[发明专利]用于分布式驱动无人驾驶车辆的路径跟踪优化控制方法

权利要求书

1.用于分布式驱动无人驾驶车辆的路径跟踪优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、利用GPS/INS测量车辆位置(X,Y)，航向角ψ，车辆纵向加速度横向加速度和横摆角速度通过电机控制器实时获取电机的转速n_mij和电机输出转矩T_ij；

步骤2、基于步骤1获得车辆纵向车速利用车辆动力学理论限制车辆安全行驶车速包括防侧翻速度约束和防侧滑速度约束；

步骤3、基于步骤2中安全行驶车速对其进行修正得到安全行驶车速的修正值并确定环境k_c，路况k_d，历史事故k_m和行驶年限k_n系数；

步骤4、基于步骤3中安全行驶车速的修正值设定车速不同分布区间的主动限速控制的激活条件，并确定不同车速分类下的激活条件值基于非线性算法对车辆车速控制，根据不同的激活条件获取车辆纵向方向的总驱动力T_des；根据多约束下的最优目标函数求解τ_r∈[τ_r0,1]中最优转矩分配系数获得电机最优转矩驱制动转矩

步骤5、基于离散的车辆非线性动力学模型x(T_k+1)＝F(x(T_k),u(T_k))，建立非线性约束下的成本函数成本函数主要包括侧向路径跟踪偏差，车辆系统状态变量，方向盘转角的变化率，加速度跟踪偏差,加速度导数变化率和安全因数项；其中，约束条件给出了车轮转角约束，车辆状态约束以及加速度约束，进而获取车辆的前轮转角。

2.如权利要求1所述的用于分布式驱动无人驾驶车辆的路径跟踪优化控制方法，其特征在于，步骤3中，安全行驶车速的修正值为：

环境和驾驶识别的车辆自适应参数调整策略充分考虑了环境k_c，路况k_d，历史事故k_m和行驶年限k_n四种不同主要影响车辆安全性的因子，对无人驾驶车辆上限车速进行修正，调整参数如表1所示。

表1.环境k_c，路况k_d，历史事故k_m和行驶年限k_n系数

3.如权利要求1所述的用于分布式驱动无人驾驶车辆的路径跟踪优化控制方法，其特征在于，步骤4车速不同分布区间的主动限速控制的激活条件具体包括：

基于滑模控制设计车辆主动限速，根据速度限制定义滑模面：

为了有效减弱频繁穿越滑模面引起的高频抖动，构建饱和函数的趋近律：

其中，分别表示滑模的增益和滑模面边界厚度；

车辆纵向运动方程为：

其中，F_x为作用在车辆纵向方向上的合力；通过联立上式，基于滑模控制的主动限速控制获得的车辆期望纵向合力为：

为了协调车辆期望车速控制和主动限速控制，设计纵向运动控制的激活条件：

根据车辆当前车速分布区间进行分类，从而确定主动限速控制的激活条件，车辆分类包括高速、中高速、中速、中低速和低速五种情况，如表2所示。

表2.车辆不同车速下的激活条件值