[发明专利]自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法

权利要求书

1.一种自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

a)建立如公式(1)的车辆轨迹跟踪动态方程：

其中，为e₁的二阶微分，e₁为车辆质心CG到理想轨线的法向偏离，e₂为车辆的横摆角ψ与参考轨线上相应参考点的横摆角ψ_r之差，横摆角ψ为车辆在全局坐标系XO_GY中相对基准轴X的方向角，O为车辆的旋转中心，为y的二阶微分，y为旋转中心O到车辆质心CG的法向偏离，v_x为车辆的纵向速度，为横摆角ψ的一阶微分，y_r为参考轨线上相应参考点的侧向偏离，为y_r的二阶微分，ψ_r为参考轨线上相应参考点的横摆角；

b)建立如公式(2)的车辆侧向动态方程

其中，m为车辆的质量，I_z为车辆绕z轴的转动惯量，l_f为车辆质心到车辆前轴的距离，l_r为车辆质心到车辆后轴的距离，为横摆角ψ的二阶微分，F_yf为车辆前轮侧向力，F_yr为车辆后轮侧向力，通过公式(3)求取车辆前轮及后轮侧向力；

F_yf＝2C_fα_f,F_yf＝-2C_rα_r (3)

其中，C_f为车辆前轮的侧偏刚度，C_r为车辆后轮的侧偏刚度，α_f为车辆前轮侧偏角，α_r为车辆后轮侧偏角；

c)定义车辆的侧向速度为y的一阶微分，通过公式(4)计算车辆前轮侧偏角α_f和车辆后轮侧偏角α_r；

其中，δ_f为车辆前轮的转向角，通过公式(5)建立车辆侧向动态方程；

其中，T为矩阵转置，为的一阶微分，

d)选取e₁，e₂和e₁，e₂的一阶微分为状态变量，建立如公式(6)的轨迹跟踪控制模型；

其中，为y_r的一阶微分，为ψ_r的一阶微分，为ψ_r的二阶微分，

e)假定车辆的车轮转向刚度是时变的，建立如公式(7)的乘性扰动方程；

C_f＝(1+λ_f)C_f0,C_r＝(1+λ_r)C_r0 (7)

其中，λ_f，λ_r为时变参数，且满足条件|λ_i|≤1，i＝f,r，C_f0，C_r0分别为C_f，C_r的标称值，通过公式(8)建立系统参数矩阵；

A＝A₀+ΔA,B＝B₀+ΔB (8)

其中，A₀，B₀分别为A，B的标称值，而ΔA，ΔB代表A，B的变化量，通过公式(9)建立不确定参数矩阵；

[ΔA ΔB]＝HΛ[E₁ E₂] (9)

其中，H为4×9的确定性矩阵，Λ为9×9的不确定性参数对角矩阵，E₁，E₂分别为9×4，9×1的常数矩阵，当前后轮路面摩擦条件一致时，λ_f＝λ_r，基于不确定参数矩阵表达(9)，建立如公式(10)的轨迹跟踪控制模型；

其中，为x的一阶微分；

f)建立基于网络控制系统的网络时延和数据丢包模型，在每个采样周期内，采样时刻t_k时的时延表示为τ_k＝τ_sc+τ_ca，其中τ_sc为传感器-控制器时延，τ_ca为控制器-执行器时延，基于控制系统的零阶保持性能，控制器接收到的数据包通过公式(11)表示，

其中，h表示采样周期，n(k)代表采样时刻t_k时的数据丢包个数，控制器接收到的数据包通过公式(12)表示；

标记τ(t)＝t-(t_k-lh-τ_k)，则当0＜τ(t)≤τ_max时，通过公式(13)建立车辆状态反馈控制器；

其中，K为待设计的状态反馈控制增益矩阵，τ_max为延时上界，为车辆状态反馈控制器在采样时刻t_k时接收到的状态信号；

g)选取被控输出为C为数量矩阵，建立如公式(14)的车辆轨迹跟踪闭环系统；

通过公式(15)计算闭环系统(14)的扰动抑制性能指标γ，

h)求解满足如公式(16)的线性矩阵不等式的正定矩阵X＞0，一般矩阵Y，和数量∈＞0；

其中，公式(16)中*为矩阵对称元素的转置，

Ξ₁₅＝XA^T,

Ξ₁₇＝∈H,Ξ₁₉＝XC^T,

Ξ₂₅＝(B₀Y)^T,

Ξ₂₈＝(E₂Y)^T,

Ξ₄₄＝-γ²I,

Ξ₅₇＝∈H,

Ξ₇₇＝-∈I,Ξ₈₈＝-∈I,Ξ₉₉＝-I

车辆状态反馈控制器增益矩阵通过公式(17)求取；

K＝YX^-1 (17)，

通过求解如公式(18)的凸优化问题，

2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车轨迹跟踪控制方法，其特征在于：当车辆网络控制系统信号传输过程无时延和数据丢包时，在步骤g)中通过公式(19)建立车辆轨迹跟踪闭环系统，

其中，K_nd为待设计的反馈控制增益；

在步骤h)中求解满足线性矩阵不等式(20)的正定矩阵一般矩阵和数量∈₀＞0，

其中，控制器增益矩阵为式中γ₀为为时延和数据丢包时自动驾驶汽车轨迹与跟踪控制方法扰动抑制性能指标。