一种智能汽车转向和制动自适应协调控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于自动驾驶与智能交通领域，特别是涉及一种智能汽车转向和制动自适 应协调控制方法。
【背景技术】
[0002] 智能汽车致力于提高车辆的安全、舒适及节能等综合性能，是智能控制、现代传 感、信息通信等高新科技在车辆工程中综合应用的体现。智能汽车驾驶任务的自动完成可 极大地提高道路的通行能力，增强车辆行驶的安全性和舒适性，有效减低车辆的燃油消耗 量，实现环保节能，具有广泛的实际社会应用价值。
[0003] 导航控制是实现智能汽车自动驾驶的关键环节，其主要研究如何控制车辆沿实时 规划的路径、速度行驶，并保证车辆的行驶安全性、平稳性与乘坐舒适性，决定着车辆的避 障能力，是影响智能汽车自动驾驶质量的决定性因素。
[0004] 现有的导航控制系统，多采用单独设计互不相关的自动转向、制动控制系统。文献 1(Perez Joshue, etc . Cascade Architecture for Lateral Control in Autonomous Vehicles[J]·IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,2011,12 (1 ) :73-82.)报道一种智能汽车转向分层控制方法。文献2 (Wang Jianqiang, etc .An Adaptive Longitudinal Driving Assistance System Based on Driver Characteristics!!J] · IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2013,14(1) :12.)报道一种基于驾驶员特性自学习的纵向制动控制方法。然而，紧急避障工 况下，车辆的转向、制动动力学之间存在强耦合关系，且具有强非线性，参数不确定特性，将 转向控制和制动控制分开考虑将容易导致方向盘、制动操作频繁，难以保证紧急避障的实 时性和稳定性，降低智能汽车自动驾驶的整体性能。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是为了解决现有技术中存在的上述技术问题，提供可有效克服车辆 转向、制动动力学的强耦合、非线性和参数不确定性等特性，保证紧急避障的实时性和稳定 性，消除对控制模型的依赖，增强对参数不确定性的鲁棒性，提高整体性能，降低成本的一 种智能汽车转向和制动自适应协调控制方法。
[0006] 本发明包括以下步骤：
[0007] 1)设计期望路径的识别方法，建立智能汽车转向和制动耦合动力学模型；
[0008] 2)以车辆横向路径跟踪和制动速度控制为目标，采用反步滑模控制技术设计智能 汽车转向和制动协调控制模块；
[0009] 3)设计模糊系统在线实时地近似步骤2)中的趋近控制律，实现对趋近控制律的自 适应调节，从而减弱转向和制动动态协调控制中反步滑模引起的抖振现象；
[0010] 4)分析智能汽车转向和制动动态协调控制系统的稳定性。
[0011] 在步骤1)中，所述设计期望路径的识别方法，建立智能汽车转向和制动耦合动力 学模型的具体方法可为：
[0012] (1)车载CCD采集图像，设计基于视觉的智能汽车期望路径实时识别方法，快速提 取出车辆行驶前方的期望行驶路径；
[0013] (2)计算智能汽车相对于期望路径的横向偏差ye和方位偏差死，当前车速v由车载 速度测量仪测量，期望速度v P由车辆规划仪提供，计算当前速度偏差w，并将位置偏差、速度 偏差等信号载入车载微处理器；
[0014] (3)确定横向偏差、方位偏差和速度偏差为状态变量，前轮转角和制动压力为控制 输入量，对智能汽车转向和制动耦合动力学系统建模。
[0015] 在步骤2)中，所述以车辆横向路径跟踪和制动速度控制为目标，采用反步滑模控 制技术设计智能汽车转向和制动协调控制模块的具体方法可为：
[0016] (1)采用反步递推法推导出智能汽车转向和制动动态协调的等效控制律，确保车 辆横向位置偏差、纵向速度偏差和运动状态一致有界收敛致理想状态；
[0017] (2)利用反步滑模的到达条件设计趋近控制律，用于有效克服智能汽车动力学模 型的参数不确定性及外部干扰；
[0018] (3)综合步骤（1)中的等效控制律和步骤(2)中的趋近控制律，得到车辆转向和制 动协调控制律。
[0019] 在步骤3)中，所述设计模糊系统在线实时地近似步骤2)中的趋近控制律，实现对 趋近控制律的自适应调节，从而减弱转向和制动动态协调控制中反步滑模引起的抖振现象 的具体方法可为：
[0020] (1)利用模糊逻辑在线实时地模拟趋近控制律切换函数，采用专家经验法确定模 糊逻辑的控制规则，实现对转向和制动协调控制中趋近控制切换函数的精确逼近；
[0021] (2)设计趋近控制律中控制增益的自适应模糊调节器，在线实时调节趋近控制律 中的增益系数；
[0022] (3)系统控制信号前轮转角和制动压力输入车载微处理器，操纵系统导航控制模 块的动态协调控制器作用，使得当前横向偏差和速度偏差趋近于零，运动状态趋近于期望 值。
[0023] 在步骤4)中，所述分析智能汽车转向和制动动态协调控制系统的稳定性的具体方 法可为：
[0024] (1)建立Lyapunov函数，求其时间导数；
[0025] (2)设计满足Lyapunov稳定性的条件，实现转向和制动的动态协调控制。
[0026] 本发明的技术效果是:采用转向和制动自适应动态协调控制方法，有效地克服了 车辆转向和制动动力学的强耦合性，非线性特性、未建模动态等因素引起的干扰，明显改善 了控制系统性能和消除了颤抖现象，提高了控制系统的精度、可靠性和稳定性，保证紧急避 障的实时性和稳定性，消除了对控制模型的依赖，增强了对参数不确定性的鲁棒性，提高了 整体性能、降低了成本。
【附图说明】
[0027] 图1是本发明的转向/制动自适应协调控制结构方案示意图。
[0028] 图2是本发明的期望路径识别流程图。
[0029] 图3是本发明的采集图像中路径偏差信息示意图。
[0030] 图中：Χ0Υ是车辆纵向中心线0Y与车辆横向中心线0X组成的坐标系；0是车辆纵向 中心线0Υ与车辆横向中心线0Χ的交点;〇1是预目苗点;ΟιΧι是过预目苗点且平行于车辆横向中心 线ox的直线。
[0031] 图4是本发明的车辆预目苗运动学示意图。
[0032] 图5是模糊逻辑逼近切换函数中输入变量S(t)和分/)的隶属度函数示意图。
[0033 ]图6是模糊逻辑逼近切换函数中输出变量ufmsc的隶属度函数示意图。
[0034] 图7是自适应控制增益中输入变量e(t)和?(/)的隶属度函数示意图。
[0035] 图8是自适应控制增益中输出变量隶属度函数示意图。
【具体实施方式】
[0036] 如图1所示，本发明首先基于反步滑模控制技术推导出由等效控制律和趋近控制 律组成的转向和制动协调控制律，其次通过模糊逻辑逼近趋近控制律的切换函数，并设计 自适应调节器在线实时调节控制增益系数。
[0037] 本发明包括基于视觉的智能汽车转向和制动耦合动力学模型建模过程，协调控制 设计过程，控制增益自适应调节器设计过程和稳定性分析过程四部分。
[0038] 步骤1:采用视觉识别期望路径，建立基于视觉的智能汽车转向和制动耦合动力学 模型，具体步骤包含如下
[0039] 步骤1.1:对车载CCD摄像机进行标定，通过CCD摄像机实时采集前方的环境信息， 如图2所示，先对采集的图像进行图像滤波，边缘检测，轮廓提取、形态学处理，最后进行曲 线拟合准确实时地识别并提取出车辆前方期望行驶路径，对于图像中的点坐标(xi， yi)，i = 0,1，...，m，期望路径拟合曲线的计算公式为：
[0040]
[0041] 式中，免,(.γ)为线性无关的基函数，y(x)为拟合曲线，cj(j = 0，l, . . .，n)拟合曲线 系数。
[0042] 采用最小二乘法确定拟合系数co，ci，…，cn，使得如下误差平方和z最小：
[0043]
[0044] 步骤1.2:在参考路径曲线与过预瞄点且平行于图像横向中心线的直线相交处作 切线，获知智能汽车相对于行驶路径的所需的位置信息，如图3所示，为视觉预瞄点处车 辆中心线与路径的横向偏差，乾为视觉预瞄点处车辆中心线与路径切线的夹角，拟合路径 曲线与直线ΟιΧι交点处P(xo，yo)的横向偏差和方位偏差计算公式为：
[0045]
[0046]
[0047]其中，W1为图像的宽度，γ为像素点与实际距离比例系数，Kd为切线斜率。
[0048]步骤1.3:设计描述智能汽车相对位置偏差变化率的预瞄运动学模型，如图4所示， 以横向偏差、方位偏差、速度偏差、纵向速度、横向速度和横摆角速度为状态变量，建立含不 确定因素和外部干扰的智能汽车转向和制动耦合动力学模型，如下：
[0061] 其中，A代表曲率，Dl代表预瞄距离，w为速度偏差，Vx、vP分别为车辆的实际速度和 期望速度，#表示车辆的横摆角速度，a x、aP分别为车辆的实际加速度和期望加速度，m为车 辆质量，If和lr分别为前后轮间轴距及质心到前后轮的距离，c x和cy分别为纵、横向空气阻 力系数，fR表示滚动阻力系数，Iz为车辆转动惯量，Cf和C r分别为前后轮胎侧偏刚度，g表示 重力加速度，δ?表示前轮转角，Pb表示制动压力，Kb表示制动压力系数，r w为车轮半径，τ (Δχ)、τ( Ay)和分别为由未建模动态和时变参数引起的不确定项。
[0062] 步骤2:以车辆横向路径跟踪和制动速度控制为目标，采用反步滑模控制技术设计 转向和制动动态协调控制模块，确定有界控制输入δ?和P b，使得横向位置偏差和速度偏差有 界稳定收敛，实现对期望路径和制动速度的精确跟踪控制，主要包括以下四个步骤：
[0063] 步骤2.1:采用反步递推法推导出智能汽车转向和制动动态协调的等效控制律，确 保车辆横向位置偏差、纵向速度偏差和运动状态一致有界收敛至理想状态，包括：
[0064]步骤2.2.1:定义转向控制误差信号si:
[0065] si = ye
[0066] 选择Lyapunov函数=1/2*5^，对该函数沿si求取时间导数，并将横向位置偏 差变化律代入导函数
[0067]
[0068] 定义为虚拟控制输入信号，为保证导函数二一/yf S 〇，可得虚拟 控制的期望输入量α1为：
[0069] ai = -kisi+vy
[0070] 其中lu为正实数。
[0071 ]定义虚拟误差变量82为：
[0072]
[0073] 将上式代入导函数=内為，有：
[0074]
[0075] 当转向和制动压力控制输入量PbJf使得S2收敛于〇或收敛于某一较小的值，可保 证= -aWs 0，从而可保证幻收敛于0或一致有界收敛。