[发明专利]一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法

说明书

本发明公开了一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法，包括以下步骤：步骤S1：建立二自由度车辆动力学模型作为参考模型G_v(s)；步骤S2：构建反应驾驶员操纵特性的驾驶员模型G_h(s)；步骤S3：构建预瞄环节P(s)；步骤S4：根据车辆动力学模型G_v(s)、驾驶员模型G_h(s)、预瞄环节P(s)构建闭环控制系统；步骤S5：对所构建的闭环控制系统离散化；步骤S6：建立梯度校正辨识函数；步骤S7：以最小化梯度校正准则函数输出与输入关系最小为目标，确定驾驶员模型的模型参数。本发明通过梯度校正参数估计方法，将之前时刻的估计值用来校准当前时刻的估计值，实现预瞄时间的动态调整，既保证了模型的道路跟随精度，同时提高了乘坐舒适性。

技术领域

本发明属于自动驾驶汽车运动控制领域，具体包含一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法。

背景技术

车辆的横向控制主要是指智能汽车在无人驾驶情况下对车辆转向进行控制的操作。通过横向控制可以进行转弯、避障和换道等一系列操作。其主要目的是实现车辆道路跟随，使车辆按给定轨迹行驶。以预瞄式驾驶员模型作为车辆控制器能模拟驾驶过程中人类的驾驶习惯。根据文献可知，设置适当的驾驶员，模型参数对车辆控制的精度、稳定性和乘坐舒适性有明显影响。

通过仿真实验可以看出，在给定参考道路情况下，通过调整驾驶员模型参数可以得到不同的道路跟随情况，车辆横向偏差与模型参数有明显的相关性。目前的研究中，大多基于经验调整模型参数，使车辆与道路保持较小偏差。专利CN103439884A以固定的预瞄距离设计智能汽车的预瞄控制方法，该方法虽然能够满足车辆横向控制的精度，但是却存在鲁棒性较差等问题。专利CN108791301A通过最小二乘估计方法动态调整驾驶员模型参数，但忽略了驾驶员模型参数时间序列的连续性，从而车辆行驶稳定性以及驾驶员乘坐舒适性降低。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法，能够提升车辆行驶稳定性以及驾驶员乘坐舒适性。

第一方面，本发明的一种基于梯度校正估计预瞄时间的车辆横向控制方法，包括以下步骤：

步骤S1：建立二自由度车辆动力学模型作为参考模型G_v(s)；

步骤S2：构建反应驾驶员操纵特性的驾驶员模型G_h(s)；

步骤S3：构建预瞄环节P(s)；

步骤S4：根据车辆动力学模型G_v(s)、驾驶员模型G_h(s)、预瞄环节P(s)构建闭环控制系统；

步骤S5：对所构建的闭环控制系统离散化；

步骤S6：建立梯度校正辨识函数；

步骤S7：以最小化梯度校正准则函数输出与输入关系最小为目标，确定驾驶员模型的模型参数。

特别地，所述步骤S1中，建立二自由度车辆动力学模型G_v(s)具体为：

式中；ω为车辆横摆角速度，分别为车辆横向加速度、车辆横摆角加速度、车辆的横向速度、车辆横摆角，其中I_zz为车轮横摆角转动惯量；v_x、v_y分别为车辆的纵向速度和横向速度；ψ为车辆横摆角；y为车辆在大地坐标系下的横向位移；θ_sw为方向盘转角；n_rsw为方向盘转角到前轮转角的传动比，车轮转角θ_f＝θ_sw/n_rsw。

特别地，在所述步骤S2中，驾驶员模型为：