[发明专利]一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法

权利要求书

1.一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、采集车载传感器和乘员头部传感器的传感数据，在非线性三自由度(横向、纵向、横摆)车辆侧纵向动力学模型上，联合人体前庭运动模型，建立前庭随动-车体平动动力学模型；

S2、在模型预测控制的目标函数上加入产生晕动症的瞬时干扰h_k，减少晕动症指数MSI，确保生成的路径尽可能平滑。

2.根据权利要求1所述的一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，其特征在于：所述步骤S1中，前庭随动和车体平动模型建立步骤如下：

设乘员质心处于车轴中线上，且距离中心G点l_i处建立乘员自己的坐标系，乘员简化成质心距其旋转轴的垂直高度h_i，座椅垂直弹簧采用仅具有横向角刚度的扭转弹簧C_i和固定铰连接；人体右侧有一个拉压刚度均为k_e的一侧弹簧，不考虑人体相对于车身的俯仰、横摆运动，只考虑相对于车辆的侧倾运动以及由此引起的垂直、侧向运动；当车辆侧倾角为侧倾角速度为p，人体与车辆的相对侧倾角人体与车辆的相对侧倾角速度为p_i，以上数据均可通过车上传感器得出，人体数据通过安装在试验员头部的传感器得出；

式中：m_i mi为乘员人体的质量(kg)，I_i为乘员人体的转动惯量(kg·m2)，a_yi、a_xi为乘员头部在yi、zi方向的加速度(m/s2)，F_yi为乘员在yi方向上的动约束力，F_zsi、F_zi为乘员在zi方向受的静、动约束力，且静约束力平衡于重力，即F_zsi＝m_ig；

将u＝(δ_f,β_r)作为输入，δ_f为前轮转向角，β_r∈[-11]为制动或者节气门作用，-1对应最大制动，1对应最大油门，车辆模型的状态定义为其中和是车体速度和横摆角速度，和e_y相对于车道中心线的航向角和侧向位置的误差，人体相对于车身的侧向、垂直和侧倾运动表示为和该模型动力学可表示为：

ξ^s’(s)＝f^s(ξ^s(s),u^s(s))

式中，时间t作为s的函数，可以通过积分来得到。

3.根据权利要求1所述的一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，其特征在于：所述晕动症指数MSI计算采用UniPG晕动症模型，方便运算将乘客头部感受到的加速度在其固定车辆参考坐标系上的投影作为前庭模型的通用输入；

前庭模型中冲突d是三维矢量，必须通过一个函数f(d)转化为标量c，晕动症指数MSI与冲突d之间的关系依然使用Hill方程，本研究中冲突小，n＝2，h为瞬时扰动呈指数增长，上述“前庭随动-车体平动”模型中，只考虑人体相对于车体的侧向、垂直和侧倾运动，故x向加速度为0；

式中，b为拟合参数，取b＝0.5m/s²。根据“乘员-车辆”动力学模型计算人体y项和z项的加速度带入公式4，即可得到瞬时干扰h，从而计算MSI；

式中，τ为时间常数，取τ＝12min时，P＝85％；得到MSI。

4.根据权利要求1所述的一种应用于底盘控制层的主动减缓晕动症智能控制方法，其特征在于：所述步骤S2中，设计的模型预测控制的目标函数如下：

满足ξ_k+1,t＝f(ξ_k,t,u_k,t)，其中k＝t,...,t+T_p-1

其中k＝t,...,t+T_c-1

其中k＝t,...,t+T_c-1

u_k,t＝u_k-1,t+Δu_k,t，其中k＝t,...,t+T_c-1

Δu_k,t＝0，其中k＝t+T_c,...,t+T_p-1

MSI≤20％，其中k＝t+T_c,...,t+T_p-1

式中，J代表优化目标，M和N为路径跟踪目标和控制输入目标权重矩阵T_p为预测时域，T_c为控制时域；T_MS为晕动症部分的权重；h_k为瞬时扰动，前半部分代表控制器规划的路径尽可能地与初始参考路径吻合，确保规划的路径收敛在初始参考路径附近，不致产生过大的偏移；后半部分表示系统的控制动作，即车辆的侧向加速度应尽可能小，且晕动症指数≤20％，保证生成的路径尽可能平滑；ξ_t,t为当前t时刻的车辆状态由被控车辆反馈获得；为当前t时刻预测时域内的状态变量序列；待优化的控制序列