专利名称：一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法
技术领域：
本发明属于电动汽车横摆力矩控制技术领域，涉及一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法。
背景技术：
独立驱动电动汽车作为一种新颖的电动汽车研究方向，四轮通过配置轮毂电机或轮边减速电机都可独立驱动，在转向行驶时如果只是简单的通过运动学关系配置四轮的转速使车辆内外侧差速运行，由于运动学模型中的参数的变化不能保证车辆的转向稳定性，必须通过动力学控制协调各轮转矩才能提高车辆的操稳性。传统燃油车中已投入应用的电子稳定程序(ESP)通过判断车辆转向状态，在不足或过度转向时在相应轮施加相应的制动力产生横摆力矩。在四轮独立驱动的电动汽车上可以通过控制四个驱动电机达到同样目的同时减少制动过程的损耗。横摆力矩控制的目的是使车辆的横摆角速度和质心侧偏角跟踪期望的横摆角速度和质心侧偏角.在紧急情况下，，车辆横摆稳定性控制系统通过转向，差动制动或差动牵引力控制输入产生必要的校正横摆力矩来补偿驾驶员，帮助驾驶员稳定车辆运动。目前在直接横摆力矩控制方法上大多采用传统的PID控制、最优控制的方法，基本思路都是通过观测车辆质心侧偏角和横摆角速度偏差计算出所需的横摆转矩修正偏差，再配置各轮的驱动力或制动力。这些方法存在的问题是对系统模型参数的依赖过大，而车辆横摆力矩的修正控制是难以建立准确模型的时变非线性系统，因此其效果都不理想。
发明内容
本发明解决的问题在于提供一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，该方法的操纵稳定性高、并且鲁棒性强。本发明是通过以下技术方案来实现一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，包括以下操作I)以横摆力矩电子控制单元作为独立驱动电动汽车的各电机协调控制器，横摆力矩电子控制单元通过状态观测与测量模块实时获取驾驶员转向意图与行驶状态；2)横摆力矩电子控制单元分析采集来的信号，获取车辆行驶状态，计算实际和需求的横摆角速度的误差Δ#，以及实际与需求的车辆质心侧偏角的误差Λ β，然后运用基于多智能体的强化学习Q算法得到独立驱动电动汽车的四轮所需的转矩调整动作序列；3)多智能体将动作序列发送给独立驱动电动汽车的各驱动电机控制器，并结合车辆的速度要求，发送指令给各驱动电机执行所得到的动作序列，产生所需的横摆力矩，校正车辆的姿态。所述的状态观测与测量模块、横摆力矩电子控制单元和电机控制器之间均通过CAN通信模块传递控制过程所需的信号。所述的驾驶员意图输入包括
δ为车轮转角，以左转为正，信号来自转角位移传感器；u为车辆纵向速度，信号来自纵向速度传感器，f为横摆角速度来自横摆角速度传感器；β为质心侧偏角，通过车辆模型估计车辆纵向速度U和车辆侧向速度V得到，
β = arctan V— u;当质心侧偏角和横摆角速度计算值超过最大值时，取各自的最大值作为其估计
值，质心侧偏角和横摆角速度的最大值按以下公式取
权利要求
1.一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，包括以下操作 1)以横摆力矩电子控制单元作为独立驱动电动汽车的各电机协调控制器，横摆力矩电子控制单元通过状态观测与测量模块实时获取驾驶员转向意图与行驶状态； 2)横摆力矩电子控制单元分析采集来的信号，获取车辆行驶状态，计算实际和需求的横摆角速度的误/ A，以及实际与需求的车辆质心侧偏角的误差Λ β，然后运用基于多智能体的强化学习Q算法得到独立驱动电动汽车的四轮所需的转矩调整动作序列； 3)多智能体将动作序列发送给独立驱动电动汽车的各驱动电机控制器，并结合车辆的速度要求，发送指令给各驱动电机执行所得到的动作序列，产生所需的横摆力矩，校正车辆的姿态。
2.如权利要求1所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，所述的状态观测与测量模块、横摆力矩电子控制单元和电机控制器之间均通过CAN通信模块传递控制过程所需的信号。
3.如权利要求1所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，所述的驾驶员意图输入包括 δ为车轮转角，以左转为正，信号来自转角位移传感器； u为车辆纵向速度，信号来自纵向速度传感器， r为横摆角速度来自横摆角速度传感器； β为质心侧偏角，通过车辆模型估计车辆纵向速度U和车辆侧向速度V得到，
4.如权利要求1所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，以前进方向产生左转的横摆角速度为正，以从车辆上方俯视逆时针为力矩正方向，车辆的不稳定姿态判断如下 1)δ >0，Δ》>0左转，左轮为内轮，过度转向，需求负的横摆力矩； 2)δ >0，Δ;><0左转，左轮为内轮，不足转向，需求正的横摆力矩； 3)δ〈O，Δ;><0右转，右轮为内轮，过度转向，需求正的横摆力矩； 4)δ <0，Δ >>0右转，右轮为内轮，不足转向，需求负的横摆力矩；其中，δ为转向角，= 为横摆角速度偏差汐为横摆角速度，力为期望横摆角速度； 当不足转向时，增加外前轮同时减少内后轮的驱动力，当过度转向时，减少外前轮同时增加内后轮的驱动力，对回复稳态转向的贡献最大。
5.如权利要求1所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，所述的期望质心侧偏角为Pd，期望横摆角速度力7,其中7/力车轮转角δ和车速U的函数
6.如权利要求1所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，为产生横摆力矩，左右侧的驱动力需要差动驱动，四轮驱动力的变化记AFxi,则四轮校正后实际所需的驱动力为FxJ=Fx^AFxi ； 其中i = 1，2，3，4分别代表左前轮、右前轮、左后轮、右后轮，以车辆前进方向为正；在横摆力矩电子控制单元获取车辆信息后，采用基于多智能体的强化学习Q算法计算出不同状态下所需的ΛFxi，通过设置不同状态下AFxi的代价函数运用Q运算得到收敛最小的动作序列 将在取值范围内Δ/和Λβ等分后两两组合成不同状态，通过选择不同状态，计算该状态下的不同动作的Q值Q(s，a)，再通过选择下一个动作和状态更新Q值，其更新的原则是Q(s, akg+rminQG'，a')其中，Q(s, a)为当前动作和状态的Q值，Q(s'，a')为上一个动作和状态的Q值，g为立即代价r为折扣因子；通过多次循环选择可收敛得到一组Q值最小的动作序列，达到目标状态即Δ/和Λ β趋向于O，得到代价最小的动作序列，满足控制要求。
7.如权利要求6所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，所述的基于多智能体的强化学习Q算法，包括以下步骤 1)初始化Q表； 2)根据转角值判断内外轮，将左右轮的动作转化成内外轮的动作； 3)在计算代价之前要确定动作和状态的内容，根据车辆模型计算以下最值
8.如权利要求7所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，所述的代价函数为
9.如权利要求7所述的基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，其特征在于，更改代价函数能够满足非全轮驱动的汽车 对于前轮驱动汽车，仅对前轮发动机或电动机的驱动力控制，即AFxl, AFx2可正可负，对后轮只做制动力控制即设置AFx3〈0，AFx4<0 ； 对于后轮驱动汽车，则做出相反的设定。
全文摘要
本发明公开了一种基于多智能体的独立驱动电动汽车横摆力矩控制方法，以横摆力矩电子控制单元作为独立驱动电动汽车的各电机协调控制器，横摆力矩电子控制单元通过状态观测与测量模块实时获取驾驶员转向意图与行驶状态；运用基于多智能体的强化学习Q算法得到独立驱动电动汽车的四轮所需的转矩调整动作序列；多智能体将动作序列发送给独立驱动电动汽车的各驱动电机控制器，并结合车辆的速度要求，发送指令给各驱动电机执行所得到的动作序列，产生所需的横摆力矩，校正车辆的姿态。本发明通过驱动力控制中避免了制动过程的能量消耗，同时较好地处理了系统中存在的非线性因素，保证转向的稳定性。
文档编号B60L15/32GK103057436SQ20121057981
公开日2013年4月24日 申请日期2012年12月27日 优先权日2012年12月27日
发明者张政, 许建, 张东升, 王晶, 李翔 申请人:西安交通大学