[發明專利]智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法

有效

• 申請號: 201811127310.4
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109795502B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 馬彥;趙津楊;張帆;陳虹
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: B60W50/00
• 分類號: B60W50/00
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司 22100
• 代理人: 白冬冬

一種智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法，屬于控制技術領域。本發明的目的是采用模型預測控制方法能同時考慮整車安全性約束，并有效實現車輛路徑跟蹤性能、安全性和整車性能之間的折中優化的智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法。本發明考慮極限工況的智能電動汽車路徑跟蹤模型搭建、基于模型預測控制的橫擺穩定控制器設計、在進行控制策略推導過程中，考慮了車輛的跟蹤性能、車輛安全性、整車性能、駕駛舒適性、節約控制能量，提高整車動力學性能。本發明考慮了車輛的跟蹤性能（路徑跟隨、速度跟隨）、車輛安全性（防止打滑或者抱死，側傾或者甩尾）、整車性能（加速和制動性能）、駕駛舒適性（力矩變化不能太大）、節約控制能量（在滿足性能前提下節約能量）。提高整車動力學性能。

技術領域

本發明屬于控制技術領域。

背景技術

近年來隨著環境污染和能源危機的日益加重，節能減排成為了國內乃至世界的重要目標。電動汽車由于其高能效、低排放、低噪聲、能進行能量回收等優勢已然成為當今汽車工業發展的重大方向，國家也出臺了大量的優惠政策支持企業研究電動汽車。

采用輪轂電機驅動的電動汽車是近些年研究的熱點，因其將輪轂電機直接安裝在車輪上，節省空間，且能夠輕量化汽車。四輪輪轂驅動電動汽車的各個驅動輪的驅動力可以進行直接獨立精確的控制，使得控制更為靈活、方便。考慮極限工況的智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法作為電動汽車主要控制系統之一，主要解決在極限工況時車輛路徑跟蹤的問題。它主要包括：根據車輛的期望路徑信息，產生一個合適的方向盤轉角，從而實現準確的路徑跟蹤。車輛的速度控制是軌跡跟蹤控制的另外一個問題，也稱之為車輛的縱向控制，主要是通過控制車輛的驅動制動控制系統實現車輛的速度跟蹤控制，路徑跟蹤控制以及速度跟蹤控制二者結合在一起構成了智能汽車路徑跟蹤控制。

對于電動汽車，由于其結構比較簡單，控制問題可以得到適當簡化，同時，電機的響應速度快，電機的扭矩和轉速容易獲取，這為本次研究的控制系統應用提供了良好的基礎條件。考慮極限工況的智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法，主要有以下問題：

1.軌跡跟蹤控制中大多采用基于預瞄理論方法和基于模型預測理論(MPC,ModelPredictive Control)方法兩種，然而前者忽略了車輛運動學約束以及動力學約束，二個約束不僅對軌跡跟隨控制誤差有顯著影響，而且對確保車輛的穩定性具有重要意義，而模型預測控制方法能夠在求解優化目標函數的過程中將車輛運動學和動力學約束納入考慮，此外，MPC的滾動優化和反饋校正特性，能夠有效降低甚至消除閉環系統實質問題所帶來的影響。

2.現有的路徑跟蹤控制，大多是對橫向穩定性控制，或者進行定速巡航控制，考慮路徑跟隨與速度跟隨綜合控制的控制系統較少。

3.同時，車輛在極限工況下，垂向力變化對車輛的影響不容忽視，以往的研究沒有考慮垂向力的影響，因此不能對極限工況下的車輛進行良好的控制，極易發生事故。

4.四輪驅動電動汽車四個車輪是彼此獨立驅動的，因此需要同時控制四個車輪的力矩，并且還要考慮到車輛本身的約束條件，比如電機的飽和約束、車輛的安全性約束等等。這實際是一個多目標帶約束的復雜優化控制問題。普通的傳統算法已經難以滿足要求。

發明內容

本發明的目的是采用模型預測控制方法能同時考慮整車安全性約束，并有效實現車輛路徑跟蹤性能、安全性和整車性能之間的折中優化的智能電動汽車路徑跟蹤模型預測控制方法。

本發明考慮的路徑跟蹤控制模型包括車輛運動學模型以及動力學模型，分別是預瞄的運動學模型和考慮車輛橫擺穩定的動力學模型(二自由度自行車模型)；根據最優預瞄模型確定航向偏差，根據二自由度自行車車輛模型保證車輛的穩定性能，跟蹤給定路徑。

(1)考慮極限工況的智能電動汽車路徑跟蹤模型搭建：

①基于預瞄的車輛運動學模型搭建,XOY為大地坐標系，xoy為車輛坐標系