[發(fā)明專利]一種智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)縱橫向耦合控制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110214816.4
• 申請(qǐng)日: 2021-02-25
• 公開（公告）號(hào): CN113009829B
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃晉;楊澤宇;張蔚;宮新樂;胡展溢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04
• 代理公司: 北京律譜知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11457
• 代理人: 孫紅穎

1.一種智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)縱橫向耦合控制方法，其特征在于，所述方法適用于所述智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)中的成員車，所述方法包括：

步驟1，構(gòu)建所述成員車的縱橫向耦合動(dòng)力學(xué)模型，并根據(jù)所述縱橫向耦合動(dòng)力學(xué)模型，定義虛擬控制量；

步驟2，根據(jù)所述成員車的自車狀態(tài)信息和前后車信息，以及隊(duì)列縱橫向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系，構(gòu)建所述成員車的行車誤差模型，所述行車誤差模型至少包括縱向行車誤差模型和橫向行車誤差模型；

步驟3，根據(jù)所述成員車的自車狀態(tài)信息以及所述前后車信息，結(jié)合所述縱橫向耦合動(dòng)力學(xué)模型、所述行車誤差模型，計(jì)算所述成員車的控制參量組；

步驟4，根據(jù)所述控制參量組和所述定義的虛擬控制量，計(jì)算輪胎轉(zhuǎn)向角δ_f,i和車輛縱向控制力F_x,i，其中，所述步驟4，具體包括：

步驟41，根據(jù)所述控制參量組，對(duì)期望虛擬控制量進(jìn)行計(jì)算，其中，和分別為第一虛擬控制量u_1,i和第二虛擬控制量u_2,i的第一、第二期望值，所述期望虛擬控制量的計(jì)算公式為：

式中，κ_i0為控制參數(shù)，P_i∈R^2×2為給定的正定參數(shù)矩陣，p_1,i為前饋控制量，p_2,i為反饋控制量；

步驟42，結(jié)合所述定義的虛擬控制量，根據(jù)計(jì)算得到的所述期望虛擬控制量，計(jì)算所述輪胎轉(zhuǎn)向角δ_f,i和所述車輛縱向控制力F_x,i，

其中，當(dāng)F_x,i≥0時(shí)，所述車輛縱向控制力F_x,i為驅(qū)動(dòng)力，當(dāng)F_x,i0時(shí)，所述車輛縱向控制力F_x,i為制動(dòng)力。

2.如權(quán)利要求1所述的智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)縱橫向耦合控制方法，其特征在于，所述隊(duì)列縱橫向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系至少包括隊(duì)列縱向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系和車輛橫向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系所述步驟2，具體包括：

步驟21，根據(jù)所述成員車的自車狀態(tài)信息和前后車信息，以及所述隊(duì)列縱向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系，構(gòu)建所述縱向行車誤差模型，所述縱向行車誤差模型至少包括車間距誤差及所述車間距誤差的導(dǎo)數(shù)；

步驟22，根據(jù)所述成員車的自車狀態(tài)信息和期望路徑信息，以及所述車輛橫向運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系，構(gòu)建所述橫向行車誤差模型。

3.如權(quán)利要求1所述的智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)縱橫向耦合控制方法，其特征在于，所述控制參量組至少包括第一參量組、第二參量組，所述步驟3，具體包括：

步驟31，將所述縱橫向耦合動(dòng)力學(xué)模型轉(zhuǎn)換為二階線性模型，其中，所述二階線性模型的計(jì)算公式為：

式中為系統(tǒng)狀態(tài)向量，U_i＝[u_1,i,u_2,i]^T為控制向量，x_i,y_i和分別為車輛縱向位移、橫向位移和橫擺角，u_1,i和u_2,i分別為第一、第二虛擬控制量，M_i∈R^3×3，H_i∈R³，B_i∈R^3×2分別為慣性矩陣、參數(shù)矩陣、輸入矩陣，t為時(shí)間參數(shù)；

步驟32，根據(jù)所述成員車的自車狀態(tài)信息，結(jié)合所述二階線性模型，計(jì)算所述第一參量組；

步驟33，根據(jù)所述行車誤差模型，建立車輛狀態(tài)等式約束，其中，當(dāng)所述車輛狀態(tài)等式約束嚴(yán)格成立時(shí)，實(shí)現(xiàn)所述智能網(wǎng)聯(lián)車隊(duì)的控制目標(biāo)，所述車輛狀態(tài)等式約束的一階形式和二階形式分別為：

式中，c_i為中間參數(shù)，A_i為第一參數(shù)矩陣、b_i為第二參數(shù)矩陣；

步驟34，根據(jù)所述行車誤差模型、所述自車狀態(tài)信息、所述前后車信息，結(jié)合所述車輛狀態(tài)等式約束，計(jì)算所述第二參量組。