CN109109861B - 车道保持横向控制决策方法及车道保持横向控制决策装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车道保持横向控制决策方法及其车道保持横向控制决策装置。所述方法包括：提取特征量；划分可拓集合；计算关联函数K(s)；根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域；在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重；确立人工势场函数。本发明在实现汽车在道路上行驶时，能够进行车道保持的功能，减少因车道偏离所带来的安全隐患，以提高行车的安全系数，其能在保障汽车进行车道保持的同时，还考虑了汽车的行驶和操纵稳定性。

Description

车道保持横向控制决策方法及车道保持横向控制决策装置

技术领域

本发明涉及智能汽车的辅助驾驶技术领域，尤其涉及一种车道保持横向控制决策方法及其车道保持横向控制决策装置。

背景技术

随着汽车技术的迅猛发展，车道保持***在汽车主动安全技术领域扮演着越来越关键的角色，作为智能汽车核心技术之一，用于汽车当检测到有发生车道偏离的危险时，控制汽车回到道路中心线，或减少因疏忽及疲劳驾驶导致车道偏离引发的交通事故。在车道保持***中，横向控制决策对车道保持的效果起到了至关重要的作用，好的控制策略和路径跟踪方法可以达到实时高效、可靠安全的车道跟随效果，而未考虑汽车行驶和操纵稳定性的人工势场法对车道保持的控制效果不够理想。

发明内容

本发明旨在实现汽车在道路上行驶时，能够进行车道保持的功能，减少因车道偏离所带来的安全隐患，以提高行车的安全系数，而提出的一种车道保持横向控制决策方法及其车道保持横向控制决策装置，其能在保障汽车进行车道保持的同时，还考虑了汽车的行驶和操纵稳定性。

本发明的解决方案是：一种车道保持横向控制决策方法，其包括：

步骤一，提取特征量；

其中，提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系；

步骤二，划分可拓集合；

其中，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域；

所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最高纵向速度；

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度；

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)；

步骤三，计算关联函数K(s)；

其中，设所述平面直角坐标系的原点为S₀(0,0)，令

则所述平面直角坐标系上存在一点S，坐标表示为S(ω_i,u_i)，设计S(ω_i,u_i)的关联函数为：

式中，

R_gy为所述经典域；

步骤四，根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域；

其中，当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内；

步骤五，在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω；

其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1；

步骤六，确立人工势场函数；

其中，人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重；

步骤七，调整汽车的车道保持横向控制器；

其中，将所述人工势场函数带入到表征所述车道保持横向控制器的二自由度车辆模型中，求得理想的前轮转角δ，将所述理想的前轮转角δ发送给所述车道保持横向控制器来控制汽车的横向运动；所述理想的前轮转角δ为：

式中，k₁为汽车的前轮侧偏刚度，e为汽车的侧向距离偏差，

为汽车的角度偏差。

作为上述方案的进一步改进，其中，c₁为引力场函数增益，e₁为

e为汽车质心到道路中心线的距离，a为汽车质心到前轴的距离，c为前轴中心处到预瞄点的距离，

为汽车的角度偏差。

作为上述方案的进一步改进，U_rep为

其中，e₀为道路安全边界线到道路中心线的距离；e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数；c₂为斥力场函数增益。

作为上述方案的进一步改进，U_u为

其中，c₃为速度场增益，u为汽车纵向速度，eⁿ是调节因子，n为正整数。

作为上述方案的进一步改进，U_s为U_s＝c₄[θ(k+1)-θ(k)]²eⁿ，θ(k+1)和θ(k)分别代表k+1时刻和k时刻的横摆角；c₄为横摆角速度场的增益，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数。

作为上述方案的进一步改进，汽车在稳定状态下最大横摆角速度ω₁为：ω₁＝μg/u，其中，u为汽车的纵向速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

作为上述方案的进一步改进，汽车在极限状态下的最大横摆角速度ω₂由汽车的前轮转角的最大值δ_m决定，

式中，u为汽车的纵向速度；α_f、α_r分别为前、后轴侧偏角的饱和值，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

作为上述方案的进一步改进，所述车道保持横向控制决策方法还包括：

作为上述方案的进一步改进，u₁取30km/h，u₂取60km/h。

本发明还提供一种车道保持横向控制决策装置，其包括：

提取特征量模块，其用于提取特征量；

其中，提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系；

可拓集合划分模块，其用于划分可拓集合；

其中，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域；所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最低纵向速度；

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度；

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)；

关联函数计算模块，其用于计算关联函数K(s)；

其中，设所述平面直角坐标系的原点为S₀(0,0)，令

则所述平面直角坐标系上存在一点S，坐标表示为S(ω_i,u_i)，设计S(ω_i,u_i)的关联函数为：

式中，

R_gy为所述经典域；

域确定模块，其用于根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域；

其中，当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内；

控制比重确定模块，其用于在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω；

其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1；

人工势场函数确立模块，其用于确立人工势场函数；

其中，人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重；

调整模块，其用于调整汽车的车道保持横向控制器；

其中，将所述人工势场函数带入到表征所述车道保持横向控制器的二自由度车辆模型中，求得理想的前轮转角δ，将所述理想的前轮转角δ发送给所述车道保持横向控制器来控制汽车的横向运动，所述理想的前轮转角δ为：

式中，k₁为汽车的前轮侧偏刚度，e为汽车的侧向距离偏差，

为汽车的角度偏差。

作为上述方案的进一步改进，U_att为其中，c₁为引力场函数增益，e₁为e为汽车质心到道路中心线的距离，a为汽车质心到前轴的距离，c为前轴中心处到预瞄点的距离，

为汽车的角度偏差。

作为上述方案的进一步改进，U_rep为

其中，e₀为道路安全边界线到道路中心线的距离；eⁿ是调节因子，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数；c₂为斥力场函数增益。

作为上述方案的进一步改进，U_u为U_u＝c₃u²eⁿ，其中，c₃为速度场增益，u为汽车纵向速度，eⁿ是调节因子，n为正整数。

作为上述方案的进一步改进，U_s为

θ(k+1)和θ(k)分别代表k+1时刻和k时刻的横摆角；c₄为横摆角速度场的增益，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数。

作为上述方案的进一步改进，汽车在稳定状态下最大横摆角速度ω₁为：ω₁＝μg/u，其中，u为汽车的纵向速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

作为上述方案的进一步改进，汽车在极限状态下的最大横摆角速度ω₂由汽车的前轮转角的最大值δ_m决定，

式中，u为汽车的纵向速度；α_f、α_r分别为前、后轴侧偏角的饱和值，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

本发明的有益效果包括：

(1)本发明提出的一种基于可拓人工势场的车道保持横向控制决策方法能够实现汽车在道路上行驶时进行车道保持的功能，减少因车道偏离所带来的安全隐患，以提高行车的安全系数；

(2)本发明提出的一种基于可拓人工势场的车道保持横向控制决策方法在保障汽车进行车道保持的同时，还能够维持汽车的行驶和操纵稳定性。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为可拓集合划分图。

图3为实施例中FHWA仿真工况图。

图4为实施例中FHWA工况车速为20km/h侧向距离偏差结果对比图。

图5为实施例中FHWA工况车速为20km/h角度偏差结果对比图。

图6为实施例中FHWA工况车速为50km/h侧向距离偏差结果对比图。

图7为实施例中FHWA工况车速为50km/h角度偏差结果对比图。

图8为实施例中FHWA工况车速为80km/h侧向距离偏差结果对比图。

图9为实施例中FHWA工况车速为80km/h角度偏差结果对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明公开一种车道保持横向控制决策方法，具体流程包括：(1)提取特征量，并以特征量为横纵坐标，建立平面直角坐标系；(2)划分可拓集合，确定集合边界值；(3)确立关联函数并计算关联度；(4)根据关联度的大小确定状态参数所在的域；(5)在不同的域内确定速度和横摆角速度对势场函数的控制比重；(6)确立人工势场函数，求得汽车前轮转角，控制汽车横向运动。优选地，在仅考虑引力、斥力和速度对势场函数影响的人工势场法的基础上，引入横摆角因子来降低横摆角的变化速率，从而维持汽车的行驶和操纵稳定性。

本发明的车道保持横向控制决策方法，如图1所示，包括以下几个步骤。

步骤一：提取特征量。

提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系。

步骤二：划分可拓集合。

如图2所示，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域。

所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最低纵向速度。

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度。

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)。

汽车在稳定状态下最大横摆角速度ω₁可由路面附着系数来确定，其计算表达式如：ω₁＝μg/u。其中，u为汽车的纵向速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

汽车在极限状态下的最大横摆角速度ω₂由前轮转角的最大值δ_m决定，

式中，u为汽车的纵向速度；α_f、α_r分别为前、后轴侧偏角的饱和值，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

u₁、u₂分别代表汽车以低、高速行驶，道路行驶的速度要求：一般60km/h以下为低速，60km/h以上为高速，30km/h位低速中的最低极限，120km/h为高速中的最高极限。结合实际情况，经多次仿真，这里u₁取30km/h，u₂取60km/h为宜。

步骤三：计算关联函数K(s)。

确立关联函数并计算关联度。

设ω-u特征平面的原点为S₀(0,0)，令

则ω-u特征平面上存在一点S(ω_i,u_i)，设计关联函数为

其中，

R_gy为经典域。

步骤四：根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域。

当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内；

步骤五，在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω；

其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1。

步骤六，确立人工势场函数。

确立人工势场函数，求得汽车前轮转角，控制汽车横向运动。人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重。

将势场函数带入到二自由度车辆模型中，可求得理想的前轮转角，将其发送给汽车来控制汽车的横向运动。前轮转角如下式所示：其中，k₁为前轮侧偏刚度，U为人工势场函数，e为侧向距离偏差，

为角度偏差。

在考虑引力、斥力和速度对势场函数影响的人工势场法的基础上，引入横摆角因子来降低横摆角的变化速率，从而维持汽车的行驶和操纵稳定性。

人工势场应用于车道保持时，在考虑道路中心线对车辆的引力作用、道路安全边界线对车辆的斥力作用的基础上，考虑汽车与道路相对速度对势场函数的影响，其改进人工势场计算表达式可表示如下。

U＝U_att+U_rep+U_u

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，可表示为：

其中，c₁为引力场函数增益，e₁为

e为汽车质心到道路中心线的距离，a为汽车质心到前轴的距离，c为前轴中心处到预瞄点的距离，

为汽车的角度偏差。

U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，可表示为：

其中，e₀为道路安全边界线到道路中心线的距离；eⁿ是调节因子，n一般取2；c₂为斥力场函数增益。

U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，可表示为

其中，c₃为速度场增益。

本发明在此基础上，引入横摆角因子来降低横摆角的变化速率，从而维持汽车的行驶和操纵稳定性。

当汽车横摆角变化速率过快时，汽车容易失稳，因此通过降低横摆角的变化速率来维持汽车具有较好的行驶和操纵稳定性，可拓势场函数表示如下。

U＝U_att+U_rep+U_u+U_s

式中，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数。

U_s＝c₄[θ(k+1)-θ(k)]²eⁿ

其中，θ(k+1)和θ(k)分别代表(k+1)时刻和k时刻的横摆角；c₄为横摆角速度场的增益。

为了证实本发明的可行性，对本发明进行了仿真实验。图3为实施例中采用FHWA作为仿真路线的仿真工况图，道路包含直线和转弯工况。图4、6、8为车速分别取20、50、80km/h时，汽车质心处距离道路中心线的侧向距离偏差结果对比图，对比分析得，本发明采用的可拓人工势场(U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s)相较于改进人工势场(U＝U_att+U_rep+U_u)，横向距离偏差分别下降了38.9％、45.5％、41.7％。图5、7、9为车速分别取20、50、80km/h时，汽车纵轴线与道路中心线之间夹角的角度偏差结果对比图，对比分析得，本发明采用的可拓人工势场相较于改进人工势场，角度偏差分别下降了54.5％、58.3％、65.4％。

针对本发明可以设计成以一种车道保持横向控制决策装置形式展现的软件，其应用本发明的车道保持横向控制决策方法。所述车道保持横向控制决策装置包括提取特征量模块、可拓集合划分模块、关联函数计算模块、域确定模块、控制比重确定模块、人工势场函数确立模块。

提取特征量模块用于提取特征量。其中，提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系。

可拓集合划分模块用于划分可拓集合。其中，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域；所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最低纵向速度。

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度。

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)。

关联函数计算模块用于计算关联函数K(s)。其中，设所述平面直角坐标系的原点为S₀(0,0)，令

则所述平面直角坐标系上存在一点S，坐标表示为S(ω_i,u_i)，设计S(ω_i,u_i)的关联函数为：

式中，R_gy为所述经典域；

域确定模块用于根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域。其中，当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内。

控制比重确定模块用于在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω。其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1。

人工势场函数确立模块用于确立人工势场函数。其中，人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种车道保持横向控制决策方法，其特征在于，其包括：

步骤一，提取特征量；

其中，提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系；

步骤二，划分可拓集合；

其中，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域；

所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最高纵向速度；

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度；

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)；

步骤三，计算关联函数K(s)；

其中，设所述平面直角坐标系的原点为S₀(0,0)，令

则所述平面直角坐标系上存在一点S，坐标表示为S(ω_i,u_i)，设计S(ω_i,u_i)的关联函数为：

式中，

R_gy为所述经典域；

步骤四，根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域；

其中，当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内；

步骤五，在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω；

其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1；

步骤六，确立人工势场函数；

其中，人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重；

步骤七，调整汽车的车道保持横向控制器；

其中，将所述人工势场函数带入到表征所述车道保持横向控制器的二自由度车辆模型中，求得理想的前轮转角δ，将所述理想的前轮转角δ发送给所述车道保持横向控制器来控制汽车的横向运动，

所述理想的前轮转角δ为：

式中，k₁为汽车的前轮侧偏刚度，e为汽车的侧向距离偏差，为汽车的角度偏差。

2.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，U_att为

其中，c₁为引力场函数增益，e₁为

e为汽车质心到道路中心线的距离，a为汽车质心到前轴的距离，c为前轴中心处到预瞄点的距离，

为汽车的角度偏差。

3.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，U_rep为

其中，e₀为道路安全边界线到道路中心线的距离；eⁿ是调节因子，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数；c₂为斥力场函数增益。

4.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，U_u为U_u＝c₃u²eⁿ，其中，c₃为速度场增益，u为汽车纵向速度，eⁿ是调节因子，n为正整数。

5.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，U_s为U_s＝c₄[θ(k+1)-θ(k)]²eⁿ，θ(k+1)和θ(k)分别代表k+1时刻和k时刻的横摆角；c₄为横摆角速度场的增益，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数。

6.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，汽车在稳定状态下最大横摆角速度ω₁为：ω₁＝μg/u，其中，u为汽车的纵向速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

7.如权利要求1所述的车道保持横向控制决策方法，其特征在于，汽车在极限状态下的最大横摆角速度ω₂由汽车的前轮转角的最大值δ_m决定，

式中，u为汽车的纵向速度；α_f、α_r分别为前、后轴侧偏角的饱和值，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

8.一种车道保持横向控制决策装置，其特征在于，其包括：

提取特征量模块，其用于提取特征量；

其中，提取横摆角速度ω、汽车的纵向速度u为两个特征量，以ω为横坐标，以u为纵坐标，建立平面直角坐标系；

可拓集合划分模块，其用于划分可拓集合；

其中，将所述平面直角坐标系划分为经典域、可拓域和非域；所述经典域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₁，ω₁]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₁，u₁]，ω₁代表汽车在稳定状态下的最大横摆角速度，u₁代表汽车以低速行驶的最高纵向速度；

所述可拓域在所述横坐标上的取值范围为[-ω₂，-ω₁)∪(ω₁，ω₂]，在所述纵坐标上的取值范围为[-u₂，-u₁)∪(u₁，u₂]，ω₂代表汽车在极限状态下的最大横摆角速度，u₂代表汽车以高速行驶的最低纵向速度；

所述非域在所述横坐标上的取值范围为(-∞，-ω₂)∪(ω₂，+∞)，在所述纵坐标上的取值范围为(-∞，-u₂)∪(u₂，+∞)；

关联函数计算模块，其用于计算关联函数K(s)；

其中，设所述平面直角坐标系的原点为S₀(0,0)，令

则所述平面直角坐标系上存在一点S，坐标表示为S(ω_i,u_i)，设计S(ω_i,u_i)的关联函数为：

式中，R_gy为所述经典域；

域确定模块，其用于根据关联函数K(s)，确定特征量所在的域；

其中，当K(s)≤0时，特征量处于所述经典域内，当0＜K(s)＜1时，特征量处于所述可拓域内，当K(s)≥1时，特征量处于所述非域内；

控制比重确定模块，其用于在不同的域内，确定纵向速度u和横摆角速度ω对势场函数的两个控制比重γ_u、γ_ω；

其中，特征量处于所述经典域内，则γ_u＝1，γ_ω＝0；特征量处于所述可拓域内，γ_u＝K(s)，γ_ω＝1-K(s)；特征量处于所述非域中，γ_u＝0，γ_ω＝1；

人工势场函数确立模块，其用于确立人工势场函数；

其中，人工势场函数为：U＝U_att+U_rep+γ_uU_u+γ_ωU_s，

式中，U_att是道路中心线对汽车的引力场函数，U_rep是道路安全边界线对汽车的斥力场函数，U_u代表汽车与道路边界线相对速度对势场函数的影响，U_s是为了降低汽车的横摆角的变化速率，提高车身稳定性而引入的势场函数，γ_u为速度因子所占的控制比重，γ_ω为横摆角因子所占的控制比重；

调整模块，其用于调整汽车的车道保持横向控制器；

其中，将所述人工势场函数带入到表征所述车道保持横向控制器的二自由度车辆模型中，求得理想的前轮转角δ，将所述理想的前轮转角δ发送给所述车道保持横向控制器来控制汽车的横向运动，所述理想的前轮转角δ为：

式中，k₁为汽车的前轮侧偏刚度，e为汽车的侧向距离偏差，

为汽车的角度偏差。

9.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，U_att为

其中，c₁为引力场函数增益，e₁为

e为汽车质心到道路中心线的距离，a为汽车质心到前轴的距离，c为前轴中心处到预瞄点的距离，

为汽车的角度偏差。

10.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，U_rep为

其中，e₀为道路安全边界线到道路中心线的距离；eⁿ是调节因子，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数；c₂为斥力场函数增益。

11.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，U_u为U_u＝c₃u²eⁿ，其中，c₃为速度场增益，u为汽车纵向速度，eⁿ是调节因子，n为正整数。

12.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，U_s为U_s＝c₄[θ(k+1)-θ(k)]²eⁿ，θ(k+1)和θ(k)分别代表k+1时刻和k时刻的横摆角；c₄为横摆角速度场的增益，e为汽车质心到道路中心线的距离，n为正整数。

13.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，汽车在稳定状态下最大横摆角速度ω₁为：ω₁＝μg/u，其中，u为汽车的纵向速度，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

14.如权利要求8所述的车道保持横向控制决策装置，其特征在于，汽车在极限状态下的最大横摆角速度ω₂由汽车的前轮转角的最大值δ_m决定，

式中，u为汽车的纵向速度；α_f、α_r分别为前、后轴侧偏角的饱和值，a为汽车质心到前轴的距离，b为汽车质心到后轴的距离，μ为路面附着系数，g为重力加速度。

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