[发明专利]过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制系统及方法

说明书

过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制系统及方法。控制系统设有感知模块、输入饱和逼近模块、自适应终端神经滑模上级控制模块、下级控制分配模块；上级控制模块包括参数调节律、神经网络估计器和自适应终端滑模控制器。控制方法：采集行驶周围环境信和车辆状态信息，建立描述具有饱和输入和参数不确定特性的过驱动无人驾驶汽车非线性动力学模型；设计克服非线性和参数不确定性的过驱动无人驾驶汽车自适应终端神经滑模上级控制模块，动态规划出过驱动无人驾驶汽车运动所需的广义力/力矩；设计基于轮胎负荷率优化的过驱动无人驾驶汽车下级控制分配器，根据上级控制器给出的期望广义力/力矩动态规划出各执行机构的最优轮胎力。

技术领域

本发明涉及汽车智能安全与自动驾驶，特别是涉及一种解决带有输入饱和限制的过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制系统及方法。

背景技术

无人驾驶汽车可以增加道路交通的安全性，提高道路网络的利用率，增强道路通行能力，减低车辆的燃油消耗量，实现环保节能，是世界各国政府和科研机构研究的热点。

运动控制作为无人驾驶汽车自主行驶的核心技术之一，其任务是指无人驾驶汽车按照车辆的自身状态及位置偏差信息，基于某种控制策略使其沿期望的路径行驶。由于无人驾驶车具有高度非线性动态特性以及参数的不确定性等特点，如何设计运动控制系统具有深刻的研究意义。

近年来，无人驾驶车的车道保持控制问题得到了广泛关注。文献1(B.Mohamed,B.Abedlkrim.Design of an intelligent optimal neural network-based trackingcontroller for nonholomic mobile robot systems,Neurocomputing,226(2017)46-57)针对非完整约束的无人车设计了一种基于智能优化神经网络的横向运动控制器，并利用优化控制理论和李雅普诺夫稳定性分析证明了跟踪闭环系统的稳定性。文献2(Riccardo M,Stefano S,Mariana N.Active disturbance rejection control applied to automatedsteering for lane keeping in autonomous vehicles,Control EngineeringPractice,74(2018)13-21)中提出了一种自抗扰运动控制系统来实现无人驾驶车的车道保持，并且通过实验验证了该控制系统对于速度变化和汽车物理参数不确定性下的鲁棒特性。

然而，由于过驱动无人驾驶车执行器本身的物理限制，饱和的控制输入会产生较差的控制效果破坏整个闭环路径控制系统的稳定性。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的上述问题，提供可有效解决饱和输入限制下无人驾驶汽车的运动控制问题的带有输入饱和限制和参数不确定性的一种过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制系统。

本发明的另一目的在于提供过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制的方法。

所述过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制系统设有感知模块、输入饱和逼近模块、自适应终端神经滑模上级控制模块、下级控制分配模块；所述自适应终端神经滑模上级控制模块包括参数调节律、神经网络估计器和自适应终端滑模控制器；所述下级控制分配模块包括基于轮胎负荷率优化的控制分配器；所述感知模块的输出端接饱和输入逼近模块输入端，饱和输入逼近模块的输出端接自适应终端神经滑模上级控制模块的参数调节律，参数调节律的输出端接神经网络估计器的输入端，神经网络估计器的输出端接自适应终端滑模控制器的输入端，自适应终端滑模控制器的输出端接下级控制分配模块的基于轮胎负荷率优化的控制分配器的输入端，基于轮胎负荷率优化的控制分配器的输出端与过驱动无人驾驶汽车连接。

所述过驱动无人驾驶汽车输入饱和自适应分级控制的方法，包括以下步骤：