[发明专利]一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法

权利要求书

1.一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)由智能车辆上的传感器设备测得的车辆位置信息及其姿态信息输入到车道识别系统中，综合其目标车道信息和预瞄距离的输入，确定出当前车辆的预瞄目标点及目标车道相对于车辆的最近点，并检测出车辆与预瞄目标点的横向距离误差Y_e和方位角误差φ_e，以及目标车道相对于车辆的最近点的道路曲率ρ及其曲率变化率并将其与参考曲率阈值ρ₀作差，将此曲率误差信号e和曲率误差变化率信号输入模糊控制器；

步骤2)模糊控制器根据输入的误差信号及其变化率，输出为智能车辆横向控制模式，将输出γ分为两个模糊集：γ＝0表示智能车辆横向控制切换为跟踪期望横摆角速度控制法，γ＝1表示智能车辆横向控制切换为位置偏差控制法；

所述步骤2)的模糊控制器设计如下：

选取道路曲率误差信号e和曲率误差变化率信号作为模糊控制器的输入信号，输出信号为横向控制模式，将输入的误差信号e和曲率误差变化率信号分为5个模糊集：NB负大，NS负小，ZO零，PS正小，PB正大；对于输入量曲率误差信号e和曲率误差变化率信号都采用高斯型的隶属函数，对于输出量γ采用三角形隶属函数；

步骤3)若γ＝1时；

此时智能车辆横向混合控制器切换为位置偏差控制方法，PID控制器根据车道识别系统输出的车辆预瞄点相对横向距离误差Y_e和方位角误差φ_e，计算输出合适的前轮转角信号δ，转向执行机构根据该转角信号控制智能车辆转向，完成路径跟踪过程；

步骤4)若γ＝0时；

此时智能车辆横向混合控制器切换为跟踪期望横摆角速度的控制方法，上层期望横摆角速度生成器根据车道识别系统输出的车辆预瞄点相对横向距离误差Y_e和方位角误差φ_e，输出车身传感器信号产生期望横摆角速度ω_d，并作为下层期望横摆角速度跟踪控制器的参考输入，下层期望横摆角速度跟踪控制器通过分析计算，输出合适的前轮转角信号δ，转向执行机构根据该转角信号控制智能车辆转向，完成路径跟踪过程；

上层期望横摆角速度生成器根据预瞄距离、横向距离误差Y_e和方位角误差φ_e输入信号，在车辆和预瞄点之间构造虚拟行驶路径，并基于此虚拟路径计算出当前时刻车辆沿虚拟路径逼近目标道路的期望横摆角速度ω_d，然后由下层期望横摆角速度跟踪控制器实时控制车辆转角δ，达到准确跟踪期望横摆角速度ω_d的目的。

2.根据权利要求1所述的一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，车辆位置信息及其姿态信息包括汽车在行驶过程中相对于大地坐标系XY的坐标、位移、速度、加速度、横摆角速度、前轮转角信息，分别由装载于智能车辆上的GPS定位系统、霍尔速度传感器、陀螺仪、转角传感器设备实时采集。

3.根据权利要求1所述的一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，道路曲率是基于车道识别系统对目标道路的车道标线进行识别，并对识别的标线进行曲线拟合，计算得到的道路曲率及其曲率变化率。

4.根据权利要求1所述的一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，PID控制器的实现方式可由下式表达：

其中，k_p、k_d和k_i为横向距离误差Y_e的比例、微分及积分系数，k′_p、k′_d和k′_i为方位角误差φ_e的比例、微分及积分系数，通过调整横向距离误差Y_e和方位角误差φ_e的比例、积分及微分系数，输出当前时刻的前轮转角信号δ。

5.根据权利要求1所述的一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，参考曲率阈值ρ₀设定为0.04。

6.根据权利要求4所述的一种路面自适应的智能车辆横向混合控制方法，其特征在于，模糊控制器中，将道路曲率误差信号e论域设为[-0.04，0.04]，将曲率误差变化率信号论域设为[-0.04，0.04]，γ的论域设为{0，1}。