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基于四輪轉(zhuǎn)向和直接橫擺力矩控制的自主地面車(chē)輛LPV/H∞路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)

2022-03-01 20:37:54·  來(lái)源：同濟(jì)智能汽車(chē)研究所  
　
編者按：四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向（4WIS）和四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）電動(dòng)汽車(chē)其中每個(gè)車(chē)輪的轉(zhuǎn)向角和驅(qū)動(dòng)扭矩都可以由轉(zhuǎn)向電機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)獨(dú)立控制，可通過(guò)四輪轉(zhuǎn)向 (4WS) 和橫
編者按：四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向（4WIS）和四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）電動(dòng)汽車(chē)其中每個(gè)車(chē)輪的轉(zhuǎn)向角和驅(qū)動(dòng)扭矩都可以由轉(zhuǎn)向電機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)獨(dú)立控制，可通過(guò)四輪轉(zhuǎn)向 (4WS) 和橫擺力矩控制 (DYC)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動(dòng)車(chē)輛更好的動(dòng)態(tài)性能，提高機(jī)動(dòng)性和操縱穩(wěn)定性。近期的一些研究表明，4WS和DYC 系統(tǒng)具有巨大的路徑跟蹤潛力，顯示出良好的路徑跟蹤性能。由于模型參數(shù)不確定性和外部干擾對(duì)車(chē)輛操縱穩(wěn)定性有顯著影響，可通過(guò)構(gòu)建線(xiàn)性變參數(shù)（LPV）模型來(lái)提高控制系統(tǒng)的魯棒性。
本文譯自：
《LPV/H∞ ConTROLLER DESIGN FOR PATH TRACKINGOF AUTonOMOUS GROUND VEHICLES THROUGH FOUR-WHEEL STEERING AND DIRECT YAW-MOMENTCONTROL》
文章來(lái)源：
International Journal of Automotive Technology, Vol. 20, No.4, pp. 679-691 (2019)
作者：
Peng Hang, Xinbo Chen, and Fengmei Luo
原文鏈接：
https://link.springer.com/article/10.1007/s12239-019-0064-1

摘要：本文重點(diǎn)介紹了使用四輪轉(zhuǎn)向 (4WS) 和直接橫擺力矩控制 (DYC) 系統(tǒng)的自主地面車(chē)輛 (AGV) 的路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)。為了處理參數(shù)的不確定性，設(shè)計(jì)了一個(gè)線(xiàn)性參數(shù)變化（LPV）H∞控制器作為高級(jí)控制器，基于線(xiàn)性矩陣不等式（LMI）方法生成前后輪轉(zhuǎn)向角和外部橫擺力矩，設(shè)計(jì)較低級(jí)別的控制器用于左右側(cè)車(chē)輪之間的扭矩分配，以利用加權(quán)最小二乘 (WLS) 分配算法計(jì)算所需的總縱向力和外部橫擺力矩。為了測(cè)試所提出的路徑跟蹤控制器的性能，基于在CarSim中構(gòu)建的高精度整車(chē)模型進(jìn)行了數(shù)值模擬。仿真結(jié)果表明LPV/H∞控制器比固定增益H∞控制器具有更好的路徑跟蹤性能。為展示4WS+DYC控制系統(tǒng)的優(yōu)越性，基于LPV/H∞控制器進(jìn)行對(duì)比仿真。仿真結(jié)果表明，4WS+DYC控制系統(tǒng)比主動(dòng)前轉(zhuǎn)向（AFS）、AFS+DYC和4WS控制系統(tǒng)具有更好的路徑跟蹤性能和操縱穩(wěn)定性。
關(guān)鍵詞：路徑跟蹤，線(xiàn)性參數(shù)變化，魯棒控制，四輪轉(zhuǎn)向，直接橫擺力矩控制

1 概述
近年來(lái)，為了解決擁堵和事故等各種交通問(wèn)題，對(duì)于智能交通系統(tǒng)（ITS）有大量研究（Backfrieder et al.,2017; Zhou et al., 2017）。特別是自動(dòng)駕駛技術(shù)已成為智能交通系統(tǒng)非常熱門(mén)的研究領(lǐng)域。自主地面車(chē)輛（AGV）的路徑跟蹤控制是自動(dòng)駕駛技術(shù)的基礎(chǔ)研究和重要組成部分。路徑跟蹤控制的主要任務(wù)可以描述為使AGV自動(dòng)跟隨目標(biāo)路徑。設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制器旨在最小化車(chē)輛與目標(biāo)路徑之間的橫向偏移和航向誤差，同時(shí)保持穩(wěn)定性（Hang et al.,2017a）。
許多控制算法和策略已被應(yīng)用于解決路徑跟蹤問(wèn)題，例如自適應(yīng)神經(jīng)控制 (Wang et al., 2015a)、輸出約束控制 (Hu et al., 2016)、遺傳算法 (Guo et al., 2012)、模糊控制 (El Hajjaji and Bentalba, 2003)、滑?？刂?(SMC) (Janbakhsh et al., 2013; Tchenderli-Braham et al., 2015)、模型預(yù)測(cè)控制 (MPC) (Kim et al., 2014; Yuet al., 2015), 最優(yōu)控制 (Goodarziet al., 2008; Hu et al., 2015), 魯棒控制 (You and Jeong, 2002) 等。然而，大多數(shù)路徑跟蹤控制器是設(shè)計(jì)用于具有主動(dòng)前轉(zhuǎn)向(AFS)系統(tǒng)的傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動(dòng)車(chē)輛(ICV)。與ICV相比，電動(dòng)汽車(chē)（EV）在減排、能源效率、性能優(yōu)勢(shì)等領(lǐng)域具有多項(xiàng)優(yōu)勢(shì)（Wang et al., 2011）。在所有電動(dòng)汽車(chē)中，四輪獨(dú)立轉(zhuǎn)向（4WIS）和四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)（4WID）電動(dòng)汽車(chē)更適合AGV，其中每個(gè)車(chē)輪的轉(zhuǎn)向角和驅(qū)動(dòng)扭矩都可以由轉(zhuǎn)向電機(jī)和驅(qū)動(dòng)電機(jī)獨(dú)立控制（Chenet al., 2006；Lam et al., 2010；Zong et al., 2011）。因此，4WIS-4WID EV 通過(guò)四輪轉(zhuǎn)向 (4WS) 和橫擺力矩控制 (DYC) 系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)比傳統(tǒng) ICV 更好的動(dòng)態(tài)性能。低速時(shí)，4WS系統(tǒng)通過(guò)前后輪反相轉(zhuǎn)向，幫助車(chē)輛減小轉(zhuǎn)彎半徑，提高機(jī)動(dòng)性。此外，4WS 和 DYC 系統(tǒng)可以幫助車(chē)輛實(shí)現(xiàn)零側(cè)偏角和所需的橫擺角速度，通過(guò)高速同向轉(zhuǎn)向來(lái)提高操縱穩(wěn)定性（Hang et al., 2017b）。
由于4WIS-4WID EV的控制自由度(DoF)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)AFS ICV。因此，4WIS-4WID EV的路徑跟蹤問(wèn)題更加復(fù)雜，控制策略仍然相對(duì)有限（Hiraoka etal., 2009）。盡管如此，許多研究人員已經(jīng)對(duì)使用4WS或AFS+DYC系統(tǒng)的AGV的路徑跟蹤控制進(jìn)行了大量研究。Mashadi （2011）等人提出了一種基于最優(yōu)控制的 4WS 車(chē)輛的路徑跟蹤控制器。設(shè)計(jì)的控制器運(yùn)行良好，顯示出 4WS 系統(tǒng)的巨大路徑跟蹤潛力。然而，最優(yōu)控制器是針對(duì)標(biāo)稱(chēng)車(chē)輛模型設(shè)計(jì)的，沒(méi)有考慮參數(shù)不確定性和外部干擾。換言之，設(shè)計(jì)的最優(yōu)控制器不具有魯棒性。為了使路徑跟蹤控制器對(duì)參數(shù)不確定性和外部干擾具有魯棒性，Hiraoka（2009）等人利用SMC理論為4WS車(chē)輛設(shè)計(jì)了自動(dòng)路徑跟蹤控制器。它具有比AFS路徑跟蹤控制器更精確的路徑跟蹤能力，并且具有抵抗系統(tǒng)不確定性的魯棒能力?；贛PC理論，Yakub 和 Mori (2015) 以及Yakub（2016）等人提出了一種用于 4WS AGV 的輸出反饋路徑跟蹤控制器?？刂破髂軌虮３周?chē)輛沿所需路徑的穩(wěn)定性并消除側(cè)風(fēng)效應(yīng)。除 4WS 系統(tǒng)外，DYC 是另一種結(jié)合AFS來(lái)提高車(chē)輛動(dòng)態(tài)性能的有效方式（Xiong et al., 2012;Zhang et al., 2014; Wang et al., 2015b; Yin et al., 2015; Zhao et al., 2015;Kobayashi et al., 2017）。尤其是四輪轂電機(jī)的4WID EV，每個(gè)輪轂電機(jī)的驅(qū)動(dòng)和制動(dòng)扭矩都可以獨(dú)立控制，非常容易實(shí)現(xiàn)DYC。Hang(2017c)等人研究了使用4WS+DYC系統(tǒng)的4WIS-4WID EV的MPC路徑跟蹤控制器。控制器顯示出良好的路徑跟蹤性能和對(duì)參數(shù)擾動(dòng)的強(qiáng)大魯棒性能。Mashadi (2015)等人設(shè)計(jì)了一種用于AGV的集成4WS+DYC魯棒控制器。利用μ合成方法，該方法具有使車(chē)輛在存在參數(shù)不確定性的情況下跟蹤所需路徑的強(qiáng)大能力。為此，本文提出了4WS和DYC用于4WIS-4WID EV的路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)。
本文的其余部分安排如下。第2節(jié)介紹了4WIS-4WIDEV的路徑跟蹤模型及其考慮參數(shù)不確定性的多面體模型。第3節(jié)介紹了4WIS-4WIDEV的路徑跟蹤控制器設(shè)計(jì)，包括更高級(jí)別的LPV/H∞控制器和較低級(jí)別的控制分配算法。第4節(jié)基于通過(guò)CarSim-Simulink平臺(tái)使用高精度整車(chē)模型的仿真分析驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)的路徑跟蹤控制器的性能。最后，第5節(jié)提出了結(jié)論性意見(jiàn)并描述了未來(lái)工作的方向。

2 系統(tǒng)建模
2.1 路徑跟蹤模型
為了簡(jiǎn)化控制器設(shè)計(jì)的4WIS-4WID EV的動(dòng)態(tài)模型，不考慮俯仰和滾動(dòng)運(yùn)動(dòng)，只考慮平面運(yùn)動(dòng)。因此，具有2自由度的簡(jiǎn)化車(chē)輛模型如圖1所示。此外，假設(shè)兩個(gè)前輪和兩個(gè)后輪分別集中在前軸和后軸的中心。將四輪車(chē)模型簡(jiǎn)化為單軌模型，其操縱動(dòng)力學(xué)模型可描述為



其中
和
分別是車(chē)輛的縱向和橫向速度。r是偏航率。m和
是車(chē)輛質(zhì)量和偏航慣性。

和
是前后輪胎橫向力。
和
是前后輪轉(zhuǎn)向角。
和
是前后輪距。
為左右輪胎縱向力差產(chǎn)生的外橫擺力矩，可表示為


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