CN111086400B - 全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法及***,通过对车辆各独立驱动车轮的纵向驱动力的直接控制,实现车辆各平面运动自由度的解耦,使车辆质心处的平面运动矢量可以直接受控,进而使车辆完成传统车辆无法完成的高机动性动作,包括平面蟹形运动与原地转向运动等,大幅提高无人车的轨迹跟踪能力与机动能力。本发明适用于采用全轮独立转向及独立驱动技术的无人车,采用该直接力动力学控制***能够实现各车轮转向角及驱动力的综合协调控制,使车辆更好的完成平面蟹形运动、原地转向运动等复杂动作,提高无人车在狭窄空间等极端环境下的轨迹跟踪能力与机动能力,满足民用复杂场景或军用场景下无人车的使用需要。
Description
技术领域
本发明涉及一种动力学控制***,具体涉及一种无人车动力学控制***,属于无人车与自动驾驶车辆技术领域。
背景技术
自动驾驶车辆是未来汽车产业的重要发展方向,也是人工智能技术落地的重要领域之一。无人车是指具有自主行为能力并完全省略人类驾驶机构的车辆,具有智能化、线控化、机器人化、多功能化的特点。无人车的使用目的为替代人类执行作业任务,包括但不限于打击、作战、巡逻、侦察、物流、运输、摆渡、配送、清扫等民用或军用任务,在民用或军用领域具有非常广阔的应用前景,是未来智能交通与智慧城市建设的重要组成部分,更是我国新一代陆军装备发展的重要依托。因此,无人车理论与技术的研究对我国国民经济发展与国防安全建设具有重要战略意义。
由于特殊的使用功能,无人车完全省略人类操作机构,其底盘必须采用全线控架构,即转向***、驱动***及制动***完全由电子控制***控制,实现完全的线控转向、线控驱动及线控制动。在另一方面,为了提高无人车的操纵性、稳定性、机动性及可控性,无人车多采用各车轮独立驱动及独立转向技术,使得各车轮的转向角及驱动力都独立可控,大幅增加无人车的执行机构可控自由度,从而满足民用复杂场景或军用场景下的无人车使用需求。
无人车的动力学控制***直接影响无人车的操纵性、稳定性、机动性及可控性,如何针对采用全轮独立转向及独立驱动技术的无人车设计高性能的动力学控制***,以提高无人车的综合性能,是当下无人车领域研究的重点与难点。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法,通过对车辆各独立驱动车轮的纵向驱动力的直接控制,实现车辆各平面运动自由度的解耦,使车辆质心处的平面运动矢量可以直接受控,进而使车辆完成传统车辆无法完成的高机动性动作,包括平面蟹形运动与原地转向运动等,大幅提高无人车的轨迹跟踪能力与机动能力。
所述无人车的四个车轮均为独立驱动车轮;所述的全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法具体为:
当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时:
基于车辆动力学模型,计算在当前模式下的目标主动横摆力矩,使所述无人车的理想质心侧偏角βd及理想横摆角速度rd满足下述公式:
其中:δ为车辆前后车轮转角;t指时间;
然后将计算的目标主动横摆力矩以车轮驱动力的形式分配至所述无人车的各独立驱动车轮;
当所述无人车处于原地转向模式时:
首先将无人车的各独立转向车轮控制在设定位置,该设定位置使在原地转向过程中所述无人车的转向中心位于车辆形心或质心位置;
然后将设定的主动横摆力矩以车轮驱动力的形式分配至所述无人车的各独立驱动车轮,各车轮独立驱动力按照车轮垂直载荷的比例进行分配,主动横摆力矩与各车轮驱动力的关系为:
其中:Md′es为设定的主动横摆力矩;B为车辆轮距;k为离散时间;L为车辆轴距;Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力。
进一步的,当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,采用下述方法进行目标主动横摆力矩的计算:
建立所述无人车包含参数不确定性及主动横摆力矩输入的闭环动力学方程:
u(t)=Kx(t)
其中:x(t)为车辆的横向动力学状态参数;u(t)为主动横摆力矩输入,w(t)为前后轮转向轮转角输入;K为控制率;A、B2、B1是无人车的状态参数矩阵,由无人车的动力学状态参数决定;ΔA、ΔB2、ΔB1是无人车横向动力学***的不确定矩阵,用来表征参数不确定性;
采用鲁棒控制方法计算所述控制率K;令主动横摆力矩鲁棒控制器的控制输出为z1(t)和z2(t),则有:
式中:
设计控制律K,以满足:
式中:γ1和γ2为一个给定的实数;β为目标质心侧偏角,r为目标横摆角速度;
在获得控制律K后,车辆目标主动横摆力矩即为u(t)=Kx(t)。
进一步的,当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,按照各车轮垂直载荷的比例分配各独立驱动车轮的驱动力:
无人车左侧车轮和右侧车轮的驱动力分配比例函数为:
式中:κl为左侧车轮的驱动力分配比例函数;κr为右侧车轮的驱动力分配比例函数;Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮纵向驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力;k为离散时间;
车辆的目标总驱动力FxT、目标主动横摆力矩Mdes和各车轮驱动力的关系为:
式中:B为车辆轮距;lf为无人车质心到前轴距离;lr为无人车质心到后轴距离;δ为车轮转角;
则各独立驱动车轮的驱动力分配结果为:
此外,本发明提供一种全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制***,采用上述直接力动力学控制方法;所述直接力动力学控制***包括:控制指令层、底盘上层控制层、底盘下层控制层、执行机构控制层和状态参数反馈层;
所述控制指令层用于将底盘控制指令发送给底盘上层控制层,所述底盘控制指令包括:目标转向模式、目标车轮转角、目标总驱动力、目标总制动力;
所述底盘上层控制层包括:目标指令解算模块和横摆力矩计算模块;所述底盘上层控制层接收到所述底盘控制指令后,所述目标指令解算模块进行底盘控制指令的解算;
当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,所述横摆力矩计算模块基于车辆动力学模型,计算在当前模式下的目标主动横摆力矩;当所述无人车处于原地转向模式时,所述横摆力矩计算模块直接接收所述控制指令层发送的主动横摆力矩;
所述底盘上层控制层将解算的目标指令和计算的目标横摆力矩或接收的主动横摆力矩发送给底盘下层控制层;所述底盘下层控制层依据控制指令中的目标总驱动力和底盘上层控制层所计算的目标主动横摆力矩计算每个独立驱动车轮的纵向驱动力;然后依据计算得到的每个独立驱动车轮的纵向驱动力后将对应的控制信息发送给执行机构控制层;所述底盘下层控制层还依据所解算的目标指令,将对应的控制信息发送给执行机构控制层;同时所述还通过对各独立驱动车轮的驱动电机的控制实现各独立驱动车轮滑移率的控制;
所述执行机构控制层依据接收到的底盘下层控制层的控制信息实现对线控转向***、线控驱动***及线控制动***中执行机构的控制;
所述车辆状态参数反馈层用于对车辆的动力学状态参数进行实时监测,并反馈给底盘上层控制层;所述车辆的动力学状态参数包括:车辆速度、横摆角速度、质心侧偏角、电机转矩和电机转速。
有益效果:
(1)本发明适用于采用全轮独立转向及独立驱动技术的无人车,采用该直接力动力学控制***能够实现各车轮转向角及驱动力的综合协调控制,使车辆更好的完成平面蟹形运动、原地转向运动等复杂动作,提高无人车在狭窄空间等极端环境下的轨迹跟踪能力与机动能力,满足民用复杂场景或军用场景下无人车的使用需要。
(2)本发明通过各独立驱动车轮所产生的主动横摆力矩以克服车辆运动过程中由于参数不确定性或外部环境所产生的干扰,可以极大程度保证控制***的鲁棒性,提高无人车在执行点对点无横摆运动、原地转向运动中机动动作中的抗干扰能力。
附图说明
图1为本发明的直接力控制动力学控制***的架构图;
图2为全轮独立转向独立驱动4×4无人车前后桥同相位转向(图a)和原地转向模式(图b)示意图;
图3为无人车在前后桥同相位转向(平面蟹形转向)工况下的动力学模型示意图;
图4为平面蟹形运动模式下的驱动力分配示意图;
图5为直接力控制动力学控制***在蟹形转向中的应用示意图;
图6为原地转向模式下的驱动力分配示意图;
图7为直接力控制动力学控制***在原地转向中的应用示意图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例,对本发明进行详细描述。
本实施例提供一种用于全轮独立转向及独立驱动无人车的直接力动力学控制***,通过对车辆各独立驱动车轮的纵向驱动力的直接控制,实现车辆各平面运动自由度的解耦,使车辆质心处的平面运动矢量可以直接受控,进而使车辆完成传统车辆无法完成的高机动性动作,能够大幅提高无人车的轨迹跟踪能力与机动能力。
以4×4无人车为例,全轮独立转向及独立驱动无人车的四个车轮均为驱动轮和转向轮,每个车轮对应一个驱动电机和一个转向电机,使得四个车轮能够独立驱动和独立转向。
无人车直接力动力学控制***属于无人车底盘动力学控制***,其典型架构包括如图1所示的五个控制层,包括:控制指令层、底盘上层控制层、底盘下层控制层、执行机构控制层和状态参数反馈层。
其中控制指令层用于将无人车的智能决策结果作为底盘控制指令发送给底盘上层控制层;对于全轮独立转向全轮独立驱动的无人车来说,底盘控制指令包括:无人车的目标转向模式、目标车轮转角、目标总驱动力、目标总制动力等控制指令信息,其中目标转向模式包括:前桥转向、后桥转向、前后桥同/反相位转向、原地转向等转向模式;该控制信息来自于无人车智能决策或路径规划单元的计算结果;控制指令层将底盘控制指令输出至底盘上层控制层。
底盘上层控制层是该直接力动力学控制***的核心,其包括:目标指令解算模块和横摆力矩计算模块。底盘上层控制层获得来自控制指令层的底盘控制指令后,目标指令解算模块通过通信协议进行底盘控制指令的解算,横摆力矩计算模块计算目标主动横摆力矩或直接接收控制指令层发送的主动横摆力矩;然后底盘上层控制层将解算的目标指令和计算/接收的横摆力矩发送给底盘下层控制层。其中目标指令解算如将无人车遥控***的转角信号(即目标车轮转角)解算成对应的转向电机的角度,此时目标指令即为转向电机的角度;将遥控***的驱动信号(即目标总驱动力)解算成对应的驱动电机的力矩,此时目标指令即为驱动电机的力矩。横摆力矩计算模块基于车辆动力学模型,计算在当前转向模式下的目标主动横摆力矩值,并通过独立驱动电机施加给车辆,以提高车辆的轨迹保持能力,克服来自动力学***不确定性等外部干扰的扰动。
底盘下层控制层用于无人车各独立驱动车轮纵向驱动力的分配和各独立驱动车轮滑移率的控制,包括:驱动力分配模块与车轮滑移率控制模块。在驱动力分配模块中,由总驱动力需求(即控制指令中的目标总驱动力)及横摆力矩需求(底盘上层控制层所计算的目标主动横摆力矩)计算每个独立驱动车轮的纵向驱动力;在车轮滑移率控制模块中,通过控制各独立驱动车轮的驱动电机实现各独立驱动车轮滑移率的控制。底盘下层控制层依据计算得到的每个独立驱动车轮的纵向驱动力和转向角后将对于的控制信息发送给执行机构控制层,如转向电机的角度,驱动电机的转矩,制动电机的角度等。
执行机构控制层依据接收到的底盘下层控制层的控制信息实现对线控转向***、线控驱动***及线控制动***中执行机构的控制,其中线控转向***中的执行机构为转向电机,线控驱动***中的执行机构为驱动电机,制线控制动***中的执行机构为制动电机。
车辆状态参数反馈层用于对车辆的动力学状态参数进行实时监测,并反馈给底盘上层控制层,保障车辆动力学控制***的参数反馈需要;车辆的动力学状态参数包括:车辆速度、横摆角速度、质心侧偏角、电机转矩和电机转速等。
下面分别以前后桥同相位(平面蟹形转向)转向模式和原地转向模式为例,介绍该直接力控制动力学控制***工作原理。
图2(a)所示为全轮独立转向独立驱动无人车的前后桥同相位转向模式。
图3为全轮独立转向独立驱动无人车在平面蟹形转向工况下的二自由度动力学模型示意图。令坐标系oxy的原点位于车辆中心处,因独立转向无人车辆四个车轮的转向机构完全相同,忽略阿克曼转向几何特性所带来的左右侧车轮转角的偏差,令δf和δr分别为无人车前轮转向角和后轮转向角,则δf=δr;令Fyf为前轮总侧向力,Fyr为后轮总侧向力,M为独立驱动车轮两侧独立驱动电机所提供的主动横摆力矩。令u(t)为动力学***的主动横摆力矩输入,w(t)为前后轮转向轮转角输入,则车辆的蟹形转向二自由度模型为:
式中:
式中:x(t)为车辆的横向动力学状态参数;A、B2、B1是车辆的状态参数矩阵,由车辆的动力学状态参数决定;β为车辆质心侧偏角,r为车辆横摆角速度,cf为前轮侧偏刚度,cr为后轮侧偏刚度,lf为质心距前轴距离,lr为质心距后轴距离,Iz为车辆横摆惯量,m为整车质量,u为车辆速度。
考虑动力学***参数不确定性的扰动,包括:轮胎力学特性参数不确定性、动力学***惯性参数不确定性等扰动,则包含参数不确定性的动力学模型为:
式中:ΔA、ΔB2、ΔB1是车辆横向动力学***的不确定矩阵,用来表征***的参数不确定性。
同时,对于蟹形转向模式下的无人车辆来说,其前后桥车轮同时参与同相位转向,由于四个车轮采用独立转向技术,因此各车轮可能存在由于控制误差、装配误差及信号延迟误差等所带来的车轮转向角不同的现象,此类现象所带来的参数不确定性也可被认为是上述轮胎力学特性参数不确定性。
车辆在蟹形转向模式换道过程中,基于四轮独立转向技术,前后桥车轮进行了同相位同角度转向以使车辆实现“点对点”的无横摆行走。但在实际的运动工况中,由于侧风横向干扰、路面附着系数变化、坡度干扰、独立转向车轮转向角误差、控制信号延迟误差等多种原因,车辆可能出现路径偏移或产生横摆运动等不理想的运动现象。在这种情况下,车辆的质心侧偏角则会偏离理想值,并且横摆角速度不再为零,即车辆质心的实际运动矢量箭头与目标运动矢量箭头出现误差,无法维持理想的车辆“点对点”无横摆运动。基于此,本方案提出直接力动力学控制***,采用“直接力控制”鲁棒横摆力矩控制器产生主动横摆力矩以对抗外部干扰,从而减小质心的实际运动矢量箭头与目标运动矢量箭头的偏差,使车辆的质心侧偏角及横摆角速度跟随其预先设定的理想值,进而保证车辆完全实现“点对点”无横摆行走,提高无人车的轨迹跟踪能力与机动能力,图5描述了在车辆蟹形转向模式换道工况时“直接力控制”动力学控制***的作动示意图。其具体实现方式为:
在蟹形转向换道工况下的车辆质心处理想运动矢量可由理想质心侧偏角βd及理想横摆角速度rd表达:
其中:δ为车辆前后车轮转角δ=δf=δr;t是指时间。
为保证“点对点”移动,则必须保证车辆的理想质心侧偏角与车轮转角相等,而车辆的横摆角速度必须等于零。则考虑包含不确定性及主动横摆力矩输入的闭环动力学方程为:
其中:K为控制率。
采用鲁棒控制方法计算该控制率K,进而获得目标主动横摆力矩;为保证主动横摆力矩控制器的鲁棒性能,考虑车辆质心侧偏角及横摆角速度的响应性能。令主动横摆力矩鲁棒控制器的控制输出为z1(t)和z2(t),则有:
为减少车辆质心侧偏角在跟踪理想值时的波动和超调,考虑控制输出z1(t)的Energy-to-peak性能,应有:
式中:γ1为一个给定的足够小的实数。
同样地,为减少车辆横摆角速度在跟踪零值时的波动平均值,考虑控制输出z2(t)的Energy-to-energy性能以设计H无穷控制器,应有:
式中:γ2为一个给定的足够小的实数。
则本方案中的动力学控制***的主动横摆力矩控制器的设计目标为:寻找到合适的控制律K以使闭环动力学***稳定并使控制器控制输出满足式(5)和式(6)中所描述的鲁棒性能指标(即使车辆的目标质心侧偏角与车轮转角相等,而车辆的目标横摆角速度等于零)。
在获得控制律K后,车辆的主动横摆力矩输入u(t)为:
u(t)=Kx(t) (7)
式中:x(t)为车辆的横向动力学状态参数。
由此获得车辆目标主动横摆力矩,即上述公式(7)计算得到的主动横摆力矩输入u(t))。
然后将计算的目标主动横摆力矩分配到各独立驱动车轮上。独立驱动车轮的驱动力分配与滑移率控制将直接影响到车辆的行驶能力及操纵稳定性。根据轮胎力学的基本原理可知,轮胎的附着裕度与作用在轮胎上的垂直载荷成正比例关系。因此,为最大限度提高车辆的行驶能力及操纵稳定性,各独立驱动车轮的驱动力分配应与各车轮的垂直载荷成比例关系。
图4表示了在蟹形转向模式驱动力分配的示意图。位于质心位置的箭头FXT示意了无人车智能决策或路径规划单元所给定的整车的目标总驱动力,质心位置的旋转箭头M示意了此时整车的目标主动横摆力矩,车轮处的圆形示意了此时车辆各个车轮所受到的垂向载荷,车轮处的箭头示意了此时车辆各个车轮的驱动力。当计算得到车辆的目标主动横摆力矩后,则需要将目标主动横摆力矩至各车轮驱动力的分配。此时,车辆的各车轮独立驱动力将按照各车轮垂直载荷的比例进行分配,以减小轮胎可能出现的滑移现象或者轮胎附着能力利用不充分的现象。
为实现按照轮胎垂直载荷比例进行独立驱动车轮驱动力的分配,定义左右侧车轮的驱动力分配比例函数:
式中:Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力;k为离散时间;κl为左侧车轮的驱动力分配比例函数;κr为右侧车轮的驱动力分配比例函数。
车辆的目标总驱动力FxT、目标主动横摆力矩Mdes和各车轮驱动力关系如下:
式中:B为车辆轮距;lf为车辆质心到前轴距离;lr为车辆质心到后轴距离;δ为车轮转角(每个车轮转角相同)。
根据上式,各独立驱动车轮的驱动力分配结果为:
根据上式,则可以完成依据目标总驱动力和目标主动横摆力矩对各车轮驱动力的分配。依据附图1所示总体控制架构,当各车轮被驱动后则进入独立驱动车轮滑移率控制模块以及执行机构控制层,从而完成整个动力学控制***的闭环。
在上文中,以平面蟹形运动为例,描述了该动力学控制***中鲁棒横摆力矩控制器的设计。双移线换道工况是无人车一个非常典型的工况,其主动横摆力矩的干预旨在维持车辆质心运动矢量箭头跟随理想值,包括:理想质心侧偏角和理想横摆角速度,从而使车辆完成“点对点”无横摆的高机动性行走。
无人车的另一个典型使用工况是原地转向工况,图2(b)所示为全轮独立转向独立驱动无人车的原地转向模式,其可被用来提高无人车在狭窄空间下的机动能力,例如在运动受限的狭窄空间下进行掉头转向等机动性运动。在原地转向工况中,首先根据遥控人员指令或者自动驾驶***的决策与规划模块的控制指令,将无人车的各独立转向车轮控制在如图2(b)所示的特定位置,该特定位置使在原地转向的过程中转向中心位于车辆形心或质心位置,进而保证良好的原地转向性能与姿态。此时,直接力动力学控制***的主要目的则是依据给定的主动横摆力矩,合理的对各个车轮的驱动力进行分配,使车辆实现良好的原地转向机动动作,并且消除车辆在原地转向工况中的质心位置水平漂移。
进一步地,此时车辆主动横摆力矩的大小也可用于调整车辆的原地转向速度。当主动横摆力矩值增大时,车辆的原地转向速度更快。同时,假设此时出现侧风干扰、轮胎地面附着系数变化、坡度变化等原因,则车辆在原地转向工况中会出现不均匀横摆角速度的原地转向现象,或者出现质心位置的水平漂移波动,从而影响到原地转向的性能指标和轨迹可控性。因此,在采用直接力控制动力学控制***的原地转向工况中,独立驱动车轮的驱动力分配以及滑移率控制同样十分重要,以减少或消除轮胎滑移所带来的质心位置波动,从而维持良好的原地转向性能与姿态。
图6显示了在原地转向模式下驱动力分配的示意图。质心位置的旋转箭头示意了此时的车辆主动横摆力矩,车轮处的圆形示意了此时车辆各个车轮所受到的垂向载荷,车轮处的箭头示意了此时车辆各个车轮的驱动力(其中:Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力)。
当车辆的主动横摆力矩由遥控***或自动驾驶***确定后,则需要将主动横摆力矩分配至各车轮驱动力,车辆的各车轮独立驱动力将按照各车轮垂直载荷的比例进行分配,以减小轮胎可能出现的滑移现象或者轮胎附着能力利用不充分的现象,此时车辆主动横摆力矩与各车轮驱动力的关系应为:
其中:Md′es为设定的主动横摆力矩;B为车辆轮距;k为离散时间;L为车辆轴距。
车辆的各车轮在该驱动力的作用下实现如图7所示的原地转向。
综上所述,以上仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法,所述无人车的四个车轮均为独立驱动车轮;其特征在于:
当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时:
基于车辆动力学模型,计算在当前模式下的目标主动横摆力矩,使所述无人车的理想质心侧偏角βd及理想横摆角速度rd满足下述公式:
其中:δ为车辆前后车轮转角;t指时间;
然后将计算的目标主动横摆力矩以车轮驱动力的形式分配至所述无人车的各独立驱动车轮;
当所述无人车处于原地转向模式时:
首先将无人车的各独立转向车轮控制在设定位置,该设定位置使在原地转向过程中所述无人车的转向中心位于车辆形心或质心位置;
然后将设定的主动横摆力矩以车轮驱动力的形式分配至所述无人车的各独立驱动车轮,各车轮独立驱动力按照车轮垂直载荷的比例进行分配,主动横摆力矩与各车轮驱动力的关系为:
其中:Md′es为设定的主动横摆力矩;B为车辆轮距;k为离散时间;L为车辆轴距;Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力。
2.如权利要求1所述的全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法,其特征在于,当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,采用下述方法进行目标主动横摆力矩的计算:
建立所述无人车包含参数不确定性及主动横摆力矩输入的闭环动力学方程:
u(t)=Kx(t)
其中:x(t)为车辆的横向动力学状态参数;u(t)为主动横摆力矩输入,w(t)为前后轮转向轮转角输入;K为控制率;A、B2、B1是无人车的状态参数矩阵,由无人车的动力学状态参数决定;ΔA、ΔB2、ΔB1是无人车横向动力学***的不确定矩阵,用来表征参数不确定性;
采用鲁棒控制方法计算所述控制率K;令主动横摆力矩鲁棒控制器的控制输出为z1(t)和z2(t),则有:
式中:
设计控制律K,以满足:
式中:γ1和γ2为一个给定的实数;β为目标质心侧偏角,r为目标横摆角速度;
在获得控制律K后,无人车的目标主动横摆力矩即为u(t)=Kx(t)。
3.如权利要求2所述的全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制方法,其特征在于,当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,按照各车轮垂直载荷的比例分配各独立驱动车轮的驱动力:
令无人车左侧车轮和右侧车轮的驱动力分配比例函数为:
式中:κl为左侧车轮的驱动力分配比例函数;κr为右侧车轮的驱动力分配比例函数;Fx11为左前车轮驱动力;Fx12为右前车轮纵向驱动力;Fx21为左后车轮驱动力;Fx22为右后车轮驱动力;Fz11为左前车轮垂向力;Fz12为右前车轮垂向力;Fz21为左后车轮垂向力;Fz22为右后车轮垂向力;k为离散时间;
车辆的目标总驱动力FxT、目标主动横摆力矩Mdes和各车轮驱动力的关系为:
式中:B为车辆轮距;lf为无人车质心到前轴距离;lr为无人车质心到后轴距离;δ为车轮转角;
则各独立驱动车轮的驱动力分配结果为:
4.全轮独立转向及独立驱动无人车直接力动力学控制***,采用上述权利要求1-3任一项所述的直接力动力学控制方法;其特征在于,所述直接力动力学控制***包括:控制指令层、底盘上层控制层、底盘下层控制层、执行机构控制层和状态参数反馈层;
所述控制指令层用于将底盘控制指令发送给底盘上层控制层,所述底盘控制指令包括:目标转向模式、目标车轮转角、目标总驱动力、目标总制动力;
所述底盘上层控制层包括:目标指令解算模块和横摆力矩计算模块;所述底盘上层控制层接收到所述底盘控制指令后,所述目标指令解算模块进行底盘控制指令的解算;
当所述无人车处于前后桥同相位转向换道模式时,所述横摆力矩计算模块基于车辆动力学模型,计算在当前模式下的目标主动横摆力矩;当所述无人车处于原地转向模式时,所述横摆力矩计算模块直接接收所述控制指令层发送的主动横摆力矩;
所述底盘上层控制层将解算的目标指令和计算的目标横摆力矩或接收的主动横摆力矩发送给底盘下层控制层;所述底盘下层控制层依据控制指令中的目标总驱动力和底盘上层控制层所计算的目标主动横摆力矩计算每个独立驱动车轮的纵向驱动力;然后依据计算得到的每个独立驱动车轮的纵向驱动力后将对应的控制信息发送给执行机构控制层;所述底盘下层控制层还依据所解算的目标指令,将对应的控制信息发送给执行机构控制层;同时所述底盘下层控制层还通过对各独立驱动车轮的驱动电机的控制实现各独立驱动车轮滑移率的控制;
所述执行机构控制层依据接收到的底盘下层控制层的控制信息实现对线控转向***、线控驱动***及线控制动***中执行机构的控制;
所述车辆状态参数反馈层用于对车辆的动力学状态参数进行实时监测,并反馈给底盘上层控制层;所述车辆的动力学状态参数包括:车辆速度、横摆角速度、质心侧偏角、电机转矩和电机转速。
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