[0化3] A =C,A:e+屯
[0054] 5, =c,y,+y,
[005引 ^ =飾+《
[0056] 其中，Sl，S2和S3是用于狀態調節的滑模切換面，Cl，C2和C3為滑模系數。
[0057] 步驟3.2:滑模切換面SI, S2和S3分別求時間導數，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：
[0060] 其中，馬耗為）、電咕,4)和4(?，易3)是用于調節SI，S2和S3的控制律中切換函數的 模糊逼近系統的輸出，禹,，見和爲1為模糊向量參數。調節控制律可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。
[0061 ]步驟3.3:設計模糊逼近系統的輸出如下：
[006。 、{s、，§,,、) = ej>isi)
[0063] 々:叫2，馬2)=巧,2 如、':)
[0064] 4,,)二 4如S-;)
[0065] 其中，d) (SI)，d) (S2)和 4 (S3)為模糊向量。
[0066] 步驟3.4:設計模糊逼近系統的模糊向量參數自適應律，如下： W67] 4 叩奔I)
[00側 42=的與互2)
[0069] 也=化辦.S.;)
[0070] 其中，n，K，n表示自適應律調節系數。
[0071] 設計的期望狀態調節模塊可有效克服汽車系統的參數不確定性和非線性等特性。
[0072] 步驟3.5:定義Lyapunov函數
，基于Lyapunov穩定性理論條件， 分析電動汽車輔助換道期望狀態調節模塊的穩定性和有效性。
[0073] 步驟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。
[0074] 步驟4.1: 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。
[0076]約束條件為：
[007引 和
[0079] Fd= [Fx Fy Mz]^
[0081] U=[Fxl Fyl Fx2 Fy2 Fx3 Fy3 Fx4 Fy4]^
[0082] 其中，If表示前軸至整車質屯、距離，U表示后軸至整車質屯、距離，df表示前軸輪距， 山表示后軸輪距，FxiQ = I，2,3,4)表示各輪胎縱向力，FyiQ = I，2,3,4)表示各輪胎橫向力， Fxi,min和Fxi,max( i二1,2,3,4)表不輪胎橫向力的巧小值和巧大值,Fyi,min和Fyi,max( i二1,2,3 , 4)表示輪胎橫向力的最小值和最大值。Fd為控制合力向量，Mf為映射矩陣，U為控制力分配向 量，Ji為性能指標函數，W為加權對角矩陣，C為用來補償超出約束的變量。
[0083] 步驟4.2:采用偽逆控制分配方法求解上一步建立的動態規劃問題，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。
[0084] 步驟4.2.1:建立哈密頓函數H，如下：
減）
[0086] 其中，A為拉格朗日乘子。
[0087] 步驟4.2.2:求取哈密頓函數H的U和A的時間導數；
[0090] 步驟4.2.3:將哈密頓函數H的U和A的時間導數設置為零，求得動態規劃問題的偽 逆解：
[0091] U = -c + M*t-(Fd+M 盧)
[0092] 其中
[OOW] =曠
[0094] 是偽逆矩陣。
[00%]步驟5:設計電動汽車輪胎側偏角和滑移率轉換器，如圖5所示，將由步驟4求出的 車輪期望輪胎橫縱向力轉化為可控的車輪側偏角和滑移率，設計實現對輪胎側偏角和滑移 率的執行控制器。
[0096] 步驟5.1:基于化rsim虛擬仿真平臺，通過汽車換道與超車模擬，實時采集汽車換 道與超車過程中輪胎縱橫向力，側偏角和滑移率數據。
[0097] 步驟5.2:通過步驟5.1采集的試驗數據，基于統計分析法，建立描述輪胎力與側偏 角和滑移率映射關系的查表式MAP圖，將步驟4推導出的電動汽車車輪期望輪胎橫縱向力實 時精確地轉化為電動汽車車輪期望側偏角和期望滑移率。
[0098] 步驟5.3:設計對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。
[0099] 步驟5.3.1:針對電動汽車縱向控制系統具有驅動/制動切換特性，采用動態面滑 模控制方法，設計驅動/制動工況下滑移律，如下：
[0104] 其中，J。為車輪轉動慣量，COi為車輪轉速，Vi為車輪速度，A為車輪速度變化率，Sxi 為車輪滑移率，Sxi, d為車輪期望滑移率，為車輛期望滑移率變化率，R。表示車輪半徑，Ksi ER+是正實數，Twi,d為車輪期望力矩，i = l，2,3,4。
[0105] 步驟5.3.2:為了實現對每個車輪側偏角的調節，將側偏角轉角的增量作為電動汽 車車輪轉角增量的輸入，如下：
[0106] [ A Si A 扣 A ^3 A S4]t= [ A 曰1 A 曰2 A 曰3 A 口4]了
[0107] 其中，Si和Qi為電動汽車車輪轉角和側偏角，A Si和A Qi分別為車輪轉角和側偏角 的增量，i = l ,2,3,4。
[0108] W上內容是結合優選的技術方案對本發明所做的說明，對本發明所屬技術領域的 普通技術人員來說，在不脫離本發明的構思的前提下，還可W做出其他的推演及替換。
【主權項】
1. 一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在于包括以下步驟： 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，并基于當前獲取 的當前信息實時動態規劃換道與超車的軌跡； 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； 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； 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M z，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； 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。2. 如權利要求1所述一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在 于在步驟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為： (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； (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； (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以執行輔助換道與超車，若可 以，則啟動規劃單元，開始換道與超車軌跡的動態規劃。3. 如權利要求1所述一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在 于在步驟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 體方法為： (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； (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三自由度動 力學模型。4. 如權利要求1所述一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在 于在步驟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為： (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； (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； (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； (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F y、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。5. 如權利要求1所述一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在 于在步驟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F x、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為： (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F xi、縱 向力Fyi之間的映射關系； (2) 以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； (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。6. 如權利要求1所述一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，其特征在 于在步驟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 制的具體方法為： (1) 通過Carsim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； (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。
【專利摘要】一種基于車聯網的電動汽車輔助換道軌跡的跟蹤方法，屬于汽車主動安全與輔助駕駛領域。通過車聯網系統實時采集本車行駛運動狀態及周圍環境信息，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；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；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；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、期望總橫向外力、期望橫擺力矩，動態規劃出各電動汽車車輪的橫向力和縱向力；設計輪胎側偏角和滑移率轉換器，將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。
【IPC分類】B60W30/18, B60W40/10, B60W40/02
【公開號】CN105644566
【申請號】
【發明人】郭景華
【申請人】廈門大學
【公開日】2016年6月8日
【申請日】2016年3月2日