输入为车辆横向和纵向加速度,输出各车轮的垂直载荷;垂直载荷估算模块的计算公式为:
式中,Fzi为第i个车轮的垂直载荷,m为整车质量,g为重力加速度,ax为车辆纵向加速度,ay为车辆横向加速度,由车辆动力学模型获得;Φr为车身侧倾角,为前、中、后轴悬架的侧倾角刚度,L为前轴/后轴到中轴的距离,b为轮距,h为车辆质心高度。
驱动力矩初始分配模块的输入为车辆总驱动力矩Td,输出为左前轮、右前轮、左中轮、右中轮、左后轮和右后轮的路面最大附着力和各轮毂电机的初始分配驱动力矩,不同工况对应的驱动力矩初始分配方式不同。
所述的驱动力矩二次分配模块根据不同工况下输入的各轮毂电机的初始分配驱动力矩和补偿横摆力矩Mzd,输出各轮毂电机补偿之后的二次分配驱动力矩,并且按照电机转矩约束和路面附着力约束条件调整驱动力矩的二次分配结果,得到各轮毂电机的最终输出力矩。
在本发明的一项具体实施中,电机转矩约束和路面附着力约束分别为:
式中,Tmax为车辆所采用的轮毂电机最大输出转矩,Fzi为第i个轮胎的垂直载荷,μi为第i个轮胎在当前路面下的附着系数,r为轮胎滚动半径,K1为电机转矩约束参数,K2为路面附着力约束参数,Ti_2为第i个轮毂电机的二次驱动力矩。
在本发明的一项具体实施中,在三种不同行驶工况下(直线行驶工况、差动转向工况和原地转向工况),设计不同的驱动力分配方式。
对于直线行驶工况,车辆不存在转向需求,因此期望横摆角速度ωd与期望质心侧偏角βd均为0,根据实时的横摆角速度偏差eω和质心侧偏角偏差eβ制定出的补偿横摆力矩Mzd,实时调整各轮毂电机的驱动力矩,控制车辆直行。
首先,根据车辆前进加速的情况分析车辆的垂直载荷分布,并忽略质心偏移对中间轴载荷的影响,以此初步分配各轮毂电机的驱动力矩。
其次,监测车辆的实时横摆角速度ω并估算实时质心侧偏角β,通过模糊控制器制定的补偿横摆力矩Mzd计算各轮毂电机所需的修正力矩,直线行驶工况下,各个车轮的垂直载荷为:
式中,Fzi为第i个车轮的垂直载荷,m为整车质量,g为重力加速度,ax为车辆纵向加速度,由车辆动力学模型获得;h为车辆质心高度,L为前轴/后轴到中轴的距离,Td为车辆总驱动力矩,r为轮胎滚动半径。
直线行驶工况下,轮毂电机的初始分配驱动力矩为:
式中,Ti_1为第i个轮毂电机的初始分配驱动力矩。
直线行驶工况下,轮毂电机的二次分配驱动力矩为:
直线行驶工况下,轮毂电机的最终输出力矩为:
式中,Ti为第i个轮毂电机的最终分配驱动力矩,Mzd为补偿横摆力矩,b为轮距。对于差动转向工况,驱动力矩分配方法为将转向内侧驱动力矩分配为0,转向外侧的驱动力矩则根据每车轮的垂直载荷比例来分配总驱动力矩。为了获得更理想的转向轨迹,并确保车辆转向时的横摆稳定性,根据模糊控制器制定的补偿横摆力矩Mzd对六个车轮的轮毂电机添加补偿力矩,差动转向工况下,各个车轮的垂直载荷为:
式中,ay为车辆横向加速度,由车辆动力学模型获得;Φr为车身侧倾角,为前、中、后轴悬架的侧倾角刚度。
差动转向工况下,轮毂电机的初始分配驱动力矩为:
补充横摆力矩分配后,计算得到Ti_2:
差动转向工况下,轮毂电机的最终输出力矩为:
对于原地转向工况,车轮的驱动力矩分配为左右两侧等大反向,即总驱动力矩保持为零。为保证原地转向的效果,轮毂电机的初始分配驱动力矩取0.95Tmax,Tmax为电机的最大输出转矩,不需要通过驱动力矩二次分配模块来修正驱动力矩的初始分配结果,即:
原地转向工况下,各轮毂电机的最终输出力矩按照电机转矩约束和路面附着力约束条件进行调整:
Ti=K1K2Ti_2
式中,K1=1。
最后通过将经过补偿调整后的最终驱动力矩输入到各轮毂电机,控制六轮独立电驱动无人车辆,使其能够按照制定工况路线稳定行驶。
本发明不局限于本实施例,任何在本发明披露的技术范围内的等同构思或者改变,均列为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,根据六轮独立电驱动无人车辆的不同行驶工况建立分布式分层控制模块,所述的不同行驶工况包括直线行驶工况、差动转向工况和原地转向工况,所述的分布式分层控制模块包括:
车辆动力学模型,其用于获取车辆参数信息以及质心侧偏角估算值、横摆角速度期望值;
平台输入指令转换层,其用于获取外部输入的转向角度指令和驱动程度指令,并将其转换为前轮转角和总驱动力矩;
补偿力矩制定层,其用于计算横摆角速度和质心偏侧角的偏差值,生成补偿横摆力矩;
基于稳定性的驱动力矩分配层,其用于根据不同的行驶工况和生成的补偿横摆力矩,分配各轮毂电机的最终输出力矩,实现不同行驶工况下的车辆差动转向控制,包括:
垂直载荷估算模块,其用于根据车辆的实时横向速度和实时纵向速度,计算各车轮的垂直载荷,计算公式为:
式中,Fzi为第i个车轮的垂直载荷,m为整车质量,g为重力加速度,ax为车辆纵向加速度,ay为车辆横向加速度,由车辆动力学模型获得;Φr为车身侧倾角,为前、中、后轴悬架的侧倾角刚度,L为前轴/后轴到中轴的距离,b为轮距,h为车辆质心高度;
驱动力矩初始分配模块,其用于根据不同行驶工况,对车辆总驱动力矩进行各轮毂电机驱动力矩的初始分配;
驱动力矩二次分配模块,其用于根据不同工况下的各轮毂电机的初始分配驱动力矩和补偿横摆力矩,输出各轮毂电机补偿之后的二次分配驱动力矩,并且按照电机转矩约束和路面附着力约束条件调整驱动力矩的二次分配结果,得到各轮毂电机的最终输出力矩;
所述的电机转矩约束为:
路面附着力约束为:
式中,Tmax为车辆所采用的轮毂电机最大输出转矩,Fzi为第i个轮胎的垂直载荷,μi为第i个轮胎在当前路面下的附着系数,r为轮胎滚动半径,K1为电机转矩约束参数,K2为路面附着力约束参数,Ti_2为第i个轮毂电机的二次分配驱动力矩。
2.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的平台输入指令转换层的输入为转向角度指令和驱动程度指令,输出为六轮独立电驱动无人车辆的前轮转角、总驱动力矩,遥控平台发出的转向角度指令δ等效于前轮转角。
3.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的车辆动力学模型包括动力控制模型、质心侧偏角估算模型和期望横摆角速度估算模型;
所述的动力控制模型的输入为各轮毂电机的实际驱动力矩,输出为车辆的实际横摆角速度ω和实时纵向速度u;
所述的质心侧偏角估算模型的输入为车辆的实时纵向速度和实时横摆角速度,输出为车辆的质心侧偏角估算值;
期望横摆角速度估算模型的输入为车辆的实时纵向速度、实时横摆角速度与前轮转角,输出为横摆角速度期望值。
4.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的补偿横摆力矩制定层是对车辆的期望横摆角速度和期望质心侧偏角采用模糊控制进行跟踪控制,模糊控制器的输入为质心侧偏角估计值β和质心侧偏角期望值βd的偏差eβ=β-βd,βd=0,以及横摆角速度实际值ω和横摆角速度期望值ωd的偏差eω=ω-ωd,输出为补偿横摆力矩Mzd。
5.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的直线行驶工况下,轮毂电机的初始分配驱动力矩为:
轮毂电机的最终输出力矩为:
式中,Ti_1为第i个轮毂电机的初始分配驱动力矩,Ti为第i个轮毂电机的最终分配驱动力矩,m为整车质量,g为重力加速度,L为前轴/后轴到中轴的距离,Td为车辆总驱动力矩,r为轮胎滚动半径,b为轮距,h为车辆质心高度,Mzd为补偿横摆力矩。
6.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的差动转向工况下,轮毂电机的初始分配驱动力矩为:
轮毂电机的最终输出力矩为:
式中,Ti_1为第i个轮毂电机的初始分配驱动力矩,Ti为第i个轮毂电机的最终分配驱动力矩,m为整车质量,g为重力加速度,L为前轴/后轴到中轴的距离,Td为车辆总驱动力矩,r为轮胎滚动半径,b为轮距,h为车辆质心高度,Mzd为补偿横摆力矩。
7.根据权利要求1所述的一种用于六轮独立电驱动无人车辆差动转向的控制方法,其特征在于,所述的原地转向工况下,轮毂电机的初始分配驱动力矩为:
轮毂电机的最终输出力矩为:
Ti=K2Ti_2=K2Ti_1
式中,Ti_1为第i个轮毂电机的初始分配驱动力矩,Ti为第i个轮毂电机的最终分配驱动力矩,Tmax为车辆所采用的轮毂电机最大输出转矩。
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