CN116834492A - 带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法 - Google Patents

带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于智能车辆运动控制技术领域，具体涉及一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，本方法包括：采集数据；根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据；根据相应数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据；根据相应数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据；根据相应数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据，本方法在传统路径跟踪控制器中引入了主动车身姿态控制和预瞄距离自适应算法，并跟踪当前车身姿态的不同灵活选择主动控制车身姿态或优化预瞄距离，被动优化车身姿态，可以提前优化车辆乘坐舒适性，保证形成安全，同时，车身姿态控制灵活介入可以降低车辆能耗。

Description

带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法
技术领域
本发明属于智能车辆运动控制技术领域，具体涉及一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法。
背景技术
智能车辆运动控制根据控制目标的不同可分为横向控制和纵向控制两类。其中，横向控制是智能车辆精确跟踪期望路径的核心技术，同样也影响着车辆的乘坐舒适性。预瞄式横向控制是以车辆前方预瞄点的横向误差和方向误差做为控制系统输入，对期望路径曲率变化有良好的适应性，预瞄距离的选择影响着车辆的路径跟踪精度和乘坐舒适性。
如专利号为CN201710378710.1的一种预瞄距离自适应算法，该专利以车辆质心侧偏角，横摆角速度，预瞄点横向误差和方向误差为输入设计模糊控制器，并以预瞄点方向误差为输入设计迭代控制开环学习律，将两者的计算结果作为最终预瞄距离实现横向控制。
但是上述专利没有将悬架主动调节纳入考虑范围，这就导致系统为了获得更好的乘坐舒适性，牺牲了路径跟踪精度和系统响应速度，采用该方法的智能车辆在路径曲率发生较大变化时，需要消耗较长时间才能将跟踪误差限制在合理范围内。
因此，需要设计一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法是本领域技术人员急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其包括：
采集预瞄点距离数据、预瞄点道路曲率数据和车速数据；
根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据；
根据预瞄点处的横向和方向误差数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据；
根据方向盘转角变化趋势数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据；
根据车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据。
本发明的有益效果是，本发明将悬架主动调节纳入了其考虑范围内，在行驶时，以消除预瞄点误差为目标，预测行驶在前方道路上时车辆可能的姿态，提前进行调节；本发明在传统路径跟踪控制器中引入了主动车身姿态控制和预瞄距离自适应算法，并跟踪当前车身姿态的不同灵活选择主动控制车身姿态或优化预瞄距离，被动优化车身姿态，与现有技术相比，本发明根据预测的车身姿态变化进行主动调节，可以提前优化车辆乘坐舒适性，保证形成安全，同时，车身姿态控制灵活介入可以降低车辆能耗。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法的原理框图；
图2是本发明的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法的流程框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1、图2所示，本实施例提供了一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其包括：采集预瞄点距离数据、预瞄点道路曲率数据和车速数据；根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据；根据预瞄点处的横向和方向误差数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据；根据方向盘转角变化趋势数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据；根据车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据。
在本实施例中，所述采集预瞄点距离数据、预瞄点道路曲率数据和车速数据的方法包括：
通过环境感知传感器获取预瞄点道路曲率数据；以及
通过车速数据获取预瞄点距离数据，即
其中，L为预瞄点距离，单位为m；V为车速，单位为m/s。
在本实施例中，所述根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据的方法包括：
通过预瞄误差计算模块接收采集的数据以获取预瞄点处的横向和方向误差，即
其中，y为预瞄点处横向误差，单位为m；ε为预瞄点处方向误差，单位为rad；R为预瞄点道路曲率半径，单位为m；vx为纵向速度，单位为m/s；vy为侧向速度，单位为m/s；ω为车辆横摆角速度，单位rad/s。
在本实施例中，所述根据预瞄点处的横向和方向误差数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据的方法包括：
通过路径跟踪控制器接收相应数据以获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据，即
其中
其中，Ci(i＝f,r)分为前、后车轮侧偏刚度；Ix为车辆绕xa轴转动惯量，单位为kg.m2；Iy为车辆绕ya轴转动惯量，单位为kg.m2；Iz为车辆绕车辆绕za轴转动惯量，单位为kg.m2；ɑ为车辆质心距前轴距离，单位为m；b为车辆质心距后轴距离，单位为m；ρ为道路曲率；c为滑模面系数；λ为比例系数；slaw是趋近率。
在本实施例中，所述根据方向盘转角变化趋势数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据的方法包括：
通过车辆动力学预测模块接收相应数据以获取车辆横摆角、俯仰角和侧倾角变化趋势数据，即
其中
其中，d为车辆质心距1/2车辆轮距，单位为m；θ为俯仰角，单位为rad；β质心侧偏角，单位为rad；ψ车身侧倾角，单位为rad；Fi为悬架与车身连接点处的悬架力，单位为N；zbi为悬架与车身连接点位移，单位为m；zwi为轮胎与悬架连接点位移，单位为m；kaf、kar分别为前后横向稳定杆侧偏角刚度，单位为KN·m/rad；FiC为轮胎侧向力，由Dugoff轮胎模型获得。
在本实施例中，所述根据车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据的方法包括：
在车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据超过阈值时，通过车身姿态调节器调节主动悬架以消除俯仰角、侧倾角；
在车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据未超过阈值时，通过预瞄距离自适应模块优化预瞄点距离数据。
在本实施方式中，具体的，在超过阈值时，可以通过调节悬架阻尼参数和弹簧刚度或通过悬架作动器输出作动力消除俯仰和侧倾角。
在本实施例中，所述通过预瞄距离自适应模块优化预瞄点距离数据的方法包括：
通过预瞄距离自适应模块接收预瞄点处的横向和方向误差；
通过预瞄距离自适应模块接收车辆横摆角、俯仰角和侧倾角变化趋势数据；
通过预瞄距离自适应模块根据接收的数据优化预瞄点距离数据，并发送至预瞄误差计算模块。
在本实施例中，所述预瞄距离自适应模块包括：迭代学习控制器和神经网络控制器；其中
所述迭代学习控制器以预瞄点处的横向和方向误差数据为输入，以计算出第一预瞄距离补偿量；
所述神经网络控制器以车辆横摆角、俯仰角和侧倾角数据为输入，以计算出第二预瞄距离补偿量。
在本实施例中，优化后的预瞄点距离数据＝L+L1+L2；其中，L1为第一预瞄距离补偿量；L2为第二预瞄距离补偿量；
其中，kp、ki分别为比例、积分系数，εk(t)为当前时刻横向和方向误差按一定比例组合值。
在本实施方式中，具体的，优化后的预瞄点距离数据作为新的数据替代预瞄误差计算模块中原有的预瞄点距离数据。
综上所述，本发明与现有技术相比，将悬架主动调节纳入了其考虑范围内，在行驶时，以消除预瞄点误差为目标，预测行驶在前方道路上时车辆可能的姿态，提前进行调节；本发明在传统路径跟踪控制器中引入了主动车身姿态控制和预瞄距离自适应算法，并跟踪当前车身姿态的不同灵活选择主动控制车身姿态或优化预瞄距离，被动优化车身姿态，与现有技术相比，本发明根据预测的车身姿态变化进行主动调节，可以提前优化车辆乘坐舒适性，保证形成安全，同时，车身姿态控制灵活介入可以降低车辆能耗。
在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (9)

1.一种带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，包括：
采集预瞄点距离数据、预瞄点道路曲率数据和车速数据；
根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据；
根据预瞄点处的横向和方向误差数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据；
根据方向盘转角变化趋势数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据；
根据车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据。
2.如权利要求1所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述采集预瞄点距离数据、预瞄点道路曲率数据和车速数据的方法包括：
通过环境感知传感器获取预瞄点道路曲率数据；以及
通过车速数据获取预瞄点距离数据，即
其中，L为预瞄点距离，单位为m；V为车速，单位为m/s。
3.如权利要求2所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述根据采集的数据获取预瞄点处的横向和方向误差数据的方法包括：
通过预瞄误差计算模块接收采集的数据以获取预瞄点处的横向和方向误差，即
其中，y为预瞄点处横向误差，单位为m；ε为预瞄点处方向误差，单位为rad；R为预瞄点道路曲率半径，单位为m；vx为纵向速度，单位为m/s；vy为侧向速度，单位为m/s；ω为车辆横摆角速度，单位rad/s。
4.如权利要求3所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述根据预瞄点处的横向和方向误差数据获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据的方法包括：
通过路径跟踪控制器接收相应数据以获取车辆从当前位置行驶至预瞄点的方向盘转角变化趋势数据，即
其中
其中，Ci(i＝f,r)分为前、后车轮侧偏刚度；Ix为车辆绕xa轴转动惯量，单位为kg.m2；Iy为车辆绕ya轴转动惯量，单位为kg.m2；Iz为车辆绕车辆绕za轴转动惯量，单位为kg.m2；ɑ为车辆质心距前轴距离，单位为m；b为车辆质心距后轴距离，单位为m；ρ为道路曲率；c为滑模面系数；λ为比例系数；slaw是趋近率。
5.如权利要求4所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述根据方向盘转角变化趋势数据获取车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据的方法包括：
通过车辆动力学预测模块接收相应数据以获取车辆横摆角、俯仰角和侧倾角变化趋势数据，即
其中
其中，d为车辆质心距1/2车辆轮距，单位为m；θ为俯仰角，单位为rad；β质心侧偏角，单位为rad；ψ车身侧倾角，单位为rad；Fi为悬架与车身连接点处的悬架力，单位为N；zbi为悬架与车身连接点位移，单位为m；zwi为轮胎与悬架连接点位移，单位为m；kaf、kar分别为前后横向稳定杆侧偏角刚度，单位为KN·m/rad；FiC为轮胎侧向力，由Dugoff轮胎模型获得。
6.如权利要求5所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述根据车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据，调节悬架以消除俯仰角、侧倾角，或优化预瞄点距离数据的方法包括：
在车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据超过阈值时，通过车身姿态调节器调节主动悬架以消除俯仰角、侧倾角；
在车辆横摆角、俯仰角、侧倾角变化趋势数据未超过阈值时，通过预瞄距离自适应模块优化预瞄点距离数据。
7.如权利要求6所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述通过预瞄距离自适应模块优化预瞄点距离数据的方法包括：
通过预瞄距离自适应模块接收预瞄点处的横向和方向误差；
通过预瞄距离自适应模块接收车辆横摆角、俯仰角和侧倾角变化趋势数据；
通过预瞄距离自适应模块根据接收的数据优化预瞄点距离数据，并发送至预瞄误差计算模块。
8.如权利要求7所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
所述预瞄距离自适应模块包括：迭代学习控制器和神经网络控制器；其中
所述迭代学习控制器以预瞄点处的横向和方向误差数据为输入，以计算出第一预瞄距离补偿量；
所述神经网络控制器以车辆横摆角、俯仰角和侧倾角数据为输入，以计算出第二预瞄距离补偿量。
9.如权利要求8所述的带有车辆姿态预测的智能车辆横向控制方法，其特征在于，
优化后的预瞄点距离数据＝L+L1+L2；
其中，L1为第一预瞄距离补偿量；L2为第二预瞄距离补偿量；
其中，kp、ki分别为比例、积分系数，εk(t)为当前时刻横向和方向误差按一定比例组合值。
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