CN116897117A

CN116897117A - 障碍物避让方法

Info

Publication number: CN116897117A
Application number: CN202280016063.9A
Authority: CN
Inventors: A-L·都
Original assignee: Renault SAS; Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Renault SAS; Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2021-01-27
Filing date: 2022-01-20
Publication date: 2023-10-17
Also published as: FR3119140B1; EP4284690A1; JP2024504783A; US20240124055A1; FR3119140A1; KR20230135634A; WO2022161845A1

Abstract

本发明涉及一种用于自动控制机动车辆(10)的方法，该机动车辆包括车轮，这些车轮包括至少两个转向车轮，该方法包括以下步骤：‑该机动车辆获取与障碍物避让路径相关的参数(β、r、Ψ_L、y_L、δ、δ_sat)，以及‑计算机基于所述参数并通过闭环控制器计算用于使转向车轮转向的致动器(31)的临时控制指令(δ_Fbck)。根据本发明，该方法还包括以下步骤：‑获取机动车辆受到的横向加速度(a_y)或侧倾角(Φ)，以及‑基于所获取的横向加速度或侧倾角，在开环模式下计算用于所述临时控制指令的校正项(δ_Ffwd)。

Description

障碍物避让方法

技术领域

本发明总体上涉及机动车辆中路径遵循的自动化。

本发明在机动车辆驾驶辅助工具方面具有特别有利的应用。

更具体地，本发明涉及一种用于机动车辆的自动转向的控制方法，以允许该车辆遵循障碍物避让路径，特别是在弯道中。

本发明还涉及一种机动车辆，该机动车辆配备有适合于实施该方法的计算机。

背景技术

为了使机动车辆更安全，这些机动车辆目前配备有驾驶辅助系统或自主驾驶系统。

在这些系统中，自动紧急制动(AEB)系统是众所周知的，其被设计用于避免与位于车辆所遵循的车道中的障碍物发生任何碰撞。这些系统被设计用于检测车道中的障碍物，并在这种情况下作用于机动车辆的常规制动系统。

然而，在有些情况下，这些紧急制动系统无法避免碰撞或无法使用(例如，如果另一车辆紧跟在该机动车辆后面)。

对于这些情况，已经开发了自动避让系统(以缩写AES更广为人知，其代表自动规避转向或自动紧急转向)，并且它们允许通过作用于车辆转向而使车辆偏离其路径来避让障碍物。

然而，有时会发生这样的情况，这种AES转向在计算出为了避让障碍物而要遵循的路径后，不能以期望的精度引导车辆，这可能是非常危险的。

因此，文献US9731755提出在计算中考虑某些道路影响，即道路的曲率、倾斜和纵向坡度，以便更好地遵循路径。

更具体地，该文献提出计算使车辆路径与期望路径之间的偏差最小化的控制指令。用于该目的的指令包括闭环反馈部分和开环部分，开环部分考虑了预测确定的道路引起的干扰因素。

然而，即使使用这种技术解决方案，路径遵循也不如期望的那样精确。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺点，本发明提出通过考虑车辆经受的侧倾和/或横向加速度(这些对车辆所采用的路径具有显著影响)来解决避让路径遵循的问题。

更具体地，本发明提出了一种用于机动车辆的自动转向的控制方法，该方法包括以下步骤：

-获取与机动车辆避让障碍物的避让路径相关的参数，

-获取机动车辆经受的横向加速度或侧倾角，

-使用计算机根据所述参数并通过闭环控制器来计算使这些转向车轮转向的转向致动器的临时控制指令，以及

-使用开环计算根据所获取的横向加速度或侧倾角来计算用于所述临时控制指令的校正项。

因此，闭环控制器包括根据车辆和道路在时刻t的状态变量计算的静态反馈，而不需要做出任何可能成为误差源的预测。

然后，开环校正项是作为车辆侧倾或横向加速度的函数计算出的，以便考虑侧倾对路径的影响。可以测量或计算这种侧倾或这种横向加速度。

校正项也可以是作为道路的曲率和闭环控制器增益的函数计算出的。

因此，被单独考虑或以任何技术上可能的组合考虑的根据本发明的方法的其他有利且非限制性的特征如下：

-校正项是作为由机动车辆在机动车辆的前轮的侧倾引起的转向系数和/或由机动车辆在机动车辆的后轮的侧倾引起的转向系数的函数计算出的；

-校正项是作为机动车辆所走的道路的曲率的函数计算出的；

-校正项等于第一变量乘以横向加速度或侧倾角的乘积与第二变量乘以道路的曲率的乘积之和；

-校正项是作为闭环控制器的至少一个增益的函数计算出的；

-校正项是作为转向不足梯度的函数计算出的；

-转向不足梯度是作为闭环控制器的至少一个增益的函数计算出的；

-转向不足梯度是通过以下等式计算出的：

其中，m、C_f、C_r、l_f、l_r是仅与机动车辆的架构相关的参数，并且

其中，k_δ、k_δref、k_ΨL和k_β是闭环控制器的增益；

-校正项是通过以下等式计算出的：

其中：

l_f、l_r是仅与机动车辆的架构相关的参数，

V是机动车辆的纵向速度，

l_s是预定的视距，

ρ_ref是机动车辆所在道路的曲率半径，

ε₁是由前轮组的侧倾引起的转向系数，

ε₂是由后轮组的侧倾引起的转向系数，

Φ是侧倾角，

Kv是转向不足梯度，

k_δ、k_δref、k_ΨL、k_r和k_β是闭环控制器的增益。

本发明还提出了一种机动车辆，该机动车辆包括用于使转向车轮转向的转向致动器和用于控制所述致动器的计算机，该计算机被编程为实施如上所述的方法。

当然，本发明的实施例的各种特征、变体和形式可以以各种组合彼此组合，只要它们没有相互不兼容或相互排斥即可。

具体实施方式

参照附图通过非限制性示例给出的描述将使得容易理解本发明包括的内容以及可以如何实施本发明。

在附图中：

[图1]是沿着道路驾驶的机动车辆的示意性俯视图，在该道路上指示了该车辆将要采取的路径；

[图2]是图1的机动车辆的示意性俯视图，其以沿障碍物避让路径的四个连续位置被描绘出；

[图3]是图1的机动车辆的示意性俯视图，示出了侧倾对车辆路径的影响；

[图4]是展示了可以用于稳定在根据本发明的方法的上下文中使用的闭环传递函数的参数的图；

[图5]是展示了实施根据本发明的方法所涉及的各种算法的框图；

[图6]是展示了用于实施根据本发明的方法的传递函数的图。

图1描绘了机动车辆10，该机动车辆常规地包括界定座舱的底盘、两个转向前轮11和两个非转向的后轮12。作为替代方案，这两个后轮也可以转向，但是这将需要对下文描述的控制法则进行修改。

该机动车辆10包括至少一个常规转向系统，该常规转向系统使得可以影响前轮11的取向从而使车辆转向。该常规转向系统尤其包括连接到转向联动装置以使前轮11枢转的方向盘。在所考虑的示例中，该常规转向系统还包括致动器31(如图5所描绘的)，该致动器能够根据方向盘的取向和/或根据从计算机13接收到的请求来影响前轮的取向。

另外，该机动车辆还可以包括差动制动系统，该差动制动系统能够不同地作用在两个前轮11上(或者甚至还不同地作用在两个后轮12上)，以便使机动车辆减速，从而使其转向。这种差动制动系统例如包括置于车辆车轮处的受控差动马达或电动马达，或者彼此独立被控制的制动钳。因此，其包括至少一个致动器，该致动器被设计用于根据从计算机13接收到的请求不同地作用于车轮的转速。

为了解释的清楚性起见，这里将考虑车辆不具有这种差动制动系统。如果为该机动车辆提供差动制动系统，那就需要对下文所述的控制法则进行修改。

计算机13旨在根据所遇到的交通状况来控制辅助转向致动器31。为此，该机动车辆包括至少一个处理器、至少一个存储器和连接到车辆的数据网络(通常是CAN类型的网络)的输入/输出接口。

计算机13能够凭借其接口来接收来自各种传感器的输入信号。

在这些传感器中，例如提供了：

-能够识别车辆相对于其行车道的位置的设备，比如前置相机，

-能够检测机动车辆10(图2)的路径上的障碍物20的设备，比如RADAR或LIDAR远程传感器，

-能够监测车辆侧面的环境的至少一个横向检测设备，比如RADAR或LIDAR远程检测器，

-能够确定机动车辆10的横摆角速度(绕竖直轴线的旋转)的设备，比如速率陀螺仪，

-方向盘位置和角速度传感器，以及

-感测由驾驶员施加到方向盘上的扭矩的扭矩传感器。

计算机13能够使用其接口向辅助转向致动器31传输指令。

因此，其能够迫使车辆遵循障碍物避让路径T0以避让障碍物20(参见图2)。

计算机13使用其存储器存储在下文描述的方法的上下文中使用的数据。

该存储器尤其存储有由包含指令的计算机程序组成的计算机应用，这些指令当由处理器执行时允许计算机实施下文描述的方法。

在描述该方法之前，可以先介绍将要使用的各种变量和数据，其中一些变量和数据在图1中展示出。

首先考虑与车辆相联系的参考系(CG，X，Y，Z)，其原点位于车辆的重心，其轴线X与车辆的纵向轴线A1重合(从后向前延伸)，其轴线Y是横向轴线(在本实例中从右向左延伸)，其轴线Z是当车辆在水平道路上时竖直的轴线。

机动车辆的总质量将表示为“m”，并以kg为单位表达。

机动车辆绕轴线Z的惯性矩将表示为“J”或“I_z”，并以N.m为单位表达。

机动车辆绕轴线X的惯性矩将表示为I_x，并以N.m为单位表达。

车辆的重心CG与前车桥之间的距离将表示为“l_f”，并以米为单位表达。

重心CG与后车桥之间的距离将表示为“l_r”，并以米为单位表达。

前轮的转弯刚度将表示为“C_f”，并以N/rad为单位表达。

后轮的转弯刚度将表示为“C_r”，并以N/rad为单位表达。

车轮的这些转弯刚度是本领域技术人员熟知的概念。举例来说，前轮的转弯刚度因此是使得可以写出等式F_f＝2.C_f.α_f的刚度，其中，F_f是前轮的侧滑力，并且α_f是前轮的偏滑角。

转向前轮与机动车辆10的纵向轴线A1所成的转向角将表示为“δ”，并以rad为单位表达。

以rad为单位表达的变量δ_ref将表示饱和转向角指令，如将被传输到辅助转向致动器。

以rad为单位表示的变量δ_K将表示不饱和转向角指令。在该阶段，可以简单地强调，饱和的概念将与值或值变化的极限相关联。

车辆(绕穿过其重心CG的竖直轴线)的横摆角速度将表示为“r”，并以rad/s为单位表达。

车辆的纵向轴线A1与避让路径T0的切线(车辆的期望路径)之间的相对航向角将表示为“Ψ_L”，并以rad为单位表达。

在车辆前方的视距“ls”处，机动车辆10的纵向轴线A1(穿过重心CG)与避让路径T0之间的横向偏差将表示为“y_L”，并以米为单位表达。

在车辆前方的视距“ls”处，机动车辆10的纵向轴线A1(穿过重心CG)与避让路径T0之间的指示的横向偏差将表示为“y_L-ref”，并以米为单位表达。

路径遵循误差将表示为“e_yL”，并以米为单位表达。该路径遵循误差将等于指示的横向偏差y_L-ref与横向偏差y_L之间的差。

上述视距“ls”将从重心CG开始测量并以米为单位表达。

机动车辆10的偏滑角(由机动车辆的速度向量与所述车辆的纵向轴线A1所成的角)将表示为“β”，并以rad为单位表达。

机动车辆沿纵向轴线A1的速度将表示为“V”，并以m/s为单位表达。

常数“g”将是重力加速度，以m.s^-2为单位表达。

车辆相对于竖直方向所采用的侧倾角以弧度为单位表达，将表示为Φ。

在计算该侧倾角时，可以考虑以下参数：

-b_r为侧倾阻尼系数，以N.rad^-1.s^-1为单位表达，

-k_r为侧倾刚度，以N.rad^-1为单位表达，

-h是车辆侧倾中心与地面之间的距离。

车辆沿轴线Y经受的横向加速度将表示为a_y，并以m.s^-2为单位表达。

道路在机动车辆处的平均曲率将表示为ρ_ref，并以m^-1为单位表达。该曲率等于道路在机动车辆重心的精确位置处形成的圆弧的曲率半径的倒数。

常数“ξ”和“ω”将表示车辆前轮的转向角的动态特性，并且更具体地说，ξ表示阻尼，ω是电动辅助转向(EPAS)的固有频率。

常数“ω_f”本身将表示施加到车辆的值受限的任意干扰“w”的动态特性。

转向速率将表示施加到转向前轮的转向角的角速度。

为了解释的清楚性进行假设，假设机动车辆行驶的道路是平坦且水平的。

在描述将由计算机13执行以实施本发明的方法之前，将先描述使得建立用于实施本发明的算法的计算，以便能清楚理解这些算法源自何处以及它们的基础是什么。

首先，这里要注意的是，为了简化解释，仅将辅助转向用于使车辆偏离其初始路径。将不会安装或激活差动制动。

图5模拟了计算要被传输到辅助转向致动器31的饱和转向角指令δ_ref的过程。

总之，控制器被设置为确定要遵循的路径，考虑该路径和与车辆的动态变化相关的参数来确定第一转向角指令(下文中称为不饱和转向角指令δ_K)，然后使该指令饱和以便获得要被传输到致动器31的饱和转向角指令δ_ref。

在图5中，框Z1对应于用于确定为了避让障碍物20而要遵循的路径的框。

障碍物20可以在与机动车辆10相同的车道中或者在相邻的车道中，只要该障碍物位于车辆的初始路径上且相对于车辆的速度而言在较短距离处即可。

确定该避让路径T0的方式不形成本发明的主题的一部分，并且在此不进行描述。仅必须记住的是，当AES功能被激活时，该框Z1使得可以确定横向偏差指令y_L-ref及其时间导数。将注意到，避让路径T0在此将被认为是静态的，但是在替代方案中，可以采用动态路径(该动态路径根据检测到的新障碍物或者根据车辆遵循的实际路径来重新计算)。

框Z6展示了控制器K_Fbck，该控制器在机动车辆10以直线驾驶的情况下是可用的和可靠的。该控制器与能够计算临时转向角指令(在下文中称为不饱和转向角指令δ_K的第一分量δ_Fbck)的数学运算符相对应，该临时转向角指令允许车辆的车轮以使得车辆遵循避让路径T0的方式转向。

框Z2、Z3和Z4展示了使得可以计算要应用于第一分量δ_Fbck的校正项以考虑车辆的侧倾对其路径的影响的算法。该校正项在下文中将被称为不饱和转向角指令δ_K的第二分量δ_Ffwd。

可以通过对第一分量δ_Fbck和第二分量δ_Ffwd求和来计算不饱和转向角指令δ_K。

框Z5展示了期望应用于不饱和转向角指令δ_K的常数。

在此，这个约束是对方向盘转动速率的限制。实际上，在此期望方向盘转动的角速度不应超过表示为υ的阈值，以便使得在驾驶员在障碍物避让阶段期间需要收回对车辆转向的控制的情况下该车辆可控。

可以设想其他约束。举例来说，可以采用关于转向角的幅度饱和度的约束。然而，在此，为了解释的清楚性，将不设想这个第二约束。作为进一步的替代方案，也可以预期没有约束。

因此，框Z5在此使得可以提供在下文中被称为δ_sat的饱和转向角指令。因为该饱和指令还用作控制辅助转向致动器31的参考，所以该饱和指令也被称为δ_ref。

现在可以描述使得得到本发明的计算。

车辆的前轮11的转向可以简单地使用下面的数学公式进行建模。

[公式.1]

首先，考虑所走的道路的曲率为零的假设。因此，如果不考虑侧倾和道路的曲率，则车辆的动态行为可以使用下面的等式进行建模。

[公式.2]

这种对车辆的行为进行建模被称为“自行车模型”，因为它不考虑车辆的每个车桥包括两个车轮而不是一个车轮的事实。然而，当车辆以直线行驶时，它确实使得根据其转向车轮(在本实例中是前轮)的转向角而对车辆路径进行良好建模。

然而，如图3所示，机动车辆10在弯道中所采用的侧倾对车辆的实际路径有影响，这意味着需要考虑这一点。

在此，侧倾可以通过在下文中被称为侧倾角“Φ”的角度来定义，该角度衡量由道路引起的、车体绕该车辆的纵向轴线A1的倾斜的角度。

由车辆的前轮组的侧倾引起的转向系数将表示为ε₁。一旦将其乘以侧倾角Φ，就使得可以评估该侧倾对车辆前轮的转向角的改变程度，并且从而评估对图3所指示的路径T1的改变程度。

由后轮组的侧倾引起的转向系数将表示为ε₂。一旦将其乘以侧倾角Φ，就使得可以评估该侧倾对后轮的转向角的改变程度。

如图3所示，侧倾实际上有导致车辆偏离其路径的趋势。

为了考虑到这种现象，通过以下等式来改进上文所述的自行车模型。

[公式.3]

在这个阶段，可以注意到，可以测量或估计侧倾角Φ。在此，该侧倾角将通过以下等式进行建模。

[公式.4]

因此，可以使用卡尔曼滤波器进行估计。然而，在此，在图5的框Z4中，使用以下等式以更简单的方式进行估计：

[公式.5]

为了建立这个等式，已经考虑到侧倾的变化并且侧倾加速度基本上为零。实际上，在大部分时间里，车辆或多或少地处于既定的弯道中，因此侧倾的动态变化(其导数)基本上为零。

在此，寻求通过最小化路径遵循误差e_yL来确保正确的路径遵循，应该记得，该路径遵循误差可以通过以下等式来表达。

[公式.6]

e_yL＝y_L-y_{L_ref}

在本发明的这个实施例中，假设参考路径的动态变化由以下等式表示：

[公式.7]

然而，目前描述的自行车模型不能限制车辆的前轮11的转向速率。现在，这种限制被证明对于确保车辆的驾驶员将能够在任何时刻收回对车辆的控制是特别重要的。

图5中由框Z5所展示的转向速率的饱和可以写成如下等式：

[公式.8]

在该等式中，阈值υ例如等于0.0491Rad/s，如果转向的传动比等于16，则对应于方向盘处的0.785Rad/s(也就是说45°/s)。

如图6所示，在此使用的转向速率限制器是独特的，因为它形成闭环伪控制器，该闭环伪控制器包括：

-等于阈值υ(为了符合上述问题规定的条件)、1/s积分器和校正器的乘积的直接链式传递函数，该直接链式传递函数是Δ.α的双曲正切形式的函数，

-等于一的间接链式(或反馈链式)传递函数。

该转向速率限制器接收不饱和转向角指令δ_K作为输入，并发送饱和转向角指令δ_ref作为输出。

在该图中，系数Δ对应于变量δ_K与δ_ref之间的偏差。系数α是介于0与无穷大之间的常数，并且是能够影响转向速率限制器的快速性或软特性的唯一参数。

因此，该转向速率限制器具有易于优化的优点，因为所需要的只是对系数α的设置。其提供连续且平滑(无限可微)的控制。

因此，考虑到该转向速率限制器的形式，可以写出以下等式：

[公式.9]

这就产生了车辆的可控性的模式，该模式是伪线性的。

然后，实际上可以引入以下参数θ：

[公式.10]

然后以线性形式重写上述等式：

[公式.11]

该等式是状态表示的特性，并且表明指令变化限制器模型作为参数θ的函数是线性的。

然后，在此基础上，可以确定控制器K_Fbck，应该记得，该控制器确保正确遵循避让路径T0，但是不考虑车辆采用的侧倾。

考虑到上述等式，自行车模型可以被进一步增强以获得新的可用模型。这个新的增强模型可以写成：

[公式.12]

应该记得，可以写成

[公式.13]

δ_K＝δ_Fbck+δ_Ffwd

通过该等式，确实说明了可以使用第一控制器K_Fbck和考虑了侧倾对车辆路径的影响的校正项来获得不饱和转向指令δ_K。

首先，“反馈”(或闭环)类型的控制器K_Fbck使得可以以确保闭环的稳定性和稳健性的方式来确定第一分量δ_Fbck。在第二阶段，校正项(在开环中计算或使用“前馈”计算)使得可以确定第二分量δ_Ffwd，以补偿道路的曲率和侧倾(由道路的曲率引起)对控制器K_Fbck的标称性能的影响。

因此，首先可以考虑控制器K_Fbck是如何构成的。

可以写成：

[公式.14]

其中，k_β，k_r k_δ，/>和/>是控制器K_Fbck的“增益”。该控制器K_Fbck是在曲率和侧倾可忽略不计的假设下计算的。其目的是保证闭环的稳定性，并最小化干扰w_yref对参考避让路径遵循的影响。具体来说，整个控制器分为两部分：一方面是“反馈”部分，其保证标称情况(无曲率影响)下的稳定性和参考路径遵循；另一方面是“前馈”部分，其补偿曲率的影响以实现相同的性能(就如在没有曲率的道路的情况下一样)。

然后，可以考虑状态向量x，其写成以下形式：

[公式.15]

然后目的是确定控制器K_Fbck的形式。为此，行为模型可以写成通用形式：

[公式.16]

在该等式中，C_y是单位矩阵，A是动态矩阵，B_u是控制矩阵，并且B_w是干扰矩阵，可以写成以下形式：

[公式.17]

被定义为静态反馈的控制器K_Fbck本身可以表达为以下形式：

[公式.18]

δ_Fbck＝K_Fbck·x

为了找到最佳控制器K_Fbck，可以使用各种方法。

在此使用的方法是线性矩阵不等式。因此，其是使用具有线性矩阵不等式约束的凸优化标准来执行的。

更具体地说，目的是通过改变极点的选择来优化由控制器K_Fbck定义的闭环增益。

有三个矩阵不等式，并且这些不等式由以下不等式定义。

[公式.19]

A_iQ+B_iR+(A_iQ+B_iR)T+2μQ＜0

[公式.20]

/>

[公式.21]

在这些不等式中，下标i等于1或2，因此矩阵A_i和B_i可以如下定义：

[公式.22]

A1＝A(θ_min)，A2＝A(θ_max)，B₁＝Bu(θ_min)，B₂＝Bu(θ_max)

形式的矩阵写成形式/>

控制器K_Fbck由下式定义：

[公式.23]

K_Fbck＝R.Q^-1

假设车辆速度是恒定的(并且因此系统中的所有矩阵都被认为是恒定的)。

这三个不等式使得可以确保闭环的动态变化保持受限。具体来说，凭借这些约束，闭环的极点的值被限制在由半径γ、相对于假想轴的最小距离μ和孔径角定义的区域内(参见图4)。

当问题是在任何时候以合理(并且可以由具有平均技能的驾驶员掌控)的方式和以可由致动器实现的方式这两种方式之一确定方向盘角度时，该方法被证明是有效的。这些约束也确保了闭环的稳定性。

这里的目的是最小化半径γ。一旦获得了控制器K_Fbck的增益，就可以通过以下公式获得或计算控制器的结果：

[公式.24]

值θ_min和θ_max被引入三个矩阵不等式中。

θ的值跟δ_K与δ_ref之间的偏差相关，反映了控制器K_Fbck违反由等式[公式.8]规定的可控性极限的程度。

根据定义，θ介于0(不包括端值)与1(包括端值)之间。当θ等于1时，计算出的不饱和方向盘角度指令δ_K确实符合可控性极限。当θ接近零时，计算出的不饱和方向盘角度指令δ_K具有使得施加过高转向动力的值，从而产生车辆不稳定的风险。当θ取介于0与1之间的中间值时，不符合可控性极限，但可能不存在车辆不稳定的风险。

换言之，θ_min和θ_max值的选择对控制器K_Fbck的性能和稳健性有直接影响。范围(θ_min，θ_max)越宽，控制器K_Fbck的性能越低，但该控制器越稳健。相反，该范围越窄，控制器K_Fbck的性能越好，但其稳健性越差。

从逻辑上讲，值θ_max被选择为等于1(这种情况下，控制器K_Fbck在线性模式下操作，另外，通常是这种情况，不违反可控性约束)。

另一方面，确定θ_min值需要在稳健性与性能之间做出折衷。确定该值等同于对δ_K与δ_ref之间的偏差的绝对值强加最大阈值。

在弯道中，曲率和侧倾的双重影响开始对控制器K_Fbck的性能产生更大的影响。

因此，本发明提出计算第二分量δ_Ffwd，以便补偿曲率的影响和侧倾的影响，从而保持对避让路径T0的良好遵循水平。

该第二分量δ_Ffwd可以在每个避让阶段中计算，或者针对发生在弯曲道路(当道路的曲率半径低于预定阈值时)上的阶段仅计算一次，该道路的曲率例如从由相机感知的数据中得出。

从图5中可以清楚地看出，为了获得该第二分量δ_Ffwd，使用了控制器K_Fbck的增益。

在实践中，将等式[公式.12]中的不饱和转向角指令δ_K替换为其从等式[公式.13]中得出的表达式，使得可以获得闭环系统的以下等式。

[公式.25]

在已知干扰w_yref已经在分量δ_Fbck的计算中得到补偿的情况下，然后仅需要在计算第二分量δ_Ffwd时最小化其他干扰(曲率和侧倾)对避让路径遵循静态误差e_yL的影响。

为此，首先，可以计算由等式[公式.25](其中，导数为零)定义的系统的静态值，并且这等同于求解以下方程组：

[公式.26]

求解上述方程组使得可以计算静态路径遵循误差e_yL，该路径遵循误差是道路的曲率ρ_ref、机动车辆10的速度V、侧倾角Φ、控制器K_Fbck的增益、所寻求的第二分量δ_Ffwd以及与车辆本身相关的其他参数(lf、lr、ε1、ε2等)的函数。因此，该路径遵循误差可以写成：

[公式.27]

因此，为了找到使得可以获得零静态路径遵循误差e_yL的第二分量δ_Ffwd，可以写出以下等式：

[公式.28]

这使得可以获得以下等式：

[公式.29]

在该等式中，项K_v被称为“转向不足梯度”，表达为：

[公式.30]

该转向不足梯度是使得可以表达和量化机动车辆在给定速度下在弯道中转向不足的趋势的系数。

总之，为了获得第二分量δ_Ffwd，因此所需要的只是使用等式[等式30]计算项K_v(图5中的框Z2)，然后使用等式[等式29](框Z3)。

在这个阶段，现在可以描述将由机动车辆10的计算机13执行以实施本发明的方法。

在此，计算机13被编程为递归地(也就是说，逐步且循环)实施该方法。

为此，在第一步骤期间，计算机13验证自主障碍物避让功能(AES)是否被激活。

如果是，则其试图检测位于机动车辆10的路径中的潜在障碍物的存在。为此，其使用其RADAR或LIDAR远程传感器。

在不存在任何障碍物的情况下，该步骤循环重复。

一旦检测到潜在危险的障碍物20(参见图2)，计算机13就规划允许避让该障碍物20的避让路径T0。

因此，计算机13将试图定义用于辅助转向致动器31的控制指令，即允许尽可能接近地遵循该避让路径T0的饱和转向角指令δ_ref。

为此，首先计算或获取参数，如：

-测量的转向角δ，

-机动车辆10的偏滑角β，

-测量的转向角δ相对于时间的导数，

-在前一时间步长中获得的饱和转向角指令δ_ref，

-横摆角速度r，

-相对航向角Ψ_L，以及

-横向偏差指令y_L-ref。

如图5所示，计算机13然后计算控制器K_Fbck的增益，然后由此推导出不饱和转向角指令δ_K的第一分量δ_Fbck的值。

由此还推导出项K_v的值，然后推导出不饱和转向角指令δ_K的第二分量δ_Ffwd的值。

然后由此可以推导出该不饱和转向角指令δ_K的值，然后推导出饱和转向角指令δ_ref的值。

然后，该后者值被传输到辅助转向致动器31，以便使车辆偏离其初始路径。

本发明不以任何方式限于所描述和所描绘的实施例；相反，本领域技术人员将知道如何根据本发明以任何方式对其进行改变。

Claims

1.一种用于包括车轮(11，12)的机动车辆(10)的自动转向的控制方法，在这些车轮中，至少两个车轮(11)是转向车轮，该控制方法包括以下步骤：

-获取与该机动车辆(10)避让障碍物(20)的避让路径相关的参数(β，r，Ψ_L，y_L，δ，δ_ref)，以及

-使用计算机(13)根据所述参数(β，r，Ψ_L，y_L，δ，δ_ref)并通过闭环控制器(K_Fbck)来计算使这些转向车轮(11)转向的转向致动器(31)的临时控制指令(δ_Fbck)，

其特征在于，该控制方法进一步包括以下步骤：

-获取该机动车辆(10)经受的横向加速度(a_y)或侧倾角(Φ)，以及

-使用开环计算根据所获取的横向加速度(a_y)或侧倾角(Φ)来计算用于所述临时控制指令(δ_Fbck)的校正项(δ_Ffwd)。

2.如前一项权利要求所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)是作为由该机动车辆(10)在该机动车辆(10)的前轮(11)的侧倾引起的转向系数(ε₁)和/或由该机动车辆(10)在该机动车辆(10)的后轮(12)的侧倾引起的转向系数(ε₂)的函数计算出的。

3.如前述权利要求之一所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)是作为该机动车辆(10)所走的道路的曲率(ρ_ref)的函数计算出的。

4.如前一项权利要求所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)等于以下两项之和：

-第一变量乘以该横向加速度(a_y)或该侧倾角(Φ)的乘积，以及

-第二变量乘以该道路的曲率(ρ_ref)的乘积。

5.如前述权利要求之一所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)是作为该闭环控制器(K_Fbck)的至少一个增益的函数计算出的。

6.如前述权利要求之一所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)是作为转向不足梯度(K_v)的函数计算出的。

7.如前一项权利要求所述的控制方法，其中，该转向不足梯度(K_v)是作为该闭环控制器(K_Fbck)的至少一个增益的函数计算出的。

8.如前一项权利要求所述的控制方法，其中，该转向不足梯度(K_v)是通过以下等式计算出的：

其中，m、C_f、C_r、l_f、l_r是仅与该机动车辆的架构相关的参数，并且其中，k_δ、k_δref、k_ΨL和k_β是该闭环控制器的增益。

9.如前述权利要求所述的控制方法，其中，该校正项(δ_Ffwd)是通过以下等式计算出的：

其中：

l_f、l_r是仅与该机动车辆的架构相关的参数，

V是该机动车辆的纵向速度，

l_s是预定的视距，

ρ_ref是该机动车辆所在道路的曲率半径，

ε₁是由前轮组的侧倾引起的转向系数，

ε₂是由后轮组的侧倾引起的转向系数，

Φ是该侧倾角，

Kv是该转向不足梯度，

k_δ、k_δref、k_ΨL、k_r和k_β是该闭环控制器的增益。

10.一种机动车辆(10)，包括用于使这些转向车轮(11)转向的转向致动器(31)和用于控制所述致动器(31)的计算机(13)，其特征在于，该计算机(13)被编程为实施如前述权利要求之一所述的方法。