[发明专利]一种基于车辆运动学模型的人-车-路模型建模方法

说明书

本发明涉及一种基于车辆运动学模型的人‑车‑路模型建模方法。所述建立的车辆运动学模型考虑了人类驾驶员在行车驾驶中的作用，利用驾驶员转向特性中的神经肌肉延迟时间、预瞄时间、转向增益等参数来表征不同驾驶行为的人类驾驶员，使得基于该模型设计的车辆控制器能够像人一样驾驶，提高乘员的乘坐舒适性。本发明提出的基于车辆运动学模型的人‑车‑路模型降低了控制器设计难度，实时性好，并且考虑了人类驾驶员的乘坐舒适性，有实用性也具有广阔的商业应用前景。

技术领域

本发明涉及路径规划与路径跟踪，属于智能交通技术领域，具体涉及一种基于车辆运动学模型的人-车-路模型建模方法。

背景技术

“智能化、网联化、电动化、共享化”作为当前汽车工业发展的趋势，以智能化为代表的自主车辆和半自主车辆是当前国内外诸多科技公司以及汽车制造厂商的研究热点。智能驾驶汽车要能够实现与X(车，路，人等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决协同控制等功能，其研究目标是取代人类驾驶员进行车辆自主驾驶工作，并以此提高行车安全和效率。但是把驾驶员从枯燥的驾驶中解放出来的完全自动化的无人驾驶技术并不是一蹴而就的，而是一个逐步递进的过程，与自动驾驶相比，半自动驾驶目前更有可能实现。目前常见车辆模型多为车辆动力学模型，动力学模型对车辆参数要求较高，其中很多参数都具有非线性特性，如侧偏角、转向刚度等，这将增加控制器的计算负担，复杂的计算会降低车辆运动控制的实时性，故在实际应用中，基于车辆动力学的模型存在缺陷。

发明内容

为解决上述问题，本发明公开了一种基于车辆运动学模型的人-车-路模型建模方法，通过车辆运动学建模降低控制器的计算负担，同时利用驾驶员转向特性中的延迟时间、预瞄时间、转向增益等参数来考虑到驾驶员的驾驶特性，使得车辆控制器能够像人一样驾驶，提高乘员的乘坐舒适性。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于车辆运动学模型的人-车-路模型建模方法，采用车辆-道路运动学模型来代替目前更为常用的车辆动力学模型。如图1所示，在ψ为小角度的情况下，可以对ψ的三角函数值进行近似处理，即cosψ＝1，sinψ＝ψ，tanψ＝ψ，车辆-道路运动学模型可以表示为

进一步地，所述图1中l_f和l_r分别为车辆前轴和后轴到车辆质心的距离，V_x表示车辆的纵向速度，y是车辆质心当前的横向位置，y_des表示车辆质心在参考轨迹上与当前位置对应的目标位置，e_y＝y-y_des表示车辆质心当前位置与参考轨迹之间的误差。δ_f为汽车前轮转向角，作为驾驶员模型的输出，用以控制车辆进行转向操作，ψ表示车辆当前位置的航向角，ψ_des是车辆质心在参考路径上对应位置的切线与X轴形成的切角， e_ψ＝ψ-ψ_des表示车辆与参考路径上对应位置的航向偏差。

假设车辆纵向速度V_x为常数，前轮转向角δ_f较小，那么车辆的侧偏运动可以近似表示为：

进一步地，所述模型为了在设计车辆控制器的时候考虑驾驶员的转向特性，在车辆-道路模型中引入驾驶员模型。