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防撞车辆的转向设计
摘要:介绍了一种采用制动、转向或转向与制动相结合的避障车辆辅助驾驶系统。为了指导车辆在紧急转向时所需的轨迹，提出了两种反馈控制方法。联合转向和制动干预需要进一步的控制系统。侧滑角的估计是基于非线性车辆状态估计方法。仿真结果与验证的非线性双轨道模型和测试驱动器的结果显示。
关键词：避碰，轨迹跟踪，非线性控制，主动前轮转向，线控制动
1引言
驾驶员辅助系统的开发是为了减少交通事故的发生和改善舒适驾驶。主动辅助系统的例子是防抱死制动（ABS）、电子稳定程序（ESP）和全球底盘控制（GCC）。新的辅助系统进一步发展更安全的汽车的一个方向，这有助于帮助司机避免事故。因此，新的制动和转向系统比如液压制动系统（EHB）和主动前轮转向（AFS）就应孕而生了。达姆施塔特理工大学与大陆航空公司和其他两个研究所合作开发了一个用于防撞的驾驶员辅助系统。采用电液制动系统和主动前轮转向系统的试验车进行了试验研究。
2系统概述
在本节中，简要介绍了防撞系统的组成部分。图1显示了系统的主要组件。
图1.防撞系统的组成部分
2.1防撞系统的组成部分
使用下列传感器测量车辆状态：方向盘角度、横摆角速度、纵向和横向加速度、车轮速度、制动压力。不能直接测量的状态估计如第3节所述。几乎所有控制系统都需要测量和估计状态。
使用像激光雷达和视频这样的环境传感器，可以探测到车辆前方的障碍物。基于这些信息，系统可以计算如何避免碰撞。必须进行制动、转向或制动和转向结合的干预决策。在转向的情况下，计算出期望的轨迹（见第2.2节）。
介绍了两种转向控制方法，见第4节。在第5节中，考虑了组合转向和制动的控制方法。
2.2轨迹
期望轨迹是仿照使用Sigmoidal函数（STuml;ahlin et al.，2006）：
这个连续函数可以应用在不同的情况下。（1）中的参数b的规避动作的宽度，参数c 定义的是路径的中间，a是边坡参数，见图2。
图2.S形函数
2.3测试车辆和车辆模型进行模拟
为了开发驾驶员辅助系统，使用了具有电动液压制动系统和主动前部转向的测试车辆（VW Golf IV）。 对于这种车辆，已经开发并验证了非线性双轨模型，这与其他测试车辆的模型相似（Halfmann和Holzmann，2003）。 执行器的型号已经整合。 这样，控制策略就可以在经过验证的环境中开发（Schmitt et al。，2004）。 车辆模型具有六个自由度，用于俯仰，滚转，偏航和纵向，横向和垂直运动。 图3显示了所使用的仿真模型与测量数据的比较给出了良好的结果。驾驶动作是以约10m / s的速度变换车道。 该模型用于在车辆实施在线操作之前对控制器设计的车辆行为进行仿真。 表1和图4显示了用于车辆建模的变量和参数。
图3.验证用于换道的已使用双轨模型
图4. 变量和常量
|
符号 |
描述 |
|
ax/ay |
纵向/横向加速度 |
|
bF/bR |
前/后轨道宽度 |
|
calpha;F/calpha;R |
前/后轮转弯强度 |
|
FX,V/FY,V |
纵向/横向力 |
|
FX,W/FY,W |
纵向/横向轮胎力 |
|
FZ,W |
垂直轮胎力 |
|
iS |
转向系统传动比 |
|
JZ |
围绕Z轴的惯性矩 |
|
l |
轴距 |
|
lF/ lR |
从前/后轴到C.G.的长度 |
|
m |
车辆质量 |
|
v |
速度 |
|
vX/vY |
纵向/横向速度 |
|
xE/yE |
车辆的位置（已固定） |
|
alpha; |
车轮滑移角 |
|
beta; |
车身侧滑角 |
|
delta; |
车轮角度 |
|
delta;H |
转向盘转角 |
|
delta;M |
额外的方向盘角度 |
|
psi; |
偏航率 |
表1. 变量和参数
3.车辆状态估计
必须估计几个不能测量的重要车辆状态。 因为在第4.2节介绍的反馈非线性路径的实现中需要侧偏角估计器，所以可以使用非线性观测器，参见（Buuml;rner，2004）和（Hiemer等，2004）。
横向轮胎力是通过单轨模型方法计算的：
转弯强度calpha;递归调整。车辆动力学的微分方程式给出
观察者增益矩阵如下确定：
必须放置极点lambda;i，以便估计量的动态性比系统的动态性更快。 用光学传感器测量侧滑角。 图5显示测量和估计的侧滑角非常吻合。
4.路径控制
为了在所需的路径上引导车辆，可以使用不同的控制器。 但是，转向致动器的操纵性能必须足够大。 最大操纵角delta;Mmax和速率delta;Mmax可以使用自转向梯度S G和假设恒定速度v的阿克曼关系来确定：
从单轨模型中可以计算出车辆所需的自转梯度以获得稳态平衡：
将给出结合前馈控制（第4.1节）和非线性渐近输出跟踪反馈（第4.2节）的线性反馈。 为此仅考虑车辆的侧向引导。
4.1与前馈结合的线性反馈
避免碰撞车辆的一个目标是车辆在期望的轨道上的引导。 因此，必须控制车辆在土体坐标系中的横向位置yE。
图5.正弦转向角输入的估计侧滑角（试驾）
在本节中，描述了与前馈控制相结合的线性反馈。 所得闭环的结构如图6所示。前馈控制动作如下：
因此delta;MFF是基于期望轨迹的曲率1 R的附加方向盘角度。 单独的前馈不会产生令人满意的结果，例如， 由于干扰和被忽视的系统动态。 因此，增加了一个比例不同的控制器：
这种方法已通过车型（2.3节）和测试车进行实施和测试。 delta;MFB是由反馈计算的方向盘角度。 对于试验驱动器，衍生物是使用DT1型滤波器实现的。 图7显示了真正的试驾结果。 期望和测量的位置非常吻合。
为了在驾驶员辅助系统的整个运行范围内获得良好的结果，可以选择速度相关的局部线性控制器方法（Nelles，2001），如图8所示。设计不同速度的M控制器，然后叠加：
因此，网络输出计算为局部线性模型输出的加权和。 Phi;i（v）可以被解释为依赖于工作点的加权因子。
有效性函数通常选为标准化的高斯函数：
参数ci取决于高斯的中心，sigma;i是标准偏差。
图9显示了2.3节中描述的双轨模型的仿真结果（LLM方法）。 比较期望的位置和用闭合反馈回路模拟的位置，两个变量匹配得非常好。
图6. 线性反馈结合前馈的结构
图7. 带前馈的线性反馈结果（试驾）
图8.用于变速的PD控制器的局部线性方法v
图9.局部线性方法的线性反馈仿真结果
4.2非线性渐近输出跟踪反馈
为了设计跟随反馈控制的路径，可以使用扩展的单轨模型：
速度相关的参数是：
车辆模型（14）和（15）是一种类型为非线性单输入单输出模型：
根据（Isidori，1989）和（Schwarz，1999）的相对程度d必须被确定。 使用李代数，它定义如下：
目标是，当tge;t0时，系统输出y（t）渐近收敛于规定的参考输出yR（t）6 = 0。 为了这个目的，系统输入u（t）可以如下计算（Isidori，1989）：
确定车辆模型（14）和（15）的相对程度：d = 2。有了这些信息，可以使用（19）计算反馈控制。 元素由下式给出：
所得到的闭环控制回路的结构如图10所示。
为了估计侧滑角beta;，应用了在部分3中描述的车辆状态估计器。
图11显示了真正的测试驱动器的结果。 比较期望位置和用闭合反馈回路测量的位置，两个变量匹配良好。
图10.非线性渐进输出跟踪反馈的结构
图11.渐近非线性输出跟踪反馈结果（测试驱动）
5.路径跟随控制组合制动
为了将车辆引导到与制动结合的期望轨迹上，4.1节中描述的控制方法与电液制动系统EHB的前馈控制相结合。假定最大轮胎摩擦力mu;max是已知的，则可以用横向加速度aY来
计算整个车辆的最终制动可能性：
对于车轮的转矩平衡，假设omega;omega;= 0，制动电势可以分配给每个车轮ii：
制动力矩由下式计算：
其中rdyn是动态轮胎半径，m是车辆质量和FZ，Wii是轮胎ii的垂直力。 了解车轮制动器的几何形状，可以确定压力，参见（Reimpell和Burckhardt，1993）。 图12和13显示了试驾的结果。 期望轨迹和测量轨迹之间的差异并不像未加速方法那么小，但是可以接受的。 由于纵向轮胎力，需要较大的轮胎角度以具有相等的横向轮胎力。 转向速度是有限的，对于给定的轨迹，只需转向而不需要制动。 因此，控制裕度被利用。
图12.路径跟随控制与制动结合的结果 图13.路径跟随控制与制动结合的制动压力
6．结论
为了进一步开发驾驶员辅助系统并提高车辆的主动安全性，考虑了避免碰撞系统。因此，已经提出了两种不同的用于应急转向机动的轨迹控制的方法。实际测试驱动器的轨迹跟踪行为显示了期望位置和测量位置的良好一致性。其中一种控制方法使用局部线性控制器方法进行扩展。
非线性反馈需要车辆的侧滑角。 因此，提出了基于非线性观测器的估计算法，其显示出良好的结果。
考虑转向和制动的组合来控制车辆，可以使用增强的线性反馈。 测试驱动器可以显示路径跟踪的高精度。
具有参数自适应的鲁棒自动驾驶
摘要： 本文介绍了一种适用于自动转向系统设计的具有适当参数自适应的鲁棒预测控制的研究。 涉及到的车辆是BMW520i的完全非线性模型，反馈仅限于侧向位移，而不像在通常使用额外反馈的可调试研究中。 基础控制设计是使用灵敏度函数塑造导向程序进行的，该程序严格借鉴稳健的对照文化。 仿真强调了所提出的自动转向系统的性能。
关键词：汽车控制，自适应预测控制设计，鲁棒性
1.引言
汽车车辆系统的先进控制在公开文献中越来越多地被讨论并且在工业中得到了广泛的发展（Ackermann et al.1995）。国际研讨会和期刊特刊一直致力于汽车控制（Rizzoni 1995）。有人指出，自动转向对于下一世纪的城市交通车辆和自动化公路交通具有根本的意义。自动转向的主要目的在于尽管由于速度的巨大变化，轮胎与路面之间的接触特性以及车辆质量的不确定操作条件而对道路曲率进行稳健跟踪。基础控制系统通常包括横向位移和偏航率的反馈，并将前转向角用作操纵变量。涉及的控制问题代表了调查先进控制技术的挑战性机会。在本文中，作者的目标是研究自适应鲁棒预测控制的适用性，仅使用横向位移测量进行自动转向，与早期的设计研究不同（Ackermann et al。1995）。一个真实的模拟框架，涉及全面的为此，使用BMW520i车辆的非线性模型。该模拟器已经开发用于调查汽车控制问题（Majjad and Kiencke 1996）。进一步来说，
bull;根据鲁棒控制理论的精神（Zhou et al。1996），使用适当的预测控制方法（GPC）（Clarke et al。1987）进行基础控制设计。
bull;控制模型是从适当的闭环识别实验中获得的，并使用谨慎的参数自适应算法进行更新，该算法结合了自适应控制理论中强调和解决的所有那些鲁棒性特征（Ioannou和Sun 1996，M#39;Saad et al.1993）。
bull;除标准设计规范外，即在考虑到执行器限制和乘客舒适度的情况下，对于典型的机动动作，尽可能保持横向位移尽可能小，必须实现适当的常规灵敏度功能形状。这允许处理速度，道路附着系数和车辆质量中无所不在的变化。通
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