[发明专利]在动力学约束下基于车辆运动学模型转向控制方法

说明书

本发明公开了一种在动力学约束下基于车辆运动学模型转向控制方法，首先，对车辆模型进行运动学建模，然后对车辆运动学微分方程进行线性离散化，这是因为模型预测控制算法一般为采样控制算法，且计算机在优化求解时也是离散的；最后设计目标函数及约束，将目标函数转化为标准二次型进行求解。本发明将动力学约束参数转为使用运动学模型所推导的控制量表达式，与现有的使用运动学模型作为预测模型相比较，本发明提出的考虑动力学约束的控制器设计方法，避免了车辆在高速情况下的容易发生侧滑、侧翻的问题，使得运动学模型在高速情况下也能保证跟踪精度以及稳定性。

技术领域

本发明属于汽车安全技术领域，尤其涉及一种在动力学约束下基于车辆运动学模型转向控制方法。

背景技术

描述车辆运行状态的模型按照具体功能可以分为：运动学模型和动力学模型，相关研究表明，在低速时，车辆运动学特性较为突出；在高速时，车辆的动力学特性较为突出。在实际应用中，模型复杂度的增加，通常并不能带来准确性的提高，相反会导致算法实时性的降低，建立合理的车辆系统模型不仅是设计模型预测控制器的前提，也是实现车辆道路跟踪功能的基础。如何在使用运动学模型这一简单模型的基础上考虑动力学约束，使得运动学模型在较高速时仍能保证跟踪精度，是非常有意义的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种在动力学约束下基于车辆运动学模型转向控制方法，通过合理建立车辆运动学模型，并以运动学模型作为预测模型，基于模型预测控制算法设计控制器，通过线性离散化、设计目标函数、在对控制量和控制增量进行约束的基础上考虑动力学约束，最后通过求解目标函数，使得车辆在高速下仍然能够实现精确的轨迹跟踪。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种在动力学约束下基于车辆运动学模型转向控制方法，包括以下步骤，步骤一，获取车辆结构参数信息以及车辆运行状态信息，进行车辆运动学建模，

其中：(x，y)为车辆后轴中心的坐标，θ为车辆的航向角，ω为横摆角速度，v为车辆后轴中心的纵向速度，使用上述车辆运动学模型作为预测模型，选取状态量选取控制量则上述车辆运动学微分方程表示为：

步骤二，对于规划层规划好的参考轨迹，其上的每一个点都需满足上述车辆运动学微分方程，用下标r表示参考轨迹上的点，则参考轨迹可以表示为：

其中：

对车辆运动学微分方程在任意参考轨迹点处采用泰勒级数公式展开至一阶导数项(忽略高阶项)后，可得到线性离散化方程：

其中：

T为采样时间，v_r·为参考轨迹点处的纵向速度；θ_r参考轨迹点处的纵向速度航向角，t表示当前时刻；k表示当前时刻后的第k步；

步骤三，设计目标函数：

为了保证无人驾驶车辆准确、平稳地跟踪期望轨迹，需要对系统状态量、控制量及控制量增量进行优化，选取如下目标函数，

其中：

N表示控制时域(即预测时域)；Q表示状态量和控制量集合的权重；R表示控制增

量的权重；ρ表示权重系数；ε表示松弛因子；i表示当前时刻后的第i步；

步骤四，得到车辆的轮胎侧偏角表达式，用控制量表示轮胎侧偏角，因为目标函数的未知数是控制增量，因此将轮胎侧偏角用控制增量进行表示，然后直接用于目标函数。