一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器及其控制方法转让专利
申请号 : CN202010094270.9
文献号 : CN111231984B
文献日 : 2021-07-20
发明人 : 蔡英凤 , 滕成龙 , 陈龙 , 孙晓强 , 邹凯 , 孙晓东 , 王海 , 方培俊 , 杨绍卿
申请人 : 江苏大学
摘要 :
权利要求 :
1.一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,包括外部环境感知模块,内部参数观测模块,四轮转向智能汽车原模型,四轮转向智能汽车右逆模型,有限时间稳定度观测模型,有限时间模型失配度观测模型,转向决策控制模块;所述外部环境感知模块、内部参数观测模块、有限时间稳定度观测模型、有限时间模型失配度观测模型分别作为所述转向决策控制模块的输入,所述转向决策控制模块的输出至四轮转向智能汽车右逆模型和四轮转向智能汽车原模型;
所述外部环境感知模块用于获取汽车行驶的车道信息、交通标志、附近车辆、行人信息,并将信息传送给转向决策控制模块;
所述内部参数观测模块用于获取汽车行驶的纵向速度u、横向速度v、横摆角速度ωr、前轮转角δf、后轮转角δr、前轮侧偏刚度k1、后轮侧偏刚度k2的信息,并将信息传送给有限时间稳定度观测模型、模型失配度观测模型、转向决策控制模块;
所述四轮转向智能汽车原模型 的输入变量为前轮转角δf、后轮转角δr,控制变量为横摆角速度ωr和横向速度v,输出变量为横摆角速度ωr和横向速度v;
所述四轮转向智能汽车右逆模型以串联方式放置于四轮转向智能汽车原模型的左侧,二者共同构成伪解耦系统;
所述有限时间稳定度观测模型计算得到有限时间稳定度Sd输出到转向决策控制模块;
所述有限时间模型失配度观测模型计算得到有限时间模型失配度Mc输出到转向决策控制模块;
所述转向决策控制模块,包括逻辑判断语句和转向决策控制结果,所述转向决策控制结果包括是否转向的决策结果以及控制参数;
所述转向决策控制模块,根据来自外部环境感知模块和内部参数观测模块的信息,以及有限时间稳定度Sd和有限时间模型失配度Mc两个特征参数数据,采用IF‑THEN‑ELSE逻辑判断语句做出转向决策控制,给出转向决策控制结果。
2.根据权利要求1所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,所述四轮转向智能汽车原模型
式(1)是一个二自由度的含有非线性参数的耦合模型,包括的参数有:汽车前轮到质心距离a、后轮到质心距离b、前轮侧偏刚度k1、后轮侧偏刚度k2、汽车质量m、转动惯量Iz、前轮转角δf、后轮转角δr、纵向速度u、横向速度v、横摆角速度ωr。
3.根据权利要求1所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,所述四轮‑1
转向智能汽车右逆模型由径向基神经网络(RBF)和两个积分器s 构造而成,所述径向基神经网络(RBF)包括四个输入和二个输出,所述径向基神经网络(RBF)根据四轮转向智能汽车原模型运行过程中获得的横向速度v、横向速度一阶导数 横摆角速度ωr、横摆角速度的一阶导数 前轮转角δf、后轮转角δr的数据训练构造而成,所述四轮转向智能汽车右逆模型的输入变量为横摆角速度ωr、横摆角速度的一阶导数 横向速度v、横向速度的一阶导数 输出变量为前轮转角δf、后轮转角δr。
4.根据权利要求1所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,所述有限时间稳定度观测模型,包括:系统 初始时间t0时的区域Ω0和有限时间T之后t时的区域Ωt,有限时间稳定度Sd,对于系统:式(2)中,
T
x=[ωr,v] (5)考虑有限时间区域:
n T 2
Ωt={xt∈R|xtΛxt≤ρ(t) } (7)在给定参数(λ,A,Γ,Λ,T,t0), 有限时间稳定度Sd:式(8)中:
1/2 ‑1 1/2
X(t,t0)=(Λ )Φ(t,t0)Γ Φ(t,t0)(Λ ) (9)。
5.根据权利要求1所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,所述有限时间模型失配度观测模型,包括:横摆角速度子系统标准模型M1,横向速度子系统标准模型M2,有限时间模型失配度Mc计算模型,分别表示为:‑1
M1=S (10)‑1
M2=S (11)式(12)中:g、h为模型适配度敏感系数,且有g+h=1(0
式(13)中, 为伪解耦系统和横摆角速度子系统标准模型M1共同的有限时间(t0,t)内的输入信号, 为横摆角速度子系统标准模型M1的有限时间(t0,t)内的输出信号,式(14)中, 为伪解耦系统和横向速度子系统标准模型M2共同的有限时间(t0,t)*
内的输入信号,v(t0,t)为横向速度子系统标准模型M2的有限时间(t0,t)内的输出信号。
6.根据权利要求1所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器,其特征在于,所述IF‑THEN‑ELSE逻辑判断语句如下:IF(当前时间本车有转向请求)THEN(执行下一步判断)ELSE(不转向);
IF(当前时间车道信息、交通标志允许转向)THEN(执行下一步判断)ELSE(不转向);
IF(当前有限时间稳定度Sd不超过限值)THEN(执行下一步判断)ELSE(不转向);
IF(当前有限时间模型失配度Mc不超过限值)THEN(执行下一步判断)ELSE(不转向);
IF(当前时间本车与附近车辆、行人之间有充足的安全距离)THEN(采用预瞄跟随方法规划转向运动轨迹并计算横摆角速度导数 和横向速度导数 两个控制参数输出到伪解耦系统)ELSE(不转向)。
7.一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器的伪解耦控制方法,其特征在于,在智能感知车辆外部环境和观测内部参数的基础上,首先建立四轮转向智能汽车原模型,基于原模型建立四轮转向智能汽车右逆模型,以串联方式放置于原模型的左侧,四轮转向智能汽车原模型和四轮转向智能汽车右逆模型共同构成伪解耦系统,通过右逆模型将原模型伪解耦为一阶横摆角速度子系统和一阶横向速度子系统,实现对四轮转向智能汽车的伪解耦控制;
然后建立四轮转向智能汽车有限时间稳定度模型,用于四轮转向智能汽车的有限时间稳定度观测,再建立四轮转向智能汽车的有限时间模型失配度模型,用于四轮转向智能汽车原模型和右逆模型的模型失配程度观测,最后设计转向控制决策模块,根据外部环境感知和内部参数观测的信息,以及有限时间稳定度和有限时间模型失配度两个特征参数数据,做出是否转向和控制参数的选择决策。
8.根据权利要求7所述的一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器的伪解耦控制方法,其特征在于,所述伪解耦控制方法的具体实现步骤包括:步骤1)对四轮转向智能汽车进行简化等效,得到二自由度四轮转向智能汽车原模型,输入变量为前轮转角δf、后轮转角δr,输出变量为横摆角速度ωr和横向速度v;
步骤2)对四轮转向智能汽车原模型进行分析和推导,确定其右逆模型的输入变量为横摆角速度的一阶导数 横向速度一阶导数 输出变量为前轮转角δf、后轮转角δr;
‑1
步骤3)用径向基神经网络(RBF)和两个积分器s 构造四轮转向智能汽车右逆模型,所述径向基神经网络(RBF)包括四个输入和二个输出,所述径向基神经网络(RBF)的参数确定方法为将前轮转角的阶跃激励信号 和后轮转角的阶跃激励信号 加到四轮转向智能汽车原模型的输入端;采集激励信号 和输出信号ωr、 v、 用构成的训练样本集对径向基神经网络(RBF)进行训练,从而确定径向基神经网络(RBF)的参数;
步骤4)四轮转向智能汽车右逆模型以串联方式放置于四轮转向智能汽车原模型的左侧,四轮转向智能汽车原模型和四轮转向智能汽车右逆模型共同构成伪解耦系统,也就是说,右逆模型将原模型伪解耦为一阶横摆角速度子系统和一阶横向速度子系统;
步骤5)建立有限时间稳定度模型,用于四轮转向智能汽车的有限时间稳定度观测;
步骤6)建立有限时间模型失配度模型,用于四轮转向智能汽车原模型和右逆模型的模型失配程度观测;
步骤7)设计转向控制决策模块,根据外部环境感知和内部参数观测的信息,以及有限时间稳定度和有限时间模型失配度两个特征参数数据,做出是否转向和控制参数的选择决策。
说明书 :
一种四轮转向智能汽车伪解耦控制器及其控制方法
技术领域
背景技术
好等特点,未来将为汽车产业有效解决稳定、安全、灵活、节能和环保问题,比如智能行驶状
态下的稳定性判断、事故避免和油耗降低,以及更加灵活的行驶策略,比如四轮转向纯电动
汽车和新能源汽车,可以提高驾驶灵活性和行驶安全性,有效降低能源消耗和减少有害气
体排放,比如智慧交通模式下的能耗节约和排放降低,从而使汽车产业能够在节能环保的
同时满足稳定、安全和舒适等多种需求。
四轮转向智能汽车的转向控制是一个存在强耦合、多时变参数和未建模动态的控制问题。
传统的四轮转向控制方法,没有很好地协调解决变量耦合和参数时变导致的稳定度变化、
模型失配等特征问题,在实现解耦控制的同时很少关注参数的变化对被控系统影响,或者
基于被控系统的不变参数模型设计解耦控制器,没有考虑被控系统中的参数变化和未建模
动态所导致的稳定程度变化和模型失配问题。现代社会对智能汽车的控制性能提出了越来
越高的要求,对于具有更高操控裕度的四轮转向智能汽车,在智能感知车辆内外部环境参
数的基础上,如何解决状态变量之间的耦合问题,以实时观测被控系统有限时间稳定度和
有限时间模型失配度两个有限时间特征参数为决策依据,做出是否转向和控制参数的选择
决策,提高四轮转向智能汽车转向控制性能,是一个急待解决的问题。
发明内容
础上,首先建立四轮转向智能汽车原模型,基于原模型建立四轮转向智能汽车右逆模型,以
串联方式放置于原模型的左侧,四轮转向智能汽车原模型和四轮转向智能汽车右逆模型共
同构成伪解耦系统,也就是说,右逆模型将原模型伪解耦为一阶横摆角速度子系统和一阶
横向速度子系统,实现对四轮转向智能汽车的伪解耦控制,然后建立四轮转向智能汽车有
限时间稳定度模型,用于四轮转向智能汽车的有限时间稳定度观测,再建立四轮转向智能
汽车的有限时间模型失配度模型,用于四轮转向智能汽车原模型和右逆模型的模型失配程
度观测,最后设计转向控制决策模块,根据外部环境感知和内部参数观测的信息,以及有限
时间稳定度和有限时间模型失配度两个特征参数数据,做出是否转向和控制参数的选择决
策,提高四轮转向智能汽车转向控制性能和智能化水平。
转向智能汽车右逆模型,有限时间稳定度观测模型,有限时间模型失配度观测模型,转向决
策控制模块。
限时间稳定度观测模型、模型失配度观测模型、转向决策控制模块;
前轮转角δf、后轮转角δr、纵向速度u、横向速度v、横摆角速度ωr;
四轮转向智能汽车原模型运行过程中获得的横向速度v、横向速度一阶导数 横摆角速度
ωr、横摆角速度的一阶导数 前轮转角δf、后轮转角δr的数据训练构造而成,所述四轮转
向智能汽车右逆模型的输入变量为横摆角速度ωr、横摆角速度的一阶导数 横向速度v、
横向速度的一阶导数 输出变量为前轮转角δf、后轮转角δr;
2
变量值,Λ为t时刻加权矩阵,ρ(t) 为大于0的连续函数。在给定参数
其中λ为矩阵特征值,A为给定参数限值,T为时间间隔,则
有限时间稳定度Sd:
出信号,式(14)中, 为伪解耦系统和横向速度子系统标准模型M2共同的有限时间
*
(t0,t)内的输入信号,v (t0,t)为横向速度子系统标准模型M2的有限时间(t0,t)内的输出信
号;
ELSE逻辑判断语句做出转向决策控制,给出转向决策控制结果:
伪解耦系统)ELSE(不转向);
数确定方法为将前轮转角的阶跃激励信号 和后轮转角的阶跃激励信号 加到四轮转向
智能汽车原模型的输入端;采集激励信号 和输出信号ωr、 v、 用构成的训练样
本集 对径向基神经网络(RBF)进行训练,从而确定径向基神经网络RBF的
参数;
就是说,右逆模型将原模型伪解耦为一阶横摆角速度子系统和一阶横向速度子系统;
择决策;
解耦控制,通过构造有限时间稳定度模型,用于四轮转向智能汽车的有限时间稳定度观测,
通过构造有限时间模型失配度模型,用于四轮转向智能汽车原模型和右逆模型的模型失配
度观测,再设计转向控制决策模块,实现了对四轮转向智能汽车转向过程的高效控制。
一阶横向速度子系统,解决了四轮转向智能汽车复杂模型的简化控制问题;
耦合问题,防止多参数时变和未建模动态对控制性能造成影响,获得稳定安全的高性能控
制效果。
附图说明
具体实施方式
a、后轮到质心距离b、前轮侧偏刚度k1、后轮侧偏刚度k2、汽车质量m、转动惯量Iz、前轮转角
δf、后轮转角δr、纵向速度u、横向速度v、横摆角速度ωr;四轮转向智能汽车原模型
的输入变量为前轮转角δf、后轮转角δr,控制变量为横摆角速度ωr和横向速度v,输出变量
为横摆角速度ωr和横向速度v;
经网络(RBF)和两个积分器s 构造而成,所述径向基神经网络(RBF)包括四个输入和二个输
出,径向基神经网络(RBF)根据四轮转向智能汽车原模型运行过程中获得的横向速度v、横
向速度一阶导数 横摆角速度ωr、横摆角速度的一阶导数 前轮转角δf、后轮转角δr的
数据训练构造而成,四轮转向智能汽车右逆模型的输入变量为横摆角速度的一阶导数
横向速度的一阶导数 输出变量为前轮转角δf、后轮转角δr;
统和一阶横向速度子系统,一阶横摆角速度子系统的输入变量为横摆角速度的一阶导数
输出变量为横摆角速度ωr,一阶横向速度子系统的输入变量为横向速度的一阶导数
输出变量为横向速度v;
型,计算得到有限时间稳定度Sd,横向速度的一阶导数 信号和横摆角速度的一阶导数
信号分别输入横向速度子系统标准模型M2和横摆角速度子系统标准模型M1,横向速度子系
*
统标准模型M2和横摆角速度子系统标准模型M1分别输出v 、 到有限时间模型失配度Mc计
算模型,计算得到有限时间模型失配度Mc;
能汽车右逆模型,有限时间稳定度观测模型,有限时间模型失配度观测模型,转向决策控制
模块。
调实现车道信息、交通标志、附近车辆、行人信息的感知,并将信息传送给转向决策控制模
块;
度k1、后轮侧偏刚度k2和前轮转角δf和后轮转角δr信息,并将信息传送给转向决策控制模
块、有限时间稳定度观测模型和有限时间模型失配度观测模型;
内部参数观测模块的信息,以及有限时间稳定度Sd和有限时间模型失配度Mc两个特征参数
数据,采用逻辑判断语句做出转向决策控制,给出转向决策控制结果;
汽车右逆模型,有限时间稳定度观测模型,有限时间模型失配度观测模型,转向决策控制模
块。
为前轮转角δf、后轮转角δr;
取格林函数,输出层节点数为2个,误差指标取均方误差,径向基神经网络(RBF)的参数确定
步骤为:
精度要求时,即确定径向基神经网络(RBF)的参数;
也就是说,右逆模型将原模型伪解耦为一阶横摆角速度子系统和一阶横向速度子系统;
择决策,具体步骤为:
参数观测模块,使用MATLAB/Simulink编写四轮转向智能汽车右逆模型、有限时间稳定度模
型、有限时间模型失配度模型和转向决策控制模块并下载到dSPACE,使用dSPACE测量和控
制接口与四轮转向智能汽车相连,搭建连接虚拟仪表,实现基于有限时间稳定度和模型失
配度的四轮转向智能汽车伪解耦控制器;
或变更均应包含在本发明的保护范围之内。