日本无码免费高清在线|成人日本在线观看高清|A级片免费视频操逼欧美|全裸美女搞黄色大片网站|免费成人a片视频|久久无码福利成人激情久久|国产视频一二国产在线v|av女主播在线观看|五月激情影音先锋|亚洲一区天堂av

  • 手機(jī)站
  • 小程序

    汽車測(cè)試網(wǎng)

  • 公眾號(hào)

    • 汽車測(cè)試網(wǎng)

    • 在線課堂

    • 電車測(cè)試

自動(dòng)駕駛四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的自適應(yīng)分層軌跡跟蹤控制方法

2019-07-30 20:17:38·  來(lái)源：同濟(jì)智能汽車研究所  
　
編者按：軌跡跟蹤在自動(dòng)駕駛汽車的駕駛性能中起著極其重要的作用，而對(duì)于實(shí)現(xiàn)四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）的軌跡跟蹤控制這一點(diǎn)，存在許多諸如參數(shù)不確定、不可避免的外
編者按：軌跡跟蹤在自動(dòng)駕駛汽車的駕駛性能中起著極其重要的作用，而對(duì)于實(shí)現(xiàn)四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）的軌跡跟蹤控制這一點(diǎn)，存在許多諸如參數(shù)不確定、不可避免的外部干擾等研究阻力。 但文章中提出了一種新穎的自適應(yīng)分層的自動(dòng)駕駛跟蹤控制框架，可以用來(lái)監(jiān)控四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車的橫向運(yùn)動(dòng)。 文章主要貢獻(xiàn)在于提出了一種自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)汽車的分層軌跡跟蹤控制結(jié)構(gòu)，其包括自適應(yīng)高級(jí)控制律和低級(jí)偽逆控制分配律； 并且構(gòu)造了一種具有基于線性矩陣不等式（LMI）的切換表面的自適應(yīng)模糊滑模高級(jí)橫向控制器，可以在車輛具有外部擾動(dòng)、時(shí)變和參數(shù)不確定性的條件下保持魯棒性； 最后用仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步證明了方案的有效性和可行性。 該研究改進(jìn)了不同驅(qū)動(dòng)條件下的自動(dòng)駕駛軌跡跟蹤性能，有一定的研究意義。

本文譯自 《IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS 2018》 收錄文章《An Adaptive Hierarchical Trajectory Following Control Approach ofAutonomous Four-Wheel Independent Drive Electric Vehicles》

原作者 ：Jinghua Guo, Yugong Luo, and Keqiang Li

原文鏈接 ：https://ieeexplore.ieee.org/document/8057584
 
摘要：本文研究了一類具有參數(shù)不確定性、外部干擾和過(guò)度驅(qū)動(dòng)特征的自動(dòng)駕駛汽車的跟蹤控制問(wèn)題。提出了一種新穎的自適應(yīng)分層控制框架，用于監(jiān)控自動(dòng)駕駛四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的橫向運(yùn)動(dòng)。首先，設(shè)計(jì)了一種具有以線性矩陣不等式為基礎(chǔ)的切換面的自適應(yīng)滑模高級(jí)控制律，用于產(chǎn)生前轉(zhuǎn)向角和外部橫擺力矩矢量，其中不確定項(xiàng)和切換控制增益由邏輯模糊技術(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。為了進(jìn)一步緩和抖振現(xiàn)象，引入了自適應(yīng)邊界層。其次，提出了一種偽逆低級(jí)控制分配算法，通過(guò)協(xié)調(diào)和重構(gòu)輪胎縱向力來(lái)優(yōu)化分配外部橫擺力矩。最后，數(shù)值模擬和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提出的自適應(yīng)控制方法具有突出的跟蹤性能。

關(guān)鍵詞：自動(dòng)駕駛汽車，自適應(yīng)分層控制，軌跡跟蹤控制，車輛橫向動(dòng)態(tài)

1  前言

在過(guò)去幾十年中，有關(guān)交通擁堵，意外傷害和環(huán)境污染的社會(huì)問(wèn)題變得越來(lái)越嚴(yán)重。自動(dòng)駕駛四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）電動(dòng)車，提供四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)，可以快速生成對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的靈活和精確的扭矩響應(yīng)[1]，并被視為一種有效和系統(tǒng)的方法，以提高道路利用率，提高車輛安全性并降低移動(dòng)成本。

軌跡跟蹤控制在自動(dòng)駕駛汽車的駕駛性能中起著極其重要的作用，其致力于以盡可能精確的連續(xù)和平滑的方式迅速地遵循期望的軌跡。對(duì)自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)車輛的軌跡跟蹤控制的挑戰(zhàn)涉及自動(dòng)駕駛電動(dòng)車輛具有參數(shù)不確定性和不可避免的外部干擾。更重要的是，自動(dòng)駕駛電動(dòng)汽車是一種具有非完整約束的機(jī)械系統(tǒng)，這進(jìn)一步增加了車輛動(dòng)態(tài)控制的難度。因此，對(duì)于自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)車輛的軌跡跟蹤控制要求控制方法能夠處理參數(shù)不確定性、不可避免的外部干擾和不可避免的輪胎滑動(dòng)效應(yīng)。

近年來(lái)，學(xué)者們?cè)谧詣?dòng)駕駛車輛的各種軌跡跟蹤控制方法上花費(fèi)了很多的努力。在文獻(xiàn)[2]中，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)駕駛汽車非線性反饋軌跡跟蹤控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)參與了2005年DARPA大挑戰(zhàn)。在文獻(xiàn)[3]中，提出了一種用于自動(dòng)駕駛車輛軌跡跟蹤控制的滑模反饋學(xué)習(xí)控制器，并提出了2型（Type-2）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新規(guī)則。在文獻(xiàn)[4]中，構(gòu)建了自動(dòng)駕駛車輛的嵌套比例 — 積分 — 微分控制結(jié)構(gòu)，從理論上研究了該閉環(huán)軌跡跟蹤控制系統(tǒng)關(guān)于速度變化和不確定車輛物理參數(shù)方面的魯棒性。在文獻(xiàn)[5]中，提出了一種最優(yōu)模糊軌跡跟蹤控制器來(lái)模擬更加人性化的駕駛行為，其中隸屬函數(shù)和規(guī)則的參數(shù)由遺傳算法（GA）調(diào)節(jié)。由于車輛橫向動(dòng)力學(xué)對(duì)縱向速度的變化敏感，因此基于反饋線性化方法和一個(gè)不匹配的觀測(cè)器設(shè)計(jì)了線性時(shí)變控制器[6]。在文獻(xiàn)[7]中，為輪胎引起的低速振蕩構(gòu)建了一種新的動(dòng)態(tài)輪胎缺陷模型，并設(shè)計(jì)了基于線性矩陣不等式（LMI）優(yōu)化的自動(dòng)駕駛車輛反饋橫向控制結(jié)構(gòu)。在文獻(xiàn)[8]中，提出了一種非線性模型預(yù)測(cè)控制策略，用于自動(dòng)駕駛車輛的軌跡跟蹤控制，以確定在最高可能進(jìn)入速度下的前輪轉(zhuǎn)向角。在文獻(xiàn)[9]中，輸入/輸出混合自動(dòng)機(jī)框架被設(shè)計(jì)用于自動(dòng)轉(zhuǎn)向，并且初步實(shí)驗(yàn)測(cè)試驗(yàn)證了所提出的控制方法的可行性，其確保了軌跡跟蹤控制系統(tǒng)的高性能。

研究車輛操縱和橫向穩(wěn)定性的控制問(wèn)題是至關(guān)重要且有吸引力的。學(xué)者們已經(jīng)在車輛的橫向動(dòng)力學(xué)控制策略上付出了很多努力，例如，電子穩(wěn)定程序（ESP）[10]，直接橫擺力矩控制（DYC）[11]和主動(dòng)前輪轉(zhuǎn)向（AFS）控制[12]。由于DYC具有有效改善車輛操縱性和嚴(yán)重駕駛操縱中的主動(dòng)安全性的能力，因此被認(rèn)為是一種有前景的橫向控制策略。眾所周知，DYC設(shè)計(jì)在四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)車輛中以處理輪胎執(zhí)行器的冗余。為了進(jìn)一步提高車輛可靠性和操縱穩(wěn)定性，集成的DYC和AFS控制也得到了廣泛的應(yīng)用。關(guān)于車輛的自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制，DYC的應(yīng)用可以提供快速的扭矩響應(yīng)和靈活的驅(qū)動(dòng)。但是，基于DYC的自動(dòng)駕駛車輛軌跡跟蹤控制研究卻比較有限[13]。

特別地，眾所周知自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)車輛是過(guò)度驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)[14]，其可以有效地增強(qiáng)自動(dòng)駕駛車輛的可用性和可靠性。然而，在冗余自動(dòng)駕駛車輛系統(tǒng)中，需要將期望的外部力矩最佳地分配給每個(gè)輪胎執(zhí)行器。

本文提出了一種自適應(yīng)分層軌跡跟蹤控制系統(tǒng)，以提高自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)汽車的跟蹤性能，提高橫向穩(wěn)定性。本文的主要貢獻(xiàn)如下：

（一）提出了一種自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)汽車的分層軌跡跟蹤控制結(jié)構(gòu)，其包括自適應(yīng)高級(jí)控制律和低級(jí)偽逆控制分配律。   

（二）構(gòu)造了一種具有基于線性矩陣不等式（LMI）的切換表面的自適應(yīng)模糊滑模高級(jí)橫向控制器，可以在車輛具有外部擾動(dòng)、時(shí)變和參數(shù)不確定性的條件下保持魯棒性。

（三）仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步證明了所提出的分層控制方法的有效性和可行性。

本文的其余部分安排如下：在第二節(jié)中，講述自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)汽車的橫向動(dòng)力學(xué)模型開發(fā)。在第三節(jié)中，提出了一種新的自適應(yīng)分層控制框架，包括自適應(yīng)模糊滑動(dòng)控制方案和用于自動(dòng)軌跡跟蹤控制的偽逆控制分配方案。提出的控制框架的在嚴(yán)苛的操作條件下的模擬和實(shí)驗(yàn)結(jié)果在第四節(jié)中說(shuō)明。最后，在第五節(jié)中得出結(jié)論。

2  系統(tǒng)描述

推導(dǎo)該模型的主要假設(shè)如下：1）忽略滾動(dòng)、俯仰和垂直運(yùn)動(dòng)。 2）忽略由于載荷變化造成的左右車輪之間輪胎轉(zhuǎn)彎特性的差異;將輪胎模型近似為線性的。3）折扣執(zhí)行器動(dòng)態(tài)。第一個(gè)假設(shè)是有效的，在典型的和稍微嚴(yán)重的車輛操縱下沒(méi)有明顯的精度損失[16]。假設(shè)縱向速度為常數(shù)值，則使用牛頓定理基于上述假設(shè)可得到橫向動(dòng)力學(xué)方程， 
 
圖（1）：車輛動(dòng)力學(xué)模型

然后，如圖1所示，一個(gè)以滑移角β和偏航率r為自由度的的兩自由度（DoF）動(dòng)力學(xué)模型表示為：


其中ΔMz為：


其中參數(shù)m是車輛總質(zhì)量，Iz表示圍繞重心（CG）的車輛慣性，vx是縱向速度，δf是前轉(zhuǎn)向角，ls是輪距的一半，lf和lr表示前輪軸和后輪軸距CG的距離。 Fyi和Fxi表示第i輪胎的縱向和橫向輪胎力，并且i = 1,2,3,4 =fl,fr,rl,rr。

使用輪胎/道路界面的線性模型，則輪胎側(cè)向力可以用前后輪滑移角表示，如下：


其中Fyf和Fyr分別代表前輪胎和后輪胎的廣義輪胎側(cè)向力。Fyf = Fyfl+ Fyfr且Fyr = Fyrl + Fyrr，Cf和Cr分別代表前后轉(zhuǎn)彎剛度。af和ar分別表示前后輪胎側(cè)滑角，其可以計(jì)算為：


將（4）和（3）代入（1），可以得到下列等式：


其中


圖（2）：軌跡跟蹤動(dòng)力學(xué)模型

圖2所示為自動(dòng)駕駛車輛的軌跡跟蹤運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，其視覺系統(tǒng)提取道路特征，然后計(jì)算車輛和期望路徑之間的位置誤差。ey是橫向誤差，其表示當(dāng)前車輛位置到期望路徑的距離，ea是角度誤差，其表示車輛航向與預(yù)定距離DL處的期望路徑的切線方向之間的誤差。軌跡跟蹤運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以通過(guò)測(cè)量獲得，如下[15]：


其中KL(t)表示所需軌跡的曲率。

車輛橫向動(dòng)力學(xué)方程（1）與軌跡跟蹤動(dòng)力學(xué)（2）相結(jié)合，形成具有不確定性和外部擾動(dòng)的多輸入多輸出（MIMO）線性系統(tǒng)，可表示為：


其中系統(tǒng)矩陣可以寫成如下形式：


其中x =[ey ea βr ]T和u =[δf ΔM]T分別是系統(tǒng)的狀態(tài)向量和系統(tǒng)的控制輸入。y =[ey ea]T是系統(tǒng)的測(cè)量輸出，ω= [KL]T是外部干擾。 ΔA和ΔB分別是不確定項(xiàng)。

所需假設(shè)如下：

1）數(shù)組（A，B）是穩(wěn)定的。

2）數(shù)組（A，C）是可檢測(cè)的。

3）狀態(tài)x可用，w是具有有界變化值的干擾向量。

4）存在已知的常數(shù)ρA和ρB，使得II ΔA（t）II≤ρA且II ΔB（t）II≤ρB。

3  系統(tǒng)建模

軌跡跟蹤控制的掩模用來(lái)監(jiān)督自動(dòng)駕駛車輛，使其及時(shí)跟蹤所需路徑，并提高乘坐舒適性和穩(wěn)定性。在本節(jié)中，為了處理這些外部干擾、自動(dòng)駕駛4WID車輛的參數(shù)不確定性和過(guò)度致動(dòng)特征[1]，[17]，設(shè)計(jì)了一個(gè)由兩個(gè)層次組成的新型自適應(yīng)分層控制系統(tǒng)，以及相應(yīng)的控制框架。如圖3所示。

圖（3）：提出的自適應(yīng)分層控制框架

A、基于LMI的滑模控制器設(shè)計(jì)

在設(shè)計(jì)過(guò)程的第一步中，整體滑動(dòng)模式表面構(gòu)造如下[18]：


其中G∈R2×4是已知的常數(shù)矩陣，其滿足GB是非奇異的，K∈R4×4是狀態(tài)反饋增益矩陣。

備注1：由于B的結(jié)構(gòu)，可以發(fā)現(xiàn)能很容易地獲得常數(shù)矩陣G以滿足GB是非奇異的，并且G可以寫成：


其中，g1，g2，g3，g4是正常數(shù)。

由（8）定義的滑動(dòng)面的時(shí)間導(dǎo)數(shù)如下所示：


其中d(x,t)=ΔAx+ΔBu+Dw。

接著，通過(guò)解等式(t)=0,可得到等效控制律ueq,如下所示：


將（11）代入（7），可以得到以下的滑動(dòng)動(dòng)力特性：


值得注意的是，上述等式（12）是指定切換表面中的滑動(dòng)模式動(dòng)力特性


定理1：對(duì)于給定的正定矩陣P，如果d(x，t)=0并且存在滿足以下線性矩陣不等式（LMI）的矩陣K，


則（12）中的系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定。

證明：選擇李雅普諾夫函數(shù)，如下所示：


則能夠得到李雅普諾夫函數(shù)的時(shí)間導(dǎo)數(shù)：


將(12)代入(15)，則：


當(dāng)d(x，t)= 0時(shí)，沿(12)中系統(tǒng)解的V(t)導(dǎo)數(shù)表示為:


因此，可以保證不等式<0，值得注意的是滑模動(dòng)力特性是漸近穩(wěn)定的。

備注2：根據(jù)設(shè)計(jì)的滑模參數(shù)的條件，可知本文中只有一個(gè)LMI來(lái)確定狀態(tài)反饋增益矩陣。

眾所周知，等效控制律僅在滑模面上有效，為了將系統(tǒng)的狀態(tài)推算到滑動(dòng)面，另一個(gè)趨近控制律ur的構(gòu)造如下：


因此，總滑模控制律設(shè)計(jì)如下：


由于實(shí)際系統(tǒng)的參數(shù)不確定性d(x，t)和控制增益ls(s，t)未知，因此滑?？刂坡桑?9）通常難以實(shí)現(xiàn)。

B、基于自適應(yīng)模糊LMI的滑?？刂坡?/div>

切換控制律（19）不連續(xù)地越過(guò)滑動(dòng)表面，這通常導(dǎo)致滑動(dòng)表面附近產(chǎn)生高頻抖動(dòng)現(xiàn)象。因此，提出了一種自適應(yīng)模糊滑?？刂品椒?，并設(shè)計(jì)了在線更新定律來(lái)補(bǔ)償近似誤差。

定義1 [19]：對(duì)于在緊集V∈Rn上定義的任意實(shí)連續(xù)函數(shù)f(v)，存在模糊邏輯系統(tǒng)f*(v，θ)的形式為:


且


因此


其中ε是正實(shí)數(shù)，ϑ表示參數(shù)向量，ρ(v)表示模糊基本向量，表示模糊邏輯系統(tǒng)的隸屬函數(shù)。m和n分別代表模糊規(guī)則和輸入的數(shù)量。

為了提高軌跡跟蹤控制系統(tǒng)的魯棒性，采用模糊邏輯技術(shù)自適應(yīng)地調(diào)整參數(shù)不確定項(xiàng)和切換控制增益，從而得到總自適應(yīng)滑模控制律：


由于參數(shù)不確定性和外部擾動(dòng)通常是不可測(cè)量的，因此很難在實(shí)際應(yīng)用中成功選擇理想值，這對(duì)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能有很大影響。為了處理這些特征，基于定義1，不確定項(xiàng)
和趨近控制增益由模糊邏輯系統(tǒng)自適應(yīng)近似[20]，[21]，如下：


其中和代表可調(diào)參數(shù)矢量，i=1，2，3，4且j=1，2。參考（21），ξi（x）和ζj（s）是模糊基本向量，可寫成以下形式：


其中和分別表示由高斯函數(shù)表征的隸屬函數(shù)。m1和n1分別表示模糊規(guī)則和的輸入數(shù)量。m2和n2分別表示模糊規(guī)則和的輸入數(shù)量。

最佳參數(shù)和為：


另外，最小估計(jì)誤差可寫為：


其中且,和是最小估計(jì)誤差，其滿足和。和是正常數(shù)。

為了實(shí)時(shí)在線產(chǎn)生近似項(xiàng)和，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)更新控制律來(lái)調(diào)整(24)和(25)中的參數(shù)向量，如下所示：


其中γi和λj是正常數(shù)，可以通過(guò)試錯(cuò)法獲得。

定理2：考慮非線性車輛動(dòng)力系統(tǒng)(7)，如果用自適應(yīng)法則(24)~(25)和(32)~(33)將用于管理自動(dòng)駕駛車輛橫向動(dòng)力特性的自適應(yīng)滑模控制律設(shè)計(jì)成（23）所示類型，那么所有信號(hào)都在閉環(huán)高級(jí)系統(tǒng)中統(tǒng)一最終有界，并且跟蹤誤差在有限時(shí)間內(nèi)收斂到零。

證明：考慮以下李雅普諾夫函數(shù)：


其中和 ，（34）的時(shí)間導(dǎo)數(shù)由下式給出：


將滑動(dòng)面（10）的時(shí)間導(dǎo)數(shù)代入（35），則：


接著，將自適應(yīng)滑?？刂坡桑?3）代入（36），得：


接下來(lái)，將自適應(yīng)近似定律（24），（25）和參數(shù)更新定律（32），（33）代入（37），值得注意的是：


因此，通過(guò)（38）可以很容易地發(fā)現(xiàn)，所有系統(tǒng)狀態(tài)都可以沿滑動(dòng)面收斂到所需的值，并且可以保證統(tǒng)一的最終有界性。

C、自適應(yīng)邊界層

為了進(jìn)一步提高自動(dòng)駕駛汽車的跟蹤性能，緩和抖振效應(yīng)，引入了基于模糊邏輯技術(shù)的

自適應(yīng)邊界層，主要是引入厚度為Φ的邊界層而不是（23）中的符號(hào)函數(shù)：


表I 規(guī)則矩陣

然后，基于指定的模糊控制規(guī)則庫(kù)，將飽和函數(shù)固定的邊界層厚度替換為時(shí)變的。

所提出的模糊邏輯系統(tǒng)的輸入和輸出變量分別是滑動(dòng)表面矢量s和厚度Φ的2范數(shù)。具有模糊集?。⊿M），中（NM），大（B）的三角型輸入隸屬函數(shù)和具有模糊集寬（W），中（S），窄（N）的輸出隸屬函數(shù)用于模糊邏輯系統(tǒng)，如表1所示。

備注3：控制定律（23）的方向應(yīng)用時(shí)可能會(huì)發(fā)生抖動(dòng)，因?yàn)樗?hào)函數(shù)和信號(hào)不連續(xù)性。

備注4：有必要建立一個(gè)準(zhǔn)確的車輛動(dòng)力學(xué)模型，以避免由于系統(tǒng)的不確定性引起的控制律的高振幅。

D、偽逆控制分配

自動(dòng)駕駛4WID電動(dòng)車采用冗余致動(dòng)器來(lái)提高可靠性和操縱穩(wěn)定性，但這種過(guò)度致動(dòng)系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)是如何有效地處理物理約束和致動(dòng)器冗余[22]-[24]。由上述高級(jí)控制律產(chǎn)生的外部橫擺力矩ΔM應(yīng)分配到四個(gè)輪胎中。為了最佳地確定輪胎縱向力并最小化能量消耗[25]，[26]，自動(dòng)駕駛車輛的外部橫擺力矩的控制分配可以適當(dāng)?shù)剞D(zhuǎn)換為多約束優(yōu)化問(wèn)題，如下所示：


限制條件：


且


其中Q∈R4×4是加權(quán)正定對(duì)角矩陣，c∈R4是偏移向量，F(xiàn)xi，min和Fxi，max是輪胎縱向力的邊界值，兩邊界值可由下式獲得：


其中Fxi，min和Fxi，max是動(dòng)態(tài)值。Cxi 是輪胎縱向剛度，μi是摩擦系數(shù)。Fzi是輪胎法向載荷，它是車輛速度的函數(shù)，i =fl，fr，rl，rr。摩擦系數(shù)μi可以通過(guò)頻域數(shù)據(jù)融合來(lái)估計(jì)[27]。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)漢密爾頓函數(shù)（H）為：


其中η∈R8是拉格朗日乘子。

下一步，引入H對(duì)Fx和η的部分偏導(dǎo)數(shù)，如下所述：


令且，我們得到：


從（50）和（51），推導(dǎo)出（41）的偽逆解為：


且


其中是的偽逆。

備注5：控制分配加權(quán)矩陣Q = diag[q1 q2 q3 q4]對(duì)輪胎縱向力控制分配問(wèn)題有重要影響。由于輪胎力應(yīng)該滿足庫(kù)侖約束，那么，輪胎附著力的余量可以按下式獲得，因此，加權(quán)矩陣Q可作為輪胎附著力余量的函數(shù)：。對(duì)于（52），可以根據(jù)的變化改變Q，因此，可以通過(guò)輪胎附著力的余量自適應(yīng)地調(diào)整分配的輪胎力。

備注6：值得注意的是，如果沒(méi)有控制向量超過(guò)其物理極限,那么過(guò)程停止并獲得解（52），否則，問(wèn)題由重新分配的偽逆（RPI）控制分配方法解決。

4  結(jié)果與討論

為了評(píng)估第三節(jié)中提出的控制方法的表現(xiàn)，在不同的工作條件下進(jìn)行了一系列的模擬和實(shí)驗(yàn)測(cè)試。

圖（4）：魯棒模擬試驗(yàn)中橫向誤差的響應(yīng)

圖（5）：魯棒模擬試驗(yàn)中角度誤差的響應(yīng)結(jié)果

圖（6）：魯棒模擬試驗(yàn)中滑移角的響應(yīng)

圖（7）：魯棒模擬試驗(yàn)中的橫擺率響應(yīng)

圖（8）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中所需軌跡的曲率

圖（9）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中的橫向誤差

A、模擬結(jié)果

在本節(jié)中，為了說(shuō)明所提出的控制方法對(duì)軌跡跟蹤問(wèn)題的有效性，實(shí)施了一些matlab-

adams協(xié)同仿真測(cè)試，在Adams soft中，建立了非線性車輛模型來(lái)模擬車輛的可靠動(dòng)態(tài)行為[30]。

首先，對(duì)所提出的控制方法進(jìn)行了魯棒性能分析，自動(dòng)駕駛車輛在濕滑路面上以100km/h的高速行駛，附著系數(shù)設(shè)定為0.3。前后輪胎剛度的不確定參數(shù)在測(cè)試中的變化范圍為正常值的20％到正常值。假設(shè)自動(dòng)駕駛車輛沿直線行駛，初始橫向和角度誤差分別假設(shè)為0.2m和3.5deg。

所提出的軌跡跟蹤控制方法的響應(yīng)結(jié)果如圖4到圖7所示。圖4和圖5分別描繪了橫向誤差和角度誤差的動(dòng)態(tài)響應(yīng)?？梢园l(fā)現(xiàn)，在不同的驅(qū)動(dòng)條件下，橫向誤差和角度誤差可以收斂到零，盡管在正常輪胎剛度下的誤差振蕩比在20％正常輪胎剛度值下誤差振蕩小。

圖6和圖7分別示出了滑移角和橫擺率的響應(yīng)結(jié)果，它們可以收斂到期望值，這表明自動(dòng)駕駛車輛在這兩個(gè)驅(qū)動(dòng)情況下是穩(wěn)定的。此外，可以看出，所提出的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛的參數(shù)不確定性具有很強(qiáng)的魯棒性，并且實(shí)現(xiàn)了良好的跟蹤性能。

其次，采用雙車道變換作為參考軌跡來(lái)說(shuō)明所提出的控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，自動(dòng)駕駛車輛在干路面上以70km/ h的初始速度運(yùn)行，具有高的道路附著系數(shù)0.7并且行駛過(guò)程中保持直線行駛沒(méi)有轉(zhuǎn)向角。雙車道變換軌跡如圖8所示。自動(dòng)駕駛車輛以初始橫向誤差0.1m和初始偏航角1.8deg開始行駛。此外，傳統(tǒng)的具有兩個(gè)控制輸入和ΔM的線性二次調(diào)節(jié)器（LQR）[5]被設(shè)計(jì)為高級(jí)控制律，與現(xiàn)有的AFSMC控制方法形成對(duì)比。

圖9顯示了橫向誤差的響應(yīng)結(jié)果，當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)入車道變換過(guò)程時(shí)，所提出的AFSMC控制方法和LQR方法的最大橫向誤差分別為±0.1m和±0.4m。角度誤差的響應(yīng)結(jié)果如圖10所示，可以發(fā)現(xiàn)所提出的控制方法和LQR控制方法的穩(wěn)態(tài)角度誤差是有界的，它們的最大值分別小于1.5°和3°。

圖（10）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中的角度誤差

圖（11）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中滑移角的響應(yīng)

圖（12）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中橫擺率的響應(yīng)

圖（13）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中轉(zhuǎn)向角的響應(yīng)

圖（14）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中外部橫擺力矩的響應(yīng)

圖（15）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中附加輪胎縱向力（AFSMC）的響應(yīng)

圖（16）：雙車道變換模擬試驗(yàn)中附加輪胎縱向力（LQR）的響應(yīng)

圖11顯示了所提出的ASMFC和LQR控制器提供的相應(yīng)滑移角，顯然，可以發(fā)現(xiàn)它們都可以穩(wěn)定并收斂到可接受的值，但是所提出的控制系統(tǒng)控制的滑移角的超調(diào)量比LQR控制系統(tǒng)的小。圖12說(shuō)明了橫擺率的響應(yīng)結(jié)果，值得注意的是，與LQR控制器相比，所提出的控制器顯著降低了振蕩并提高了響應(yīng)速度。

圖13表示轉(zhuǎn)向角的響應(yīng)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在路徑的曲線部分中由所提出的控制器控制的轉(zhuǎn)向角的幅度變化比LQR控制器的小。圖14顯示了外部橫擺力矩的響應(yīng)結(jié)果，可以看出由所提出的AFSMC方法控制的外部橫擺力矩的振蕩遠(yuǎn)小于LQR方法。圖15和圖16示出了所提出的控制系統(tǒng)和LQR控制系統(tǒng)的四個(gè)附加輪胎縱向力的響應(yīng)結(jié)果。它們表明，所提出的PI控制分配法可用于獲得更好的分配結(jié)果。

圖（17）：原型車

圖（18）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中的期望軌跡。

圖（19）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中橫向誤差的響應(yīng)結(jié)果

圖（20）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中角度誤差的響應(yīng)結(jié)果

圖（21）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中滑移角的響應(yīng)結(jié)果

圖（22）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中橫擺率的響應(yīng)結(jié)果

圖（23）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中轉(zhuǎn)向角的響應(yīng)結(jié)果

圖（24）：實(shí)驗(yàn)測(cè)試中外部橫擺力矩的響應(yīng)結(jié)果

B、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

所提出的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)在一輛原型自動(dòng)駕駛輪內(nèi)電機(jī)4WID電動(dòng)車輛上實(shí)施并成功

測(cè)試，原型車如圖17所示。

選擇四個(gè)永磁無(wú)刷直流（BLDC）電動(dòng)機(jī)作為輪內(nèi)電動(dòng)機(jī)。角位移傳感器用于測(cè)量車輪的轉(zhuǎn)向角。橫擺率，縱向速度和滑移角等車輛狀態(tài)量由GPS / INS導(dǎo)航系統(tǒng)精確測(cè)量和估算[28]，[29]。原型車配備實(shí)時(shí)視覺系統(tǒng)，由兩個(gè)CCD攝像頭和一個(gè)基于PC的中央處理系統(tǒng)組成，視覺系統(tǒng)的處理時(shí)間小于每幀20ms。值得一提的是，視覺系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)預(yù)定的跟蹤軌跡并精確確定橫向誤差和角度誤差[15]。道路附著力估計(jì)器的帶寬為25Hz [27]，控制器的采樣間隔限制為40ms。圖18示出了在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中使用的參考軌跡。相應(yīng)的初始橫向誤差和偏航誤差分別設(shè)定為0.1m和2deg，縱向速度假設(shè)為25km/ h。

圖19顯示了橫向誤差的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出所提出的控制方案和LQR控制方案的穩(wěn)態(tài)橫向誤差分別限制在±0.2m和±0.4m之內(nèi)，最大橫向誤差發(fā)生在曲率最大的路段。圖20示出了角度誤差的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，應(yīng)注意所提出的控制方案和LQR控制方案的穩(wěn)態(tài)角度誤差分別在±1°和±2°范圍內(nèi)。圖19和圖20表明，所提出的AFSMC控制器可以確保自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)跟蹤參考軌跡，并且與LQR控制器相比，它產(chǎn)生更高的精度和更低的超調(diào)量和振蕩。圖21和圖22示出了滑移角和橫擺率的響應(yīng)結(jié)果，它們表明所提出的控制器和LQR控制器可以分別將滑移角和橫擺率限制在可接受的范圍內(nèi)。然而，所提出的控制系統(tǒng)顯著提高了響應(yīng)精度。圖23示出了比較的前轉(zhuǎn)向角，可以看出所提出的控制方案的控制輸入比LQR控制器更平滑。圖24顯示了所提出的控制方法的外部橫擺力矩?？梢钥闯?，所提出的控制方案可以實(shí)時(shí)產(chǎn)生外部橫擺力矩，這可以增強(qiáng)自動(dòng)駕駛車輛的橫向穩(wěn)定性。

5  結(jié)論

本文提出了一種新的四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車的自適應(yīng)分層軌跡跟蹤控制方案。首先，提出了一種基于LMI的自適應(yīng)滑模高級(jí)控制算法，用于確定自動(dòng)駕駛車輛的前轉(zhuǎn)向和外橫擺力矩矢量。由于參數(shù)不確定性和外部擾動(dòng)通常是不可測(cè)量的，因此通過(guò)模糊控制系統(tǒng)估算所提出的高級(jí)控制律的不確定項(xiàng)和控制增益，并引入自適應(yīng)模糊邊界層。然后，設(shè)計(jì)偽逆控制分配策略以將期望的外部橫擺力矩動(dòng)態(tài)地分配到冗余輪胎致動(dòng)器中。此外，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的控制方案可以在不同的驅(qū)動(dòng)條件下實(shí)現(xiàn)良好的跟蹤性能。
? 
分享到：
 
反對(duì) 0 舉報(bào) 0 收藏 0 評(píng)論 0
滬ICP備11026917號(hào)-25