[發明專利]一種智能車橫縱向綜合軌跡跟蹤方法及控制系統

有效

• 申請號: 202010005289.1
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN111142534B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發明（設計）人: 陳龍;鄒凱;蔡英鳳;孫曉強;何友國;袁朝春;江浩斌;徐興;唐斌
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種智能車橫縱向綜合軌跡跟蹤方法，其特征在于，包括如下步驟：

建立縱向、橫向和橫擺三個方向的車輛動力學模型，根據車輛動力學模型得到預測軌跡；

根據參考軌跡和預測軌跡的差值，確定目標函數和約束條件，求解得出最優前輪轉角δ′_f和車輪最優滑移率s_i,des，i為車輪序號；

通過神經網絡建立車輪動態右逆模型；所述車輪動態右逆模型根據傳感器檢測的輪心縱向速度v_i和車輪轉速ω_i和車輪最優滑移率s_i,des，輸出車輪轉矩T_i；

將最優前輪轉角δ′_f和車輪轉矩T_i輸入被控車輛，通過被控車輛狀態量的反饋得出新的預測軌跡實現閉環控制。

2.根據權利要求1所述的智能車橫縱向綜合軌跡跟蹤方法，其特征在于，建立縱向、橫向和橫擺三個方向的車輛動力學模型，根據車輛動力學模型得到預測軌跡，具體為：

所述車輛動力學模型的狀態量為

所述車輛動力學模型的控制變量為u＝(δ_f,s_i)^T；

所述車輛動力學模型的輸出變量為

將所述車輛動力學模型離散化得系統狀態空間表達式：

其中：δ_f為前輪轉角；s_i為車輪滑移率；v_x為車輛縱向速度；v_y為車輛橫向速度；X為車輛縱向位置；Y為車輛橫向位置；是車輛航向角；為車輛橫擺角速度；x_t為t時刻的狀態量；x_t-1為t-1時刻的狀態量；u_t為t時刻的控制變量，y_t為t時刻的輸出變量，即t時刻的預測軌跡。

3.根據權利要求1所述的智能車橫縱向綜合軌跡跟蹤方法，其特征在于，所述目標函數具體為：

其中，Np為預測時域；Nc為控制時域，Q為輸出量的權重，R為控制量的權重；y_ref為參考軌跡；

所述約束條件具體為：

x_t＝f(x_t-1,u_t)

y_t＝h(x_t)

u_min＜u＜u_max

y_min＜y＜y_max

其中，u_min為控制量的下限；u_max為控制量的上限；y_min為輸出量的下限；y_max為輸出量的上限。

4.根據權利要求3所述的智能車橫縱向綜合軌跡跟蹤方法，其特征在于，通過非線性規劃求解器求解所述目標函數的最小值，計算得到控制時域內最優的決策變量，所述最優的決策變量為最優前輪轉角δ′_f和車輪的最優滑移率s_i,des。