一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于汽車主動安全與輔助駕駛領域，特別是設及一種基于車聯網的電動汽 車輔助換道軌跡的跟蹤方法。
【背景技術】
[0002] 車輛輔助換道軌跡跟蹤控制方法是目前智能車輛技術研究的熱點和難點之一，其 主要任務是通過設計的控制方法對動態規劃的輔助換道軌跡進行實時精確跟蹤控制。主要 包括橫向控制和縱向控制，輔助換道軌跡跟蹤控制的實現可有效提高車輛行駛的舒適性和 安全性，解決智能交通的道路堵塞、交通事故等問題，具有較強的社會價值和研究意義。
[0003] 電動汽車為多輸入多輸出變量的非線性系統，系統具有高度非線性動態特性W及 參數的不確定性等特點，車輛行駛過程中的橫向與縱向運動之間存在較強的禪合關系。文 南犬！（Enache Nicoleta Minoiu,etc.Driver Steering Assistance for Lane-Departure Avoidance Based on Hybrid Automata and Composite Lyapunov Function[J]. IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems , 2010,11 (I): 28-39.)報道了基 于線性矩陣不等式和多面體不變集的車輛輔助車道保持的橫向運動控制方法。文獻2 (Christian Rathgeber,etc.Lateral Trajectory Tracking Control for Autonomous Vehicles[C] .European Conhol Conference,2014:1024-1029.)構建了干擾觀測器，并采 用參數空間法設計了車輛橫向軌跡跟蹤控制策略。文獻3化akgo Kim etc，）建立了具有集 總參數特征的車輛縱向線性模型，考慮到集總參數的時變性，提出了車輛參數時變自適應 速度控制方法。然而，目前的換道軌跡跟蹤控制大多局限于解禪設計，將橫向控制和縱向控 制設計為兩個獨立的互不聯系的控制難W保證換道軌跡跟蹤的實時性和穩定性，降低電動 汽車行駛的安全性。
[0004] 車聯網環境下，車-路通信（Vehicle to Infrastructure,V2I)系統、車-車通信 (Vehicle to Vehicle，V2V)局域網系統可實時提供車輛的運動狀態信息及和周圍行駛環 境信息。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的是為解決現有技術的上述難點問題，提供可實時利用車聯網提供的 信息，有效克服電動汽車動力學系統的參數不確定性和非線性等特性，合理利用電動汽車 內部子系統相互作用進行電動汽車輔助換道軌跡跟蹤的縱橫向綜合控制，實現安全、節能、 舒適的智能行駛性能，實現換道軌跡跟蹤的縱橫向綜合控制的一種基于車聯網的電動汽車 輔助換道軌跡的跟蹤方法。
[0006] 本發明包括W下步驟：
[0007] 1)通過車聯網系統實時采集本車行駛運動狀態信息及周圍環境信息，并基于當前 獲取的當前信息實時動態規劃換道與超車的軌跡；
[000引2)基于車聯網系統采集的信息，建立換道與超車軌跡跟蹤控制模型；
[0009] 3)設計電動汽車輔助換道的期望狀態模糊滑模調節控制方法，求出輔助換道軌跡 跟蹤控制所需的期望力和期望力矩；
[0010] 4)設計電動汽車的輪胎力控制分配方法，根據期望總縱向外力Fx、期望總橫向外 力Fy、期望橫擺力矩Mz,動態規劃出各電動汽車車輪的橫向力和縱向力，解決輪胎執行機構 的冗余問題，實現輪胎力的最優分配；
[0011] 5)設計輪胎側偏角和滑移率轉換器，將由步驟4)求出的期望輪胎橫縱向力轉化為 可控的側偏角和滑移率，設計執行控制器，實現對輪胎側偏角和滑移率的執行控制。
[0012] 在步驟1)中，所述通過車聯網系統實時采集本車行駛運動狀態信息及周圍環境信 息，并基于當前獲取的當前信息實時動態規劃換道與超車的軌跡的具體方法可為：
[0013] (1)車聯網系統的車載傳感信息采集器實時獲取本車行駛運動狀態信息，包括本 車行駛速度信息、橫擺角速度、車輪滑移率和側偏角等信息；
[0014] (2)車聯網系統的無線通信信息采集器，包括車-路通信系統、車-車通信系統，實 時獲取本車周圍環境信息，包括周邊車輛車況信息、前方道路地面附著系數等信息；
[0015] (3)在車聯網系統的云端設置判斷單元和規劃單元，判斷單元通過車聯網系統信 息采集器獲取的本車信息和周圍環境信息判斷當前時刻是否可W執行輔助換道與超車，若 可W，則啟動規劃單元，開始換道與超車軌跡的動態規劃。
[0016] 在步驟2)中，所述基于車聯網系統采集的信息，建立換道與超車軌跡跟蹤控制模 型的具體方法可為：
[0017] (1)建立世界坐標系下電動汽車當前位姿和期望位姿誤差微分變化率的計算模 型；
[0018] (2)采用拉格朗日方法，推導出描述電動汽車橫向、縱向和橫擺運動的整車=自由 度動力學模型。
[0019] 在步驟3)中，所述設計電動汽車輔助換道的期望狀態模糊滑模調節控制方法，求 出輔助換道軌跡跟蹤控制所需的期望力和期望力矩的具體方法可為：
[0020] (1)設計用于實現電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制的期望行駛狀態調節的滑模切 換面；
[0021] (2)采用模糊滑模控制方法，求出用于調節位姿偏差的模糊滑模控制律，確保電動 汽車當前實際位姿和期望位姿的偏差快速收斂到零；
[0022] (3)利用模糊邏輯逼近趨近控制律，用于解決電動汽車系統的外界干擾和參數不 確定性；
[0023] (4)聯合等效控制律和趨近控制律，實時求出調節期望狀態所需的電動汽車期望 總縱向外力Fx、期望總橫向外力Fy、期望橫擺力矩Mz,分析電動汽車輔助換道期望狀態調節 模塊的穩定性。
[0024] 在步驟4)中，所述設計電動汽車的輪胎力控制分配方法，根據期望總縱向外力Fx、 期望總橫向外力Fy、期望橫擺力矩Mz，動態規劃出各電動汽車車輪的橫向力和縱向力，解決 輪胎執行機構的冗余問題，實現輪胎力的最優分配的具體方法可為：
[0025] (1)建立電動汽車總縱向外力Fx、總橫向外力Fy、總橫擺力矩Mz和各輪胎的橫向力 Fxi、縱向力Fyi之間的映射關系；
[0026] (2) W控制輸入量消耗能量最小和控制分配誤差最少為目標，建立求解各車輪輪 胎力的動態規劃模型；
[0027] (3)采用最優化方法求解上一步的動態規劃問題，使電動汽車在各車輪輪胎力作 用下所受的合力逼近期望總力和期望橫擺力矩。
[0028] 在步驟5)中，所述設計輪胎側偏角和滑移率轉換器，將由步驟4求出的期望輪胎橫 縱向力轉化為可控的側偏角和滑移率，設計執行控制器，實現對輪胎側偏角和滑移率的執 行控制的具體方法可為：
[0029] (1)通過化rsim實驗數據采集，建立基于魔術輪胎模型的查表式MAP圖，由步驟4推 導出的期望輪胎橫縱向力轉化為輪胎側偏角和滑移率；
[0030] (2)設計輪胎側偏角和滑移率的執行控制器，實現對輪胎執行機構的控制。
[0031] 本發明的系統組成包括信息獲取模塊、期望狀態調節模塊、控制分配模塊、轉換器 模塊和執行器模塊。首先通過車聯網系統采集本車及周圍環境信息，判斷當前時刻是否可 W執行換道，若可W，則動態規劃換道軌跡，通過期望狀態的調節，生成換道軌跡跟蹤控制 所需的電動汽車期望力和期望力矩，通過控制分配和執行控制實現期望力和期望力矩，完 成電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制。
[0032] 本發明的技術效果是:采用基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制方法， 可實時利用車聯網系統提供的信息，保證了電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制的可實行性和 實時性，有效克服電動汽車動力學系統的參數不確定性和非線性等特性，充分利用電動汽 車動力學系統的內在關聯特性進行電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制，從而實現安全、節能、 舒適的智能行駛性能。
【附圖說明】
[0033] 圖1為本發明的一種基于車聯網的電動汽車換道軌跡跟蹤控制系統示意圖。
[0034] 圖2為本發明的一種電動汽車軌跡跟蹤控制方法流程圖。
[0035] 圖3為車輛實際位姿和參考位姿示意圖。
[0036] 圖4為電動汽車期望狀態模糊滑模調節示意圖。
[0037] 圖5為輪胎力轉換器原理圖。
【具體實施方式】
[0038] 如圖1所示，首先，通過車聯網信息采集器獲取信息;其次，基于模糊滑模控制技術 推導出電動汽車期望運動狀態調節器;然后，通過偽逆控制分配動態規劃車輪輪胎力，并設 計輪胎力轉換器;最后，設計滑移率和側偏角執行控制器，實現對電動汽車輔助換道軌跡跟 蹤巧制。
[0039] 如圖2所示，本發明包括車聯網信息采集設計過程，期望狀態調節設計過程，最優 輪胎力控制分配設計過程，輪胎力轉換設計過程和執行機構控制設計過程五部分。
[0040] 步驟1:通過車聯網系統實時采集本車行駛運動狀態信息及周圍環境信息，并基于 獲取的當前狀態信息實時動態規劃換道與超車的軌跡。
[0041 ]步驟1.1:車聯網系統的車載傳感信息采集器實時獲取本車行駛運動狀態信息，主 要包括本車行駛速度信息、橫擺角速度、車輪滑移率和側偏角信息。
[0042]步驟1.2:車聯網系統的無線通信信息采集器，主要包括車-路通信系統、車-車通 信系統，實時獲取本車周圍環境信息，包括周邊車輛車況信息，前方道路地面附著系數等信 息。
[0043] 步驟1.3:在車聯網系統的云端設置判斷單元和規劃單元，判斷單元通過車聯網系 統信息采集器獲取的本車信息和周圍環境信息判斷當前時刻是否可W執行輔助換道與超 車，若可W，則啟動規劃單元，開始換道與超車軌跡的動態規劃。
[0044] 步驟2:基于車聯網系統采集的信息，建立換道與超車軌跡跟蹤控制模型。
[0045] 步驟2.1:如圖3所示，世界坐標系下電動汽車當前位姿和期望位姿誤差微分變化 率的計算公式為：
[0047] 其中，Xe為縱向偏差，ye為橫向偏差，06為方位偏差，山代表預瞄距離，肚為道路曲 率，Vx為車輛縱向速度，Vy為車輛橫向速度，r為車輛橫擺角速度，Vd為期望速度。
[0048] 步驟2.2:采用拉格朗日方法，推導出描述電動汽車橫向、縱向和橫擺運動的整車 S自由度動力學模型：
[0050] 其中，m為車輛總質量，Iz為整車繞Z軸的轉動慣量;Ca為縱向空氣阻力系數，Fx表示 汽車總縱向力;Fy表示汽車總橫向力，Mz表示汽車橫擺力矩。
[0051] 步驟3:如圖4所示，設計電動汽車輔助換道軌跡跟蹤的期望運動狀態模糊滑模調 節控制方法，實時求出實現期望軌跡跟蹤所需的汽車總縱向力、總橫向力和總橫擺力矩。
[0052] 步驟3.1:推導出電動汽車輔助換道軌跡跟蹤控制律，設計滑模切換面如下：