CN109144076A - 一种多车辆横纵向耦合协同控制***及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种多车辆横纵向耦合协同控制***，包括：环境检测模块，用于检测当前环境、道路以及信号灯信息；队列全局路径规划模块，其根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划，并将路径信息传递给领航车局部路径规划模块；领航车局部路径规划模块，其用于接收所述环境检测模块的检测信息，并进行局部路径规划和路径跟踪，跟随车路径修正模块，其接收所述局部路径规划，并对所述局部路径规划进行再修正；车辆控制模块，其接收修正后的局部路径规划，并进行路径跟踪。本发明还提供一种多车辆横纵向耦合协同控制方法，能够更好的进行多车辆横纵向耦合协同控制。
Description
技术领域
本发明涉及多车辆协同控制技术领域，更具体的是，本发明涉及一种多车辆横纵向耦合协同控制***及控制方法。
背景技术
队列协同控制，集成了通信技术，计算机技术，人工智能技术以及智能车辆控制方法，通过V2X信息交互技术，实现多车辆之间的协同控制。通过环境感知，信息融合以及优化决策，提高了道路通过效率以及能量利用效率，增加了道路安全性，因此成为未来智能网联与智能车辆的重要结合领域。
现有的队列协同控制方法主要集中于纵向协同控制方向，以速度以及加速度等作为控制变量，通过某种纵向车间距控制策略，使多车辆以纵向队形的形式进行道路行驶。现存最为成熟的控制***为分层分布式协同控制***。整个多车辆控制***包括任务决策层、车辆运动控制层以及执行控制层。其中，任务决策层将队列视为一个***，根据队列质心位置以及目的地进行全局路径规划；车辆运动控制层包括领航车辆以及跟随车辆，领航车辆进行路径的局部规划与跟踪，跟随车辆根据领航车的行驶路径，结合间距控制策略进行纵向跟随；执行控制层根据车辆运动控制层中确定的车辆行驶信息，通过控制车辆的制动与加速满足车辆的运动需求。现有专利中涉及的多车辆横纵耦合向协同控制方法无法有效的对转向、换道等工况进行控制；或者单独进行横向、纵向的控制，忽略二者之间的耦合关系。具体存在的问题如下：
(1)动力学模型问题：a.为了描述控制信息与车辆响应的对应关系，多种队列车辆节点动力学模型被提出，基于这些模型设计的控制***只包含了车辆的纵向运动而无法涵盖车辆的横向运动；b.现有的车辆动力学模型无法体现队列中不同车辆的异质性，即无法描述车辆之间动力学参数的区别；c.现有的车辆动力学模型只能体现传统车辆前轮转向控制，无法适用于未来四轮转向车辆等。
(2)控制器中，没有涉及多车辆队列横向间距优化控制策略，使车辆之间无法进行横向最优协同。
(3)队列内车辆动力学性能差异对多车辆协同控制影响较大，且领航车与跟随车面临的环境也存在区别，忽略这些要素进行控制易引发安全问题。
中国发明专利201410033746.2公开了一种车辆多目标协调换道辅助自适应巡航控制方法，以加速度为控制变量，以车辆的位置、速度以及加速度为状态变量，以前车跟踪性、多车运动安全性和纵向驾驶舒适性为优化目标，进行模型预测控制，保证车间距和车辆间相对速度误差最小。然而车辆多目标协调换道辅助自适应巡航控制方法无法实现队列内车辆的横向控制。而且由于采用的动力学模型中没有涉及不同车型的动力学特性参数，无法针对各自的动力性能进行精确控制；没有考虑跟随车辆与领航车面临的周围环境差异等问题。
中国发明专利CN201711206133公开了一种智能车队换道方法，运用相对成熟的车辆换道技术，实现车队内车辆依次安全换道。然而该换道方法只考虑了车队内车辆的换道时机，且换道时无法保证车队队形的保持和车辆横纵向耦合控制的实施。
中国发明专利201610957049.5公开了一种控制汽车以簇形式编队行驶的方法，在横向和纵向编队模型上给出了速度控制模型。然而该发明只给出了编队内车辆的运动控制函数，没有从动力学的角度对车辆进行控制，且无法体现车辆之间的动力学差异。这会导致控制模型在高速行驶时控制精度低，且编队内车辆动力学特性相同不符合实际道路行驶情境。
中国发明专利201510896784.5公开了一种用于控制CACC***的速度的装置和方法，提供了一种用于控制协同式自适应巡航(CACC)***的装置和方法，对协同控制的车辆之间信息流传递方法进行了设计。然而该装置和方法没有考虑车辆与车辆之间的具体运动控制方法。
发明内容
本发明的一个目的是设计开发了一种多车辆横纵向耦合协同控制***，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车进行横向和纵向耦合协同控制。
本发明的另一个方法是设计开发了一种多车辆横纵向耦合协同控制方法，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量，更好的进行多车辆横纵向耦合协同控制。
本发明还能以车辆前车轮转角、后车轮转角和纵向车速为控制变量对车辆模型进行线性化处理，进而通过线性化状态方程得到跟随车下一时刻的状态变量。
本发明还能基于BP神经网络对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量。
本发明提供的技术方案为：
一种多车辆横纵向耦合协同控制***，包括：
环境检测模块，用于检测当前环境、道路以及信号灯信息；
队列全局路径规划模块，其根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划，并将路径信息传递给领航车局部路径规划模块；
领航车局部路径规划模块，其用于接收所述环境检测模块的检测信息，并进行局部路径规划和路径跟踪，
跟随车路径修正模块，其接收所述局部路径规划，并对所述局部路径规划进行再修正；
车辆控制模块，其接收修正后的局部路径规划，并进行路径跟踪。
一种多车辆横纵向耦合协同控制方法，包括如下步骤：
步骤1：以车辆前车轮转角、后车轮转角和纵向车速为控制变量，以车辆横向位移、纵向位移、横向车速、加速度和横摆角为状态变量，建立车辆单轨三自由度模型，并进行线性化处理，获得线性化状态方程；
步骤2：根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划得到领航车规划的路径，并根据当前环境、道路以及信号灯信息进行局部路径规划得到跟随车规划的路径；
步骤3：对所述跟随车规划的路径进行优化，获得优化后的控制变量矩阵；
J(k)＝min|f(η,ηref)|+min|ΔU|
式中，J(k)为优化目标函数，η为跟随车修正后的路径，ηref为领航车规划的路径，ΔU为跟随车规划的路径和跟随车修正后的路径的控制变量的变化值矩阵，f(.)为误差函数；
其中，在优化过程中，跟随车满足以下约束条件：
-12°≤β≤12°；
ay,min≤ay≤ay,max；
-2.5°≤αf,t≤2.5°；
-2.5°≤αr,t≤2.5°；
VC≤Vlight,i；
式中，β为跟随车的质心侧偏角，ay为跟随车的侧向加速度，ay,min,ay,max分别为跟随车的侧向加速度的最小值和最大值，αf,t,αr,t分别为跟随车左侧轮胎和右侧轮胎的侧偏角，XC,YC分别为跟随车的横向位置和纵向位置，XO,YO分别为障碍物的横向位置和纵向位置，d为跟随车和障碍物的安全距离，VC为跟随车的纵向车速，Vlight,i为第i类信号灯下的限定车速；
步骤4：将优化后的控制变量矩阵输入线性化状态方程中，得到跟随车辆优化后的状态变量矩阵，进而得到优化后的状态变量对车辆进行协同控制。
优选的是，所述线性化状态方程为：
X(k+1)＝[I+T·A(t)]·X(k)+T·B(t)·U(k)；
式中，X(k+1)为第k+1时刻的车辆状态变量矩阵，I为单位矩阵，T为采样时间，A(t),B(t)为参数矩阵，X(k)为第k时刻的车辆状态变量矩阵，U(k)为第k时刻的车辆控制变量矩阵，Ccf,Ccr分别为车辆前轮、后轮侧偏刚度，m为车辆的质量，分别为车辆纵向和横向速度，lf,lr分别为车辆前轴和后轴轴距，Iz为车辆转动惯量，为车辆横摆角，为车辆横摆角速度。
优选的是，所述车辆单轨三自由度模型为：
式中，分别为车辆纵向和横向加速度，为车辆横摆角加速度，δf,δr分别为车辆前轮、后轮转角，Clf,Clr分别为车辆前轮、后轮纵向力与滑移率比例系数，sf,sr分比为车辆前轮、后轮滑移率，分别为车辆在队列中的纵向、横向速度。
优选的是，所述车辆前轮、后轮滑移率满足：sf＝sr＝0.2。
优选的是，所述步骤3中，优化后的控制变量矩阵的获得具体包括：
当多车辆队列行驶时，基于BP神经网络对跟随车前车轮转角、后车轮转角和纵向车速进行调控优化，包括如下步骤：
步骤1：按照采样周期，采集领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角
步骤2：依次将领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10}；其中，x1为领航车的横向位移系数，x2为领航车的纵向位移系数，x3为领航车的横向车速系数，x4为领航车的加速度系数，x5为领航车的横摆角系数，x6为跟随车的横向位移系数，x7为跟随车的纵向位移系数，x8为跟随车的横向车速系数，x9为跟随车的加速度系数，x10为跟随车的横摆角系数；
步骤3：所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；
步骤4：得到输出层向量z＝{z1,z2,z3}；其中，z1为跟随车前车轮转角调节系数，z2为跟随车后车轮转角调节系数，z3为跟随车纵向车速调节系数，使
其中，z1 i、z2 i、z3 i分别为第i个采样周期输出层向量参数， 分别为设定的跟随车前车轮最大转角、跟随车后车轮最大转角、跟随车最大纵向车速，分别为第i+1个采样周期时的跟随车前车轮转角、跟随车后车轮转角、跟随车纵向车速。
优选的是，在所述步骤1中，初始运行状态下，跟随车前车轮转角、跟随车后车轮转角、跟随车纵向车速满足经验值：
δFV，f，0＝0，
其中，分别为随车前车轮初始转角、跟随车后车轮初始转角、跟随车初始纵向车速。
优选的是，在所述步骤2中，领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角进行规格化公式为：
其中，xj为输入层向量中的参数，Xj分别为测量参数LPV,t、LPV,p、VPV,t、aPV、LFV,t、LFV,p、VFV,t、aFV、j＝1,2,3,4,…,10；Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。
优选的是，所述中间层节点个数m满足：其中n为输入层节点个数，p为输出层节点个数。
优选的是，所述步骤3中，优化后的控制变量矩阵的获得具体包括：采用二次规划求解控制变量的最优矩阵，将目标函数转化为标准型：
min∫(XTQX+UTRU)dt
式中，X为跟随车的状态变量矩阵，U为跟随车的控制变量矩阵，Q和R为权重系数。
本发明所述的有益效果：
(1)本发明提供的多车辆横纵向耦合协同控制***，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车进行横向和纵向耦合协同控制。
(2)本发明提供的多车辆横纵向耦合协同控制方法，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量，进而通过线性化状态方程得到跟随车下一时刻的状态变量，更好的进行多车辆横纵向耦合协同控制。本发明还能基于BP神经网络对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量。
附图说明
图1为本发明所述多车辆横纵向耦合协同控制原理示意图。
图2为本发明所述跟随车路径修正原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
本发明提供一种多车辆横纵向耦合协同控制***，包括：环境检测模块，用于检测当前环境、道路以及信号灯信息；队列全局路径规划模块，其根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划，并将路径信息传递给领航车局部路径规划模块；领航车局部路径规划模块，其用于接收所述环境检测模块的检测信息，并进行局部路径规划和路径跟踪，跟随车路径修正模块，其接收所述局部路径规划，并对所述局部路径规划进行再修正；车辆控制模块，其接收修正后的局部路径规划，并进行路径跟踪。
本发明提供的多车辆横纵向耦合协同控制***，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车进行横向和纵向耦合协同控制。
如图1、2所示，本发明还提供一种多车辆横纵向耦合协同控制方法，包括如下步骤：
步骤1：以车辆前车轮转角、后车轮转角和纵向车速为控制变量，以车辆横向位移、纵向位移、横向车速、加速度和横摆角为状态变量，建立车辆单轨三自由度模型：
式中，分别为车辆纵向和横向加速度，为车辆横摆角加速度，δf,δr分别为车辆前轮、后轮转角，Clf,Clr分别为车辆前轮、后轮纵向力与滑移率比例系数，sf,sr分比为车辆前轮、后轮滑移率，分别为车辆在队列中的纵向、横向速度，Ccf,Ccr分别为车辆前轮、后轮侧偏刚度，m为车辆的质量，分别为车辆纵向和横向速度，lf,lr分别为车辆前轴和后轴轴距，Iz为车辆转动惯量，为车辆横摆角，为车辆横摆角速度。
并对单轨三自由度模型进行线性化处理，获得线性化状态方程：
X(k+1)＝[I+T·A(t)]·X(k)+T·B(t)·U(k)；
式中，X(k+1)为第k+1时刻的车辆状态变量矩阵，I为单位矩阵，T为采样时间，A(t),B(t)为参数矩阵，X(k)为第k时刻的车辆状态变量矩阵，U(k)为第k时刻的车辆控制变量矩阵，需要解释的是，t为连续时间，k为把连续***化为非连续***时的步长。
步骤2：根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划得到领航车规划的路径，并根据当前环境、道路以及信号灯信息进行局部路径规划得到跟随车规划的路径，(初始生成的领航车规划路径和局部规划路径在理想环境下是一致的)；
步骤3：对所述跟随车规划的路径进行优化，获得优化后的控制变量矩阵；
J(k)＝min|f(η,ηref)|+min|ΔU|
式中，J(k)为优化目标函数，η为跟随车修正后的路径，ηref为领航车规划的路径，ΔU为跟随车规划的路径和跟随车修正后的路径的控制变量的变化值矩阵，f(.)为误差函数；
其中，在优化过程中，跟随车满足以下约束条件：
-12°≤β≤12°；
ay,min≤ay≤ay,max；
-2.5°≤αf,t≤2.5°；
-2.5°≤αr,t≤2.5°；
VC≤Vlight,i；
式中，β为跟随车的质心侧偏角，ay为跟随车的侧向加速度，ay,min,ay,max分别为跟随车的侧向加速度的最小值和最大值，αf,t,αr,t分别为跟随车左侧轮胎和右侧轮胎的侧偏角，XC,YC分别为跟随车的横向位置和纵向位置，XO,YO分别为障碍物的横向位置和纵向位置，d为跟随车和障碍物的安全距离，VC为跟随车的纵向车速，Vlight,i为第i类信号灯下的限定车速；
即在对跟随车规划的路径进行优化时，使得跟随车满足上述约束条件的同时，跟随车修正后的路径也要和领航车规划的路径尽可能的相似，使得整体队列更加整齐美观。
步骤4：将优化后的控制变量矩阵输入线性化状态方程中，得到跟随车辆优化后的状态变量矩阵：
Xop(k+1)＝[I+T·A(t)]·X(k)+T·B(t)·Uop(k)
其中，Xop(k+1)为跟随车辆优化后的状态变量矩阵，Uop(k)为优化后的控制变量矩阵。
车辆三自由度动力学模型目的在于理论描述某控制变量作用下，车辆在纵向、横向以及横摆方向的运动响应，对该公式进行的合理简化，比如：小转角前提下，将侧偏角视为0；认为滑移率保持在0.2(路面附着系数峰值)左右均在本发明的保护范围以内。当前模型可用于描述多个四轮线控转向车辆的协同控制，当后轮转角设置为0时，则为传统前轮转向车辆。
优化后的控制变量矩阵的获得具体包括：当多车辆队列行驶时，基于BP神经网络对跟随车前车轮转角、后车轮转角和纵向车速进行调控优化，包括如下步骤：
步骤1：建立BP神经网络模型；
本发明采用的BP网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示车辆行驶状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由***实际需要输出的响应确定。
该网络的数学模型为：
输入层向量：x＝(x1,x2,…,xn)T
中间层向量：y＝(y1,y2,…,ym)T
输出层向量：z＝(z1,z2,…,zp)T
本发明中，输入层节点数为n＝10，输出层节点数为p＝3。隐藏层节点数m由下式估算得出：
按照采样周期，输入的10个参数为，x1为领航车的横向位移系数，x2为领航车的纵向位移系数，x3为领航车的横向车速系数，x4为领航车的加速度系数，x5为领航车的横摆角系数，x6为跟随车的横向位移系数，x7为跟随车的纵向位移系数，x8为跟随车的横向车速系数，x9为跟随车的加速度系数，x10为跟随车的横摆角系数；
由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。
具体而言，对于领航车的横向位移LPV,t，进行规格化后，得到领航车的横向位移系数x1：
其中，和分别为领航车的最小横向位移和最大横向位移。
同样的，对于领航车的纵向位移LPV,p，进行规格化后，得到领航车的纵向位移系数x2：
其中，和分别为领航车的最小纵向位移和最大纵向位移。
对领航车的横向车速VPV,t，进行规格化后，得到领航车的横向车速系数x3：
其中，和分别为领航车的最小横向车速和最大横向车速。
对领航车的加速度aPV，进行规格化后，得到领航车的加速度系数x4：
其中，和分别为领航车的最小加速度和最大加速度。
对领航车的横摆角进行规格化后，得到领航车的横摆角系数x5：
其中，和分别为领航车的最小横摆角和最大横摆角。
对于跟随车的横向位移LFV,t，进行规格化后，得到G跟随车的横向位移系数x6：
其中，和分别为跟随车的最小横向位移和最大横向位移。
同样的，对于跟随车的纵向位移LFV,p，进行规格化后，得到领航车的纵向位移系数x7：
其中，和分别为跟随车的最小纵向位移和最大纵向位移。
对跟随车的横向车速VFV,t，进行规格化后，得到领航车的横向车速系数x8：
其中，和分别为跟随车的最小横向车速和最大横向车速。
对跟随车的加速度aFV，进行规格化后，得到领航车的加速度系数x9：
其中，和分别为跟随车的最小加速度和最大加速度。
对跟随车的横摆角进行规格化后，得到跟随车的横摆角系数x10：
其中，和分别为跟随车的最小横摆角和最大横摆角。
输出信号的3个参数分别表示为：z1为跟随车前车轮转角调节系数，z2为跟随车后车轮转角调节系数，z3为跟随车纵向车速调节系数；
跟随车前车轮转角调节系数z1表示为下一个采样周期中的跟随车前车轮转角与当前采样周期中设定的跟随车前车轮最大转角之比，即在第i个采样周期中，采集到的跟随车前车轮转角为通过BP神经网络输出第i个采样周期的跟随车前车轮转角调节系数z1 i后，控制第i+1个采样周期中跟随车前车轮转角为使其满足
跟随车后车轮转角调节系数z2表示为下一个采样周期中的跟随车后车轮转角与当前采样周期中设定的跟随车后车轮最大转角之比，即在第i个采样周期中，采集到的跟随车后车轮转角为通过BP神经网络输出第i个采样周期的跟随车后车轮转角调节系数z2 i后，控制第i+1个采样周期中跟随车后车轮转角为使其满足
跟随车纵向车速调节系数z3表示为下一个采样周期中的跟随车纵向车速与当前采样周期中设定的跟随车最大纵向车速之比，即在第i个采样周期中，采集到的跟随车纵向车速为通过BP神经网络输出第i个采样周期的跟随车纵向车速调节系数z3 i后，控制第i+1个采样周期中的跟随车纵向车速为使其满足
步骤2：进行BP神经网络的训练。
建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值wij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值wjk，隐层节点j的阈值θj，输出层节点k的阈值wij、wjk、θj、θk均为-1到1之间的随机数。
在训练过程中，不断修正wij和wjk的值，直至***误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。
如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值。
表1训练过程各节点值
步骤3：采集数据运行参数输入神经网络得到调控系数；
当多车辆队列行驶时，即初始运行状态下，跟随车前车轮转角、跟随车后车轮转角、跟随车纵向车速满足经验值：
δFV，f，0＝0，
其中，分别为随车前车轮初始转角、跟随车后车轮初始转角、跟随车初始纵向车速。
同时，测量领航车的初始横向位移LPV,t0、初始纵向位移LPV,p0、初始横向车速VPV,t0、初始加速度aPV0和初始横摆角以及跟随车的初始横向位移LFV,t0、初始纵向位移LFV,p0、初始横向车速VFV,t0、初始加速度aFV0和初始横摆角通过将上述参数规格化，得到BP神经网络的初始输入向量通过BP神经网络的运算得到初始输出向量
步骤4：得到初始输出向量后，即可调节跟随车的前车轮转角、后车轮转角和纵向车速，使下一个采样周期跟随车的前车轮转角、后车轮转角和纵向车速分别为：
通过传感器获取第i个采样周期中的领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角通过进行规格化得到第i个采样周期的输入向量xi＝(x1 i,x2 i,x3 i,x4 i,x5 i,x6 i,x7 i,x8 i,x9 i,x10 i)，通过BP神经网络的运算得到第i个采样周期的输出向量zi＝(z1 i,z2 i,z3 i)，然后控制调节跟随车的前车轮转角、后车轮转角和纵向车速，使第i+1个采样周期时跟随车的前车轮转角、后车轮转角和纵向车速分别为：
最终得到跟随车优化后的控制变量矩阵。
当然，还可以采用二次规划的方法获得跟随车优化后的控制变量矩阵，即采用二次规划求解控制变量的最优矩阵，将目标函数转化为标准型：
min∫(XTQX+UTRU)dt
式中，X为跟随车的状态变量矩阵，U为跟随车的控制变量矩阵，Q和R为权重系数。
当上述标准型的目标函数最小时得到的矩阵即为最优矩阵。
本发明提供的多车辆横纵向耦合协同控制方法，跟随车能够根据领航车的规划路径和跟随车的环境、道路以及信号灯信息，对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量，进而通过线性化状态方程得到跟随车下一时刻的状态变量，更好的进行多车辆横纵向耦合协同控制。本发明还能基于BP神经网络对跟随车的路径进行修正并优化得到控制变量。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (10)
1.一种多车辆横纵向耦合协同控制***，其特征在于，包括：
环境检测模块，用于检测当前环境、道路以及信号灯信息；
队列全局路径规划模块，其根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划，并将路径信息传递给领航车局部路径规划模块；
领航车局部路径规划模块，其用于接收所述环境检测模块的检测信息，并进行局部路径规划和路径跟踪，
跟随车路径修正模块，其接收所述局部路径规划，并对所述局部路径规划进行再修正；
车辆控制模块，其接收修正后的局部路径规划，并进行路径跟踪。
2.一种多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：以车辆前车轮转角、后车轮转角和纵向车速为控制变量，以车辆横向位移、纵向位移、横向车速、加速度和横摆角为状态变量，建立车辆单轨三自由度模型，并进行线性化处理，获得线性化状态方程；
步骤2：根据队列当前位置与目标位置，进行路径全局规划得到领航车规划的路径，并根据当前环境、道路以及信号灯信息进行局部路径规划得到跟随车规划的路径；
步骤3：对所述跟随车规划的路径进行优化，获得优化后的控制变量矩阵；
J(k)＝min|f(η,ηref)|+min|ΔU|
式中，J(k)为优化目标函数，η为跟随车修正后的路径，ηref为领航车规划的路径，ΔU为跟随车规划的路径和跟随车修正后的路径的控制变量的变化值矩阵，f(.)为误差函数；
其中，在优化过程中，跟随车满足以下约束条件：
-12°≤β≤12°；
ay,min≤ay≤ay,max；
-2.5°≤αf,t≤2.5°；
-2.5°≤αr,t≤2.5°；
VC≤Vlight,i；
式中，β为跟随车的质心侧偏角，ay为跟随车的侧向加速度，ay,min,ay,max分别为跟随车的侧向加速度的最小值和最大值，αf,t,αr,t分别为跟随车左侧轮胎和右侧轮胎的侧偏角，XC,YC分别为跟随车的横向位置和纵向位置，XO,YO分别为障碍物的横向位置和纵向位置，d为跟随车和障碍物的安全距离，VC为跟随车的纵向车速，Vlight,i为第i类信号灯下的限定车速；
步骤4：将优化后的控制变量矩阵输入线性化状态方程中，得到跟随车辆优化后的状态变量矩阵，进而得到优化后的状态变量对车辆进行协同控制。
3.如权利要求2所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述线性化状态方程为：
X(k+1)＝[I+T·A(t)]·X(k)+T·B(t)·U(k)；
式中，X(k+1)为第k+1时刻的车辆状态变量矩阵，I为单位矩阵，T为采样时间，A(t),B(t)为参数矩阵，X(k)为第k时刻的车辆状态变量矩阵，U(k)为第k时刻的车辆控制变量矩阵，Ccf,Ccr分别为车辆前轮、后轮侧偏刚度，m为车辆的质量，分别为车辆纵向和横向速度，lf,lr分别为车辆前轴和后轴轴距，Iz为车辆转动惯量，为车辆横摆角，为车辆横摆角速度。
4.如权利要求3所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述车辆单轨三自由度模型为：
式中，分别为车辆纵向和横向加速度，为车辆横摆角加速度，δf,δr分别为车辆前轮、后轮转角，Clf,Clr分别为车辆前轮、后轮纵向力与滑移率比例系数，sf,sr分比为车辆前轮、后轮滑移率，分别为车辆在队列中的纵向、横向速度。
5.如权利要求4所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述车辆前轮、后轮滑移率满足：sf＝sr＝0.2。
6.如权利要求2、3、4或5所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述步骤3中，优化后的控制变量矩阵的获得具体包括：
当多车辆队列行驶时，基于BP神经网络对跟随车前车轮转角、后车轮转角和纵向车速进行调控优化，包括如下步骤：
步骤1：按照采样周期，采集领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角
步骤2：依次将领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角进行规格化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10}；其中，x1为领航车的横向位移系数，x2为领航车的纵向位移系数，x3为领航车的横向车速系数，x4为领航车的加速度系数，x5为领航车的横摆角系数，x6为跟随车的横向位移系数，x7为跟随车的纵向位移系数，x8为跟随车的横向车速系数，x9为跟随车的加速度系数，x10为跟随车的横摆角系数；
步骤3：所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；
步骤4：得到输出层向量z＝{z1,z2,z3}；其中，z1为跟随车前车轮转角调节系数，z2为跟随车后车轮转角调节系数，z3为跟随车纵向车速调节系数，使
其中，z1 i、z2 i、z3 i分别为第i个采样周期输出层向量参数， 分别为设定的跟随车前车轮最大转角、跟随车后车轮最大转角、跟随车最大纵向车速，分别为第i+1个采样周期时的跟随车前车轮转角、跟随车后车轮转角、跟随车纵向车速。
7.如权利要求6所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，在所述步骤1中，初始运行状态下，跟随车前车轮转角、跟随车后车轮转角、跟随车纵向车速满足经验值：
δFV,f,0＝0，
其中，δFV,f,0、分别为随车前车轮初始转角、跟随车后车轮初始转角、跟随车初始纵向车速。
8.如权利要求7所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，在所述步骤2中，领航车的横向位移LPV,t、纵向位移LPV,p、横向车速VPV,t、加速度aPV和横摆角以及跟随车的横向位移LFV,t、纵向位移LFV,p、横向车速VFV,t、加速度aFV和横摆角进行规格化公式为：
其中，xj为输入层向量中的参数，Xj分别为测量参数LPV,t、LPV,p、VPV,t、aPV、LFV,t、LFV,p、VFV,t、aFV、j＝1,2,3,4,…,10；Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。
9.如权利要求8所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述中间层节点个数m满足：其中n为输入层节点个数，p为输出层节点个数。
10.如权利要求2、3、4或5所述的多车辆横纵向耦合协同控制方法，其特征在于，所述步骤3中，优化后的控制变量矩阵的获得具体包括：采用二次规划求解控制变量的最优矩阵，将目标函数转化为标准型：
min∫(XTQX+UTRU)dt
式中，X为跟随车的状态变量矩阵，U为跟随车的控制变量矩阵，Q和R为权重系数。
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Legal Events
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| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20200522 Termination date: 20201031 |