CN111114535A - 智能驾驶车辆横向控制方法及控制*** - Google Patents

智能驾驶车辆横向控制方法及控制*** Download PDF

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CN111114535A CN202010001284.1A CN202010001284A CN111114535A CN 111114535 A CN111114535 A CN 111114535A CN 202010001284 A CN202010001284 A CN 202010001284A CN 111114535 A CN111114535 A CN 111114535A
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Abstract

本发明公开了一种智能驾驶车辆横向控制方法，包括：建立横向控制前馈控制***模型、后馈控制***模型、前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型；对前馈控制和后馈控制转矩标定仿真模型进行首次调参；对首次调参获得的前馈控制和后馈控制转矩标定仿真模型参数进行实车验证；变换不同的期望工况反复执行上述验证步骤，对不同期望工况下的前馈控制和后馈控制转矩标定仿真模型参数进行标定，获得前馈控制和后馈控制转矩标定仿真模型最优参数；利用最优参数对前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型进行参数优化，并对剩余未标定参数进行仿真调试，获得全部标定参数。本发明还公开了一种智能驾驶车辆横向控制***。

Description

智能驾驶车辆横向控制方法及控制***
技术领域
本发明涉及汽车领域，特别是涉及一种智能驾驶车辆横向控制方法。本发明还涉及一种智能驾驶车辆横向控制***。
背景技术
智能驾驶技术是人工智能领域发展十分迅速的一个分支，智能网联化已成为国内外各主机厂的战略制高点。精准的横向控制是实现智能驾驶车辆功能算法的基础。但是，线控转向技术尚未成熟，政策方面亦存在阻碍。截至目前，已量产的线控转向车型只有英菲尼迪Q50一款，且上市一年内便因线控转向问题大量召回。
目前智能车辆的横向控制改装大致有两类：
第一类，沿用原车的助力转向控制***，助力转向***为力矩控制***，通过对车辆部分参数的测试估计，结合助力转向***的固有参数，可以运用公式(1)建立方向盘扭矩和前轮转角的关系。
Figure BDA0002353590980000011
其中，
m为整车质量；
lH为总重心到后轴的距离；
nv为前轮总拖距；
il为方向盘到轮胎的传动比；
l为轴距；
Vl为转向助力系数；
v为车速；
Vch为车辆特征速度。
该方法不用改变原转向***的构造，通过简单测量标定便可实现智能驾驶车辆的横向控制。但是，公式(1)中，参数Vl为转向助力系数，该参数为助力转向供应商的核心技术参数，一般主机厂或者智能驾驶初创公司、高校等，很难获取该参数，所以这种方法仅适应于产品线中包含助力转向***或者有条件获取助力转向核心参数的厂商和机构。
第二类，舍弃助力转向***，在该***之外安装第三方控制机构对方向盘进行控制。比较典型的是在方向盘的附近安装伺服电机，用该电机对智能驾驶决策规划模块发出的转向角指令进行响应。该方法摒弃原有的助力转向机构，可以相对容易的实现车辆的横向控制。但是，该方法改造的横向控制***所需安装空间较大，使得改造后的车辆中控不甚美观，全工况下精度较低，而且重新开发一套基于伺服电机的控制***成本较高，难以实现量产。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种在不改变车辆原有助力转向控制***的基础上，在不需要获得助力转向***核心参数的情况下，基于前馈和后馈联合作用的智能驾驶车辆横向控制方法。
本发明还提供了一种在不改变车辆原有助力转向控制***的基础上，在不需要获得助力转向***核心参数的情况下，基于前馈和后馈联合作用的智能驾驶车辆横向控制***。
前馈即通过自抗扰控制，在不依赖于助力转向***模型的基础上，以非线性反馈来估计、补偿和抑制助力转向***的不确定因素，以防止在通过特殊工况，如坑洼路面或减速带时方向盘的抖动。
后馈是通过标定理想转矩在不同期望方向盘转角和车速下的PID控制器参数，获得相对于期望方向盘转角和车速的PID参数表，通过查表的方式，获得某周期内的期望转矩输出，以相应智能驾驶车辆决策与规划模块输出的期望方向盘转角。
汽车横向控制，即对车辆相对行车路线位姿(横向偏差和航向偏差)的调整。汽车行驶过程中，横向控制至关重要，横向控制通过控制智能汽车的前轮转角，使其跟踪制定路径行驶，并保证行驶的安全性、舒适性和平稳性。
为解决上述技术问题，本发明提供的一种能驾驶车辆横向控制方法，包括以下步骤：
S1，根据车辆助力转向特性，建立前馈控制***转矩标定仿真模型；
所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
S2，根据车辆助力转向特性，建立后馈控制***转矩标定仿真模型；
S3，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；
S4，将调参后的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
S5，变换不同的期望工况反复执行步骤S3和S4，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集；标定参数很多，反复执行步骤S3和S4使仿真模型更准确，以相对更准确的仿真模型来标其他参数。
S6，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，所述前馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000031
Figure BDA0002353590980000041
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器，l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
状态观测器是根据***的外部变量(输入变量和输出变量)的实测值得出状态变量估计值的一类动态***，也称为状态重构器。60年代初期，为了对控制***实现状态反馈或其他需要，D.G.吕恩伯格、R.W.巴斯和J.E.贝特朗等人提出状态观测器的概念和构造方法，通过重构的途径解决了状态的不能直接量测的问题。状态观测器的出现，不但为状态反馈的技术实现提供了实际可能性，而且在控制工程的许多方面也得到了实际应用，例如复制扰动以实现对扰动的完全补偿等。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，所述后馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000042
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数(Kp、Ki、Kd通过标定获得)，
Figure BDA0002353590980000043
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，所述调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值；
其中，所述预设数量级为10-4。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，实施步骤S4时，将前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最小的跟踪误差作为前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型最优参数
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，实施步骤S4时，前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定。其中，最优参数可直接代入仿真模型。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，实施步骤S4进行实车验证时，包括以下步骤：
1)将仿真所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法；
2)通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制方法，步骤S3中，所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
本发明提供一种智能驾驶车辆横向控制***，包括：
建模模块，根据车辆助力转向特性建立前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型,所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
调参模块，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；
验证模块，将调参后前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型导入实车，进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
控制模块，变换不同的期望工况导入控制调参模块和验证模块，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，建模模块建立前馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000061
Figure BDA0002353590980000062
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器；l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，建模模块建立后馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000063
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数(Kp、Ki、Kd通过标定获得)，
Figure BDA0002353590980000064
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，调参模块的调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值；
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，所述预设数量级为10-4。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，验证模块将前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最小的跟踪误差作为前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型最优参数。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，控制模块使前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，验证模块进行实车验证时，将仿真模型所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法，通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数。
可选择的，进一步改进所述的智能驾驶车辆横向控制***，所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
本发明采用前馈及后馈联合控制，从前馈控制角度看，由于增加了反馈控制(与实车相关的PID控制)降低了对前馈控制模型精度的要求，并能对没有测量的干扰信号的扰动进行校正。从后馈角度看，增加了前馈控制，可以提高整体控制***的精度。因此，本发明能摆脱助力转向***核心参数未知对智能驾驶控制***的束缚，对智能驾驶行业的发展起到积极的促进作用。本发明能提高智能车辆横向控制稳定性，获得良好的驾乘体验，为智能车辆的决策及规划算法提供了良好的验证平台。并且，本发明能沿用整车的助力转向***，降低了智能驾驶车辆的改装成本，能结合实车及仿真并行的方式进行参数标定，缩短至少50％标定周期。
附图说明
本发明附图旨在示出根据本发明的特定示例性实施例中所使用的方法、结构和/或材料的一般特性，对说明书中的描述进行补充。然而，本发明附图是未按比例绘制的示意图，因而可能未能够准确反映任何所给出的实施例的精确结构或性能特点，本发明附图不应当被解释为限定或限制由根据本发明的示例性实施例所涵盖的数值或属性的范围。下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1是本发明助力转向***的前馈及后馈控制流程示意图。
图2是实车验证期望方向盘转角及实际方向盘转角变化示意图一，其显示方向盘左转的PID参数标定过程跟踪曲线。
图3是实车验证期望方向盘转角及实际方向盘转角变化示意图二，其显示方向盘右转的PID参数标定过程跟踪曲线，结合图2可以得出，在左转和右转工况下，运用前馈和后馈控制的跟踪效果更好。
图4是未采用前馈控制转角控制曲线示意图。
图5是采用前馈控制转角控制曲线示意图，添加前馈控制后，曲线振动较小，平稳性提升，控制精度大大提高。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所公开的内容充分地了解本发明的其他优点与技术效果。本发明还可以通过不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点加以应用，在没有背离发明总的设计思路下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明下述示例性实施例可以多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的具体实施例。应当理解的是，提供这些实施例是为了使得本发明的公开彻底且完整，并且将这些示例性具体实施例的技术方案充分传达给本领域技术人员。
参考图1所示，本发明提供的一种能驾驶车辆横向控制方法第一实施例，包括以下步骤：
S1，根据车辆助力转向特性，建立前馈控制***转矩标定仿真模型；
所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
S2，根据车辆助力转向特性，建立后馈控制***转矩标定仿真模型；
S3，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；
S4，将调参后的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
S5，变换不同的期望工况反复执行步骤S3和S4，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集；标定参数很多，反复执行步骤S3和S4使仿真模型更准确，以相对更准确的仿真模型来标其他参数。
S6，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
通过上述智能驾驶车辆横向控制方法第一实施例，在不需要助力转向***核心参数的前提下，通过***模型、仿真模型和实车验证的反复迭代能提高智能车辆横向控制稳定性。并且，本发明上述智能驾驶车辆横向控制方法第一实施例完全能沿用整车的助力转向***，降低了智能驾驶车辆的改装成本，能大幅缩短标定周期。
本发明提供的一种能驾驶车辆横向控制方法第二实施例，包括以下步骤：
S1，根据车辆助力转向特性，建立前馈控制***转矩标定仿真模型；
所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
Figure BDA0002353590980000091
Figure BDA0002353590980000092
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器；l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
S2，根据车辆助力转向特性，建立后馈控制***转矩标定仿真模型；
Figure BDA0002353590980000093
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数通过标定获得，
Figure BDA0002353590980000094
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期。
S3，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；所述调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值，所述预设数量级为10-4；
S4，前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数(最小的跟踪误差)，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
进行实车验证时，将仿真所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法，通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
S5，变换不同的期望工况反复执行步骤S3和S4，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集；标定参数很多，反复执行步骤S3和S4使仿真模型更准确，以相对更准确的仿真模型来标其他参数。
S6，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
其中，所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数，所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
本发明提供一种智能驾驶车辆横向控制***第一实施，包括：
建模模块，根据车辆助力转向特性建立前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型,所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
调参模块，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；
验证模块，将调参后前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型导入实车，进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
控制模块，变换不同的期望工况导入控制调参模块和验证模块，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
本发明提供一种智能驾驶车辆横向控制***第二实施，包括：
建模模块，根据车辆助力转向特性建立前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型,所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
前馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000111
Figure BDA0002353590980000112
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器；l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
后馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure BDA0002353590980000113
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数通过标定获得，
Figure BDA0002353590980000114
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期；
调参模块，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值，所述预设数量级为10-4；
验证模块，将调参后前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型导入实车，进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
验证模块进行实车验证时，将仿真模型所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法，通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
控制模块，变换不同的期望工况导入控制调参模块和验证模块，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制；其中，前馈模块还使前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定。
其中，所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数，所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
以上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明，但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下，本领域的技术人员还可做出许多变形和改进，这些也应视为本发明的保护范围。

Claims (20)

1.一种智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据车辆助力转向特性，建立前馈控制***转矩标定仿真模型；
所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
S2，根据车辆助力转向特性，建立后馈控制***转矩标定仿真模型；
S3，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参；
S4，将调参后的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
S5，变换不同的期望工况反复执行步骤S3和S4，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集；
S6，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
2.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：
所述前馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure FDA0002353590970000011
Figure FDA0002353590970000012
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器；l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
3.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：
所述后馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure FDA0002353590970000021
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数，
Figure FDA0002353590970000022
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期。
4.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：
所述调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值。
5.如权利要求4所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：所述预设数量级为10-4。
6.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：实施步骤S4时，将前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最小的跟踪误差作为前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型最优参数。
7.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：实施步骤S4时，前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定。
8.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：实施步骤S4进行实车验证时，包括以下步骤：
1)将仿真所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法；
2)通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
9.如权利要求8所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数。
10.如权利要求1所述的智能驾驶车辆横向控制方法，其特征在于：步骤S3中，所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
11.一种智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于，包括：
建模模块，根据车辆助力转向特性建立前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型,所述车辆助力转向特性是预设速度条件下对不同方向盘转角进行标定，获得的速度、方向盘转角和方向盘助力力矩之间的关系；
调参模块，通过设定期望工况，对前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型按调参规则进行调参，；
验证模块，将调参后前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型导入实车，进行实车验证，获得前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数，利用最优参数作为横向控制前馈控制***仿真模型和横向控制后馈控制***仿真模型参数；
控制模块，变换不同的期望工况导入控制调参模块和验证模块，获得不同期望工况下的前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型参数形成模型参数集，将所述模型参数集集成到前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型，用于前馈控制***和后馈控制***转矩控制。
12.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：
建模模块建立前馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure FDA0002353590970000031
Figure FDA0002353590970000032
其中，z1、z2、z3为不同的状态观测器；l1、l2、l3为观测器增益系数；θ为期望方向盘转角；Jm为转向系等效转动惯量；Mr为方向盘转矩，δ为设定阈值，ε为转向系传动比。
13.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：
建模模块建立后馈控制***转矩标定仿真模型如下；
Figure FDA0002353590970000033
其中，u(x)为输出力矩函数，e(t)为方向盘转角误差函数，Kp、Ki、Kd分别为比例、积分和微分系数，
Figure FDA0002353590970000041
是误差函数对时间的导数，dt为***变化周期。
14.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：
调参模块的调参规则包括，使观测器的状态和相对于期望方向盘转角的一次和二次导数误差小于预设数量级的PID值。
15.如权利要求14所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：所述预设数量级为10-4。
16.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：
验证模块将前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最小的跟踪误差作为前馈控制转矩标定仿真模型和后馈控制转矩标定仿真模型最优参数。
17.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：
控制模块使前馈控制***转矩标定仿真模型和后馈控制***转矩标定仿真模型最优参数的实车验证与模型仿真过程交叉进行，在优化仿真模型的同时对不同设定期望工况下的仿真模型参数进行标定。
18.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：验证模块进行实车验证时，将仿真模型所得的调节系数及设定的期望工况输入实车在线标定算法，通过整车CAN通讯，控制整车运行，获得实车验证参数。
19.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：所述调节系数包括比例系数、积分系数和微分系数。
20.如权利要求11所述的智能驾驶车辆横向控制***，其特征在于：所述期望工况包括期望方向盘转角和期望车速。
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