甘樺?!×闻d華
摘要:為解決智能電動(dòng)汽車在路徑跟蹤中的橫向控制精度和穩(wěn)定性能,文章提出一種離散模型的模型預(yù)測(cè)控制算法,通過(guò)建立三自由度車輛動(dòng)力模型,采用魔術(shù)輪胎公式搭建非線性輪胎模型,對(duì)控制過(guò)程中的多目標(biāo)函數(shù)及約束進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),基于模型預(yù)測(cè)控制理論使車輛自動(dòng)駕駛橫向控制約束在合理范圍內(nèi),著重考慮車輛低速行駛狀態(tài)下的橫向路徑跟蹤能力,在給定路徑中使用高精度車輛動(dòng)力學(xué)軟件Carsim與MATLAB/Simulink進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明,該控制算法具有較高的控制精度和穩(wěn)定性能,滿足智能駕駛車輛橫向控制要求。
關(guān)鍵詞:智能駕駛;模型預(yù)測(cè);橫向控制;多目標(biāo)優(yōu)化
0引言
智能駕駛正成為現(xiàn)代汽車發(fā)展的新趨勢(shì),將極大地緩解交通壓力,保障車輛的行駛安全性,提升駕駛的舒適感。自動(dòng)駕駛技術(shù)也越來(lái)越受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的關(guān)注,鑒于現(xiàn)代交通的快速性和復(fù)雜性,如何可靠地使用當(dāng)前的車輛達(dá)到自主駕駛水平仍然是一個(gè)挑戰(zhàn),計(jì)算性能(來(lái)自于軟件和硬件)、小型化和自動(dòng)化的進(jìn)步將使社會(huì)很快進(jìn)入無(wú)人駕駛的時(shí)代。
控制技術(shù)是智能電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù),而智能電動(dòng)車是一個(gè)復(fù)雜多變的非線性系統(tǒng),其車輛控制尤為困難,通過(guò)控制技術(shù)理論的研究和發(fā)展能使車輛控制集中于縱向運(yùn)動(dòng)控制、橫向運(yùn)動(dòng)控制和綜合運(yùn)動(dòng)控制這3類。針對(duì)橫向運(yùn)動(dòng)跟蹤控制,國(guó)內(nèi)外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都進(jìn)行了各種不同研究:為解決橫向跟蹤過(guò)程中魯棒性差、易抖動(dòng)的問(wèn)題,陶捷等[1]采用了一種模糊滑??刂破?,將方位偏差與橫向偏差相結(jié)合融入控制算法;湖南大學(xué)學(xué)者[2]提出了一種最優(yōu)前輪側(cè)偏力的車輛線性二次型調(diào)節(jié)器的橫向控制策略,有效提高了車輛在大曲率高速工況下的橫向跟蹤穩(wěn)定性和精度;北京研究機(jī)構(gòu)[3]設(shè)計(jì)了一款純跟蹤控制與模型預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的聯(lián)合控制器,在姿態(tài)偏差較大時(shí)采用純跟蹤控制,當(dāng)姿態(tài)偏差較小時(shí)采用模型預(yù)測(cè)控制;袁晶鑫[4]設(shè)計(jì)了魯棒自適應(yīng)三步法控制算法,解決了橫向跟蹤控制過(guò)程中系統(tǒng)參數(shù)不確定性問(wèn)題,使系統(tǒng)參數(shù)能自適應(yīng)調(diào)節(jié),并采用Carsim Simulink軟件進(jìn)行聯(lián)合仿真驗(yàn)證;J Morales等[5]采用純跟蹤方法對(duì)非整體式地面車輛進(jìn)行路徑跟蹤控制,實(shí)車證明其具備良好的控制性能;Miguel Angel Sotelo[6]介紹了一種橫向控制策略并將其應(yīng)用于使用視覺(jué)自動(dòng)駕駛車輛的轉(zhuǎn)向問(wèn)題。將車輛速度作為適應(yīng)轉(zhuǎn)向控制響應(yīng)的關(guān)鍵參數(shù),使該控制策略適用于低速或高速車輛,控制法的穩(wěn)定性已被分析證明。
本文以智能電動(dòng)汽車低速工況下橫向跟蹤控制為研究目標(biāo),提出一種離散模型的模型預(yù)測(cè)橫向控制方法,建立三自由度車輛動(dòng)力模型并結(jié)合魔術(shù)輪胎公式搭建非線性輪胎模型,對(duì)控制過(guò)程中的多目標(biāo)函數(shù)及約束進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),通過(guò)Carsim Simulink軟件進(jìn)行聯(lián)合仿真證明,該方法能夠降低智能電動(dòng)汽車橫向跟蹤誤差,且能有效提升車輛橫向穩(wěn)定性和舒適性。
1 智能電動(dòng)汽車輪胎模型與動(dòng)力學(xué)模型
1.1 輪胎動(dòng)力學(xué)模型
輪胎作為車輛受控的最終載體,其動(dòng)力學(xué)特性與車輛的橫向運(yùn)動(dòng)及操穩(wěn)性有著密切關(guān)系。因此,搭建輪胎模型是必不可少的,是后續(xù)控制研究的關(guān)鍵。由于車輪在不同工況下受力復(fù)雜,其動(dòng)力學(xué)特性呈非線性?,F(xiàn)有輪胎模型主要包括Fiala輪胎模型、UA輪胎模型和H.B.Pacejke輪胎模型[7]。為建立精確的輪胎模型并保持輪胎的非線性特性,本文選取魔術(shù)公式輪胎模型,其具有輪胎力學(xué)特性表達(dá)式簡(jiǎn)潔、擬合精度高的特點(diǎn)?;谀g(shù)公式的輪胎模型的輸入輸出如圖1所示。
魔術(shù)公式輪胎模型采用三角函數(shù)的組合公式,并能較好擬合輪胎試驗(yàn)數(shù)據(jù),其一般表達(dá)式為:
y=Dsin[Carctan{Bx-E[Bx-arctan(Bx)]}](1)
Y(X)=y(x)+Sv(2)
2 MPC橫向跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
模型預(yù)測(cè)控制在工業(yè)界得到了廣泛的應(yīng)用和良好的發(fā)展。由于在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界研究過(guò)程中對(duì)性能規(guī)格的嚴(yán)格要求,模型預(yù)測(cè)控制發(fā)揮了重要作用,是用于跟蹤能力測(cè)試的主要模型。本文提出用自主路徑跟蹤成本函數(shù)的精確模型預(yù)測(cè)控制(MPC)控制器。MPC控制器的關(guān)鍵點(diǎn)是通過(guò)設(shè)計(jì)和解決代價(jià)函數(shù)來(lái)控制輸入。代價(jià)函數(shù)使未來(lái)系統(tǒng)輸出和參考輸出之間的誤差最小化,得到一個(gè)穩(wěn)定的車輛狀態(tài)跟蹤系統(tǒng)。如下頁(yè)圖4所示,模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的主要步驟,模型計(jì)算和優(yōu)化是關(guān)鍵內(nèi)容。
對(duì)于仿真路徑,常見(jiàn)的有直線路徑、移線路徑、S形路徑等。為能體現(xiàn)控制器對(duì)于車輛操穩(wěn)性的控制性能要求,重點(diǎn)考慮車輛橫向變化特性趨勢(shì)。本文選取單移線路徑和圓形線路徑進(jìn)行仿真試驗(yàn),其仿真場(chǎng)景如下頁(yè)圖6所示,單移線路徑運(yùn)動(dòng)軌跡如圖7所示,車輛以36 km/h的車速在附著系數(shù)μ=0.8的道路上進(jìn)行左移運(yùn)動(dòng);圓形路徑運(yùn)動(dòng)軌跡如圖8所示,車輛分別以10.8 km/h、18 km/h、36 km/h的車速在附著系數(shù)μ=0.8的路面做圓形運(yùn)動(dòng)。
從圖9~11可以看出,車輛在單移線路徑軌跡跟蹤過(guò)程中,橫向偏差在±0.05 m,跟蹤效果較好,前輪轉(zhuǎn)角δf在時(shí)間變化過(guò)程中能穩(wěn)定跟蹤參考軌跡后趨于穩(wěn)定狀態(tài),符合設(shè)計(jì)要求,有較好的橫向操穩(wěn)性。
如圖12所示,在圓形線路徑軌跡跟蹤過(guò)程中,通過(guò)不同車速跟蹤軌跡的效果可以看出,控制器具備較強(qiáng)的適應(yīng)性,且跟蹤誤差基本保持在可控范圍內(nèi),能較快跟蹤目標(biāo)軌跡,有效地保證跟蹤精確性。如圖13所示,從不同車速下前輪轉(zhuǎn)角的變化曲線來(lái)看,前輪轉(zhuǎn)角的變化能穩(wěn)定跟隨軌跡的變化而變化。跟蹤的速度變化曲線(如圖14所示)表明,車輛能快速跟蹤目標(biāo)設(shè)定車速,保持車輛良好的縱向穩(wěn)定性能,較好地提升車輛的舒適程度,具備較強(qiáng)的抗干擾能力。
4 結(jié)語(yǔ)
本文以三自由度車輛動(dòng)力學(xué)為研究載體,建立對(duì)應(yīng)的輪胎模型和車輛模型,通過(guò)對(duì)車輛橫向運(yùn)動(dòng)的分析,將目標(biāo)控制量和狀態(tài)變化量以狀態(tài)空間的表達(dá)形式,運(yùn)用模型預(yù)測(cè)理論中離散線性誤差模型設(shè)計(jì)橫向路徑跟蹤控制器,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明所設(shè)計(jì)的控制器能夠滿足設(shè)計(jì)要求,對(duì)路徑跟蹤有較強(qiáng)的適應(yīng)性和抗干擾能力。
參考文獻(xiàn):
[1]陶 捷,鄭思遠(yuǎn),黃昭燁,等.智能車輛路徑跟蹤的模糊滑模橫向控制[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備,2022,50(2):43-47.
[2]陳 亮,秦兆博,孔偉偉,等.基于最優(yōu)前輪側(cè)偏力的智能汽車LQR橫向控制[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)2021,61(9):906-912.
[3]唐 坤,曹志雄.低速自動(dòng)駕駛橫向跟蹤控制研究[J].電機(jī)與控制應(yīng)用,2021,48(8):72-80,89.
[4]袁晶鑫.基于CarSim的智能車輛路徑跟蹤控制算法研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2019.
[5]J Morales,JL Martinez,MA Martinez,et al. Pure-Pursuit Reactive Path Tracking for Nonholonomic Mobile Robots with a 2D Laser Scanner[J]. EURASIP journal on advances in signal processing,2009(6):1-10.
[6]Miguel Angel Sotelo. Nonlinear Lateral Control of Vision Driven Autonomous Vehicles[J]. Machine Intelligence & Robotic Control, 2003,5(3):87-93.
[7]張維剛,張 朋,韋 昊,等.一種基于LTVMPC改進(jìn)的無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤控制算法[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2021,48(10):67-73.
基金項(xiàng)目:廣西中青年教師能力提升項(xiàng)目“無(wú)人駕駛車輛運(yùn)動(dòng)控制策略研究”(編號(hào):2021KY1400)
作者簡(jiǎn)介:甘樺福(1993—),碩士,講師,研究方向:新能源汽車技術(shù)、車輛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)及其控制。