[发明专利]自动驾驶全工况路面自适应MPC轨迹跟踪控制及评价方法

说明书

本发明涉及一种自动驾驶车辆在全工况行驶实现路面自适应的、基于模型预测控制(Model PredictiveControl,MPC)的轨迹跟踪控制方法及性能评价方法，包含以下步骤：步骤1)结合车辆三自由度非线性动力学模型建立模型预测控制方法的预测模型；步骤2)制定模型预测控制方法的目标函数和约束条件，根据传感器检测的道路附着系数进行路面自适应的车速范围匹配，提高在极限工况下的行驶安全性；步骤3)提出由路径跟踪误差、侧向加速度、质心侧偏角、前轮侧偏角的最大值和标准差组成的评价体系，全面准确地评价全工况行驶的轨迹跟踪精度和行驶安全性；步骤4)划分车辆全工况行驶的轨迹跟踪稳定区/失稳区域，为控制方法提供参考。与现有的技术相比，本发明具有自动驾驶车辆实现路面自适应的车速范围匹配、全面评价轨迹跟踪精度和行驶安全性等优点。

技术领域

本发明涉及一种自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法及性能评价方法，特别涉及一种自动驾驶车辆在全工况行驶实现路面自适应的、基于模型预测控制的轨迹跟踪控制方法，根据传感器检测的道路附着系数进行根据路面自适应的车速范围匹配，提高在极限工况下的行驶安全性；特别涉及一种自动驾驶车辆全工况路面自适应MPC轨迹跟踪的性能评价方法，提出由路径跟踪误差、侧向加速度、质心侧偏角、前轮侧偏角的最大值和标准差组成的评价体系，划分车辆全工况轨迹跟踪过程的稳定区和失稳区域，全面准确评价在全车速和全道路附着系数等工况下的轨迹跟踪精度和行驶安全性，为轨迹跟踪控制方法优化提供参考。

背景技术

随着自动驾驶技术持续发展，自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制技术成为研究的热点和难点。在全工况行驶时精准的轨迹跟踪控制方法在保证车辆行驶安全性方面扮演着重要角色。目前，自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制常用的控制方法有反步法、滑模变结构控制方法、模糊控制方法、模型预测控制方法(Model Predictive Control,MPC)等。其中，模型预测控制方法因其具有多车辆运动约束、控制性能优良、鲁棒性好等优点而得到广泛应用，国内外学者在该领域取得了一定的成果。

例如，中国专利《一种基于线性模型预测控制算法的车辆轨迹跟踪控制方法》(专利号：CN 112394734 A)公开了一种基于线性模型预测控制算法的车辆轨迹跟踪控制方法，包括采集车辆状态信息、定位信息及参考轨迹、滤波处理、计算航向角误差、建立线性车辆动力学模型、得到车辆方向盘转角和车辆方向盘转速等；实现了车辆轨迹跟踪功能，考虑了车辆动力学特性及控制量突变，提高了车辆轨迹跟踪能力，保证了车辆中、高速运行稳定性。

中国专利《一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法》(专利号：CN112092815 A)公开了一种基于模型预测的车辆换道轨迹跟踪控制方法，包括建立换道期望轨迹模型、建立三自由度车辆动力学模型、转化为离散线性预测模型、设计模型预测控制器的目标函数和约束条件、计算输出量和控制量等；换道期望轨迹提高了驾驶员舒适性，满足横向换道需求，保证较高精度的车速控制，鲁棒性较强，控制精度较高，减小横向跟踪误差。

综上所述，经过文献检索、调研、分析，自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法及性能评价方法存在的不足之处包括：

(1)只针对某几个特定车速和道路附着系数工况进行研究，研究结果在全工况下不具有普遍性，无法代表车辆在全工况下的实际行驶情况；

(2)性能评价方法片面，无法准确全面地评价车辆在全工况下的轨迹跟踪精度和行驶安全性；

(3)缺乏路面自适应控制，未根据不同路面限制车速约束范围。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是针对现有技术存在的上述缺陷，提供一种自动驾驶车辆在全工况实现路面自适应的、基于模型预测控制的轨迹跟踪控制方法及性能评价方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：

一种自动驾驶全工况路面自适应MPC轨迹跟踪控制及性能评价方法，包括以下步骤：