[发明专利]无人驾驶车辆的车轮防滑控制方法

权利要求书

1.一种无人驾驶车辆的车轮防滑控制方法，包括以下步骤：

S1，无人驾驶车辆启动运行；

S2，系统初始化：包括读取车辆质量、前轮轴距、后轮轴距、驱动轮质心高度、模糊PID控制器初始参数；

S3，系统启动自检：检查各个传感器、惯性导航系统、全球定位系统和激光雷达是否工作正常；

S4，发动机转速、车轮轮速信号采集：动力域控制器从曲轴位置传感器和轮速传感器中读取发动机转速、车轮轮速信号；

S5，信号处理：使用EKF算法过滤所述发动机转速、车轮轮速信号的噪声，基于样条三次函数拟合过滤后的信号，保证发动机转速、车轮轮速不产生突变，得到光滑连续的发动机转速和车轮轮速数据；

S6，读取当前驱动轮的轮速，依据步骤S5得到的车轮轮速数据读取驱动轮的轮速；

S7，计算当前车速，车辆的行驶速度通过以下公式计算得出：

式中：v为车辆的行驶速度，单位为km·h^-1；r为车轮滚动半径；n为发动机转速，单位为r·m^-1，发动机转速由曲轴位置传感器测量，检测信号发送至动力域控制器；i_g为变速器传动比；i₀为主减速器传动比；

S8，轮速、车速估计：将步骤S6、S7中得到的驱动轮轮速和车速联合惯性导航系统、全球定位系统、激光雷达进行信息融合,得到融合后的驱动轮的轮速ω_融和车辆的行驶速度v_融；

S9，打滑检测：根据步骤S8得到的轮速和车速，计算出当前滑转率s_current，公式如下：

其中，ω_融为融合后的驱动轮的轮速；r为驱动轮滚动半径，v_融为融合后的汽车行驶速度；

根据当前滑转率进行打滑条件判断，若满足打滑条件，则分别执行步骤S10和S14；若不满足，则返回步骤S4，重新进行打滑检测；

S10，轮胎模型识别：通过最小二乘法实时估计轮胎模型的参数和峰值附着系数；

S11，计算最佳滑转率，将步骤S10得到的峰值附着系数代入Burckhardt轮胎模型，并用牛顿法迭代求解出最佳滑转率s_target，公式如下：

S12，节气门模糊PID控制：模糊PID控制器根据当前滑转率s_current和最佳滑转率s_target的差值动态调节PID参数，计算得到节气门开度控制量；

S13，调节节气门开度：ECU根据所述节气门开度控制量调节节气门开度，控制发动机扭矩输出，然后返回步骤S4；

S14，制动压力模糊控制：采用模糊算法计算电子液压阀控制量，以便进行主动制动控制；

S15，制动系统防滑控制：液压控制单元将所述电子液压阀控制量输出成液压控制信号并发送给制动系统，制动系统将液压控制信号转化为制动压力信号，无人驾驶车辆收到信号后对打滑的驱动轮进行主动制动干预，抑制单侧驱动轮打滑，之后返回步骤S4。

2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆的车轮防滑控制方法，其特征在于，步骤S9中，将以下三种情况判定为车辆处于打滑状态：

(1)一个及一个以上驱动轮的滑转率高于50％，且持续15s保持该状态；

(2)一个及一个以上驱动轮的滑转率高于70％，且持续10s保持该状态；

(3)一个及一个以上驱动轮的滑转率高于90％，且持续5s保持该状态。