[发明专利]一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统及方法

权利要求书

1.一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统，其特征在于，包括：环境感知模块，路径规划模块，分段仿射模块，决策模块，车身稳定模块，执行模块；所述环境感知模块分别与所述路径规划模块、分段仿射模块相连，所述路径规划模块、分段仿射模块与所述决策模块相连，所述分段仿射模块与所述车身稳定模块相连，所述决策模块，车身稳定模块与所述执行模块相连；

所述环境感知模块实时采集智能汽车的前方道路信息，横摆角速度γ车速Vx、以及质心侧偏角β；

所述路径规划模块根据感知模块所传递的数据规划出一条无障碍的期望路径；

所述分段仿射模块能够对轮胎侧偏角与测偏力关系进行分段仿射化处理，建立侧向动力学PWA模型；

所述决策模块在建立侧向动力学PWA模型后运用分层控制方法对车辆实施控制，输出前轮转角控制信息；

所述车身稳定模块采用基于模型预测控制的车辆稳定性控制算法，通过采集方向盘转角信号，判断驾驶员的操作意图，输出车辆稳定行驶所需要的理想横摆角速度，再结合车辆实际状态的横摆角速度与质心侧偏角最终得到附加的横摆力矩，将横摆力矩值传递给执行模块实现相应的横摆力矩使得车身稳定。

所述执行模块根据决策模块输出的前轮转角值和车身稳定模块输出的附加横摆力矩值，驱动操纵执行机构，实现无人驾驶汽车自主转向控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统，其特征在于，所述分段放射模块的具体功能：

采集各类工况下轮胎侧偏角与侧向力的试验数据，对轮胎侧偏特性的分段仿射模型进行参数辨识；对于子空间的划分采取G-K聚类算法求解，使得聚类结果满足如下目标函数：

其中，m∈[1，∞)表征聚类模糊程度的可调参数，代表各类别之间的重叠程度，取m＝2。d(z_j，v_i)表示样本z_j与聚类中心v_i之间的距离；

基于聚类方法获得数据子空间划分之后，子模型参数辨识问题简化为线性优化问题，采用加权最小二乘法进行计算；根据该子类数据集的输入输出数据，以实际系统与子模型之间的输出偏差平方和构成准则函数，该准则的极小值对应子模型参数向量θ_i的估计值；

之后进行切换面系数估计，采用基于支持向量机的方法进行超平面方程系数的求解，折衷考虑最大分类间隔和最少错分样本，建立广义最优分类面，选择满足Mercer条件的线性核函数构成支持向量，从而得到系统超平面方程系数h；

通过以上的处理将轮胎侧偏角与轮胎侧向力的实际关系曲线分成三段线性表示

其中，C_i1和C_i2为第i个轮胎侧向力分段仿射表达式的侧偏刚度，f_i1和f_i2为第i个车轮侧向力分段仿射表达式的常数项；

基于此建立车辆侧向动力学模型

3.根据权利要求2所述的一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统，其特征在于，所述参数辨识包括数据子空间分割、各子空间线性模型参数估计和切换面方程系数估计。

4.根据权利要求1所述的一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统，其特征在于，所述决策模块的分层控制包括四种模式，分别为低速模式、中速模式、高速模式和人工控制模式；

在低速模式下，车辆行驶速度较低，安全性较高，采样PID控制算法；

在中速情况下，车辆多行驶于城市道路，交通复杂，对转向控制精度要求较高，采用最优控制算法；

在高速模式下，车辆行驶速度较高，采用模型预测控制算法；

在人工模式下，驾驶员将驾驶模式切换成人工控制，不需要进行自主转向控制。

5.根据权利要求4所述的一种基于分段仿射分层控制的智能车转向控制系统，其特征在于，所述低速模式和中速模式的切换点设为20km/h，中速模式和高速模式的切换点设为60km/h。