[发明专利]基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法

权利要求书

1.一种基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于将车辆路径跟踪模型的状态量保持在期望轨迹的不变集管道内，包括如下步骤：

1)根据车辆当前纵向车速、局部坐标和横摆角，预测车辆在转向时间延迟后局部坐标变化和横摆角变化；

2)根据车辆当前纵向车速，通过反复迭代应用明可夫斯基和，计算最小不变集；结合车辆路径跟踪模型的初始状态约束，得到名义约束和终端约束：所述初始状态约束包括侧向偏差约束、侧向偏差的导数约束、横摆角约束、横摆角速度约束；所述名义约束分为名义状态量约束和名义输入约束，名义状态量约束包括侧向偏差约束、侧向偏差的导数约束、横摆角约束、横摆角速度约束，名义输入约束指最优控制的前轮转角约束；系统受到干扰时，将实际状态量始终约束在以名义状态量为中心、最小不变集为半径的管道内；所述终端约束为管道预测模型最后一个预测时域的状态约束；

3)引入名义约束、终端约束，并考虑前轮转角最大值约束后，求解有限时域最优问题：4)最优控制量经抗干扰控制器处理后，计入车辆道路模型的稳态误差，得到管道预测模型预测后的前轮转角。

2.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于所述步骤1)中，时间延迟内预测质心坐标变化和横摆角变化的具体方法为：假设在时间延迟内转向系统转角和车速不变化，转向时间延迟不变；基于车速和转向时间延迟，推算车辆在延迟时间内行驶距离；根据前轮转角不变和车辆运动学关系，推算时间延迟后车辆在运动轨迹上的坐标和横摆角变化；在当前车辆坐标和横摆角上附加各自变化量，输出给参考路径模块。

3.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于所述步骤2)中，中采用前馈加状态反馈的控制输入分析车辆路径跟踪模型的稳态误差，修改原始的车辆路径跟踪模型，消除道路的曲率干扰。

4.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于所述步骤2)中最小不变集、名义约束和终端状态约束的具体确定方法为：

(1) 采用前馈加状态反馈的控制输入分析车辆路径跟踪模型的稳态误差，修改原始的车辆路径跟踪模型，消除道路的曲率干扰；确定管道模型预测的预测时域，设定初始集合为{0}，反复应用明可夫斯基和递推至预测时域，得到修正后的车辆路径跟踪模型实际状态量与名义状态量的差的最小不变集；

(2)名义约束分为名义状态约束和名义输入约束；根据车辆路径跟踪模型的状态量约束和最小不变集，应用庞特里亚金差减去最小不变集，得到名义状态约束；修正后的车辆路径跟踪模型输入控制约束应用庞特里亚金差减去状态反馈增益K和最小不变集的仿射集合，得到名义输入约束；

(3)取终端不变集为最大鲁棒不变集或最大不变集，以名义状态约束和名义输入约束为初始集合，应用迭代取交集运算，直至交集的集合不再变化，则该集合为最大鲁棒不变集，即终端不变集。

5.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于所述步骤2)中，管道预测模型最后一个预测时域的状态约束，保证无限时域状态反馈控制下名义状态量满足名义状态约束，状态反馈量满足名义输入约束。

6.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于所述步骤3)中，求解有限时域最优问题的具体方法为：

采用去除曲率干扰的名义车辆道路模型，根据名义初始状态量递推得到预测时域内的状态量；把名义状态量限制在以实际车辆道路模型状态为中心的最小不变集内，最优控制量限制在名义输入约束内，并要求最后一个预测时刻的状态量在终端约束内，同时限制最优控制量在预测时域内的变化率和总的前轮转角，带入以上约束求解有限时域内凸优化问题得到最优控制量和名义初始状态。

7.根据权利要求1所述的基于管道预测模型的自动驾驶路径跟踪抗干扰控制方法，其特征在于，所述步骤4）中，方向盘转角的具体计算方法为：

取预测时域内第一个最优控制量和名义初始状态，同时引入线性二次型调节器的状态反馈控制器K，将得到抗干扰控制器的输出，计入车辆道路模型的稳态误差，输出管道模型预测的前轮转角。