一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法

1.本技术涉及移动平台的智能控制技术领域，尤其涉及一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法。


背景技术：

2.通讯技术、计算机技术与人工智能的突破与进步，使得自动驾驶、智能网联等技术在汽车产业的应用成为可能。车辆跟随控制是自动驾驶需要实现的重要功能，通过实时调整当前车辆与前车的车间距，对于行驶安全性、行驶经济性与行驶性能的提升都有着积极作用。车辆的横向控制则保证在自动驾驶过程中车辆在横向沿着某一轨迹行驶。显然，车距控制的积极作用需要车辆横向控制的协调与优化才能够真正实现。目前关于车辆跟随的横向控制方法主要集中在车道保持上，难以应对变道、避障等操作情景；同时由于该方法依赖于车道线检测技术，难以应用于恶劣天气、车道标线不清晰等运行工况。此外，目前车辆的横向控制算法通常基于线性二自由度模型，该模型基于恒定车速条件，横向控制效果很大程度上取决于运行车速范围与模型不确定性，难以适应在实际场景下的复杂多变的交通状况以及紧急变道、避障等涉及纵横向动力学耦合的应用场景。
3.因此，亟待解决上述问题。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法，其技术目的是提供一种适用于高速公路工况，同时又满足不同车速条件的车辆横向跟随控制方法。
5.本技术的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
6.一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法，该分层式控制方法通过分层式控制架构实现，该分层式架构包括状态感知模块、车间通信模块和分层控制模块，所述分层控制模块包括上层控制器和下层控制器，该方法包括：
7.s1：上层控制器基于虚拟连接构建车辆横向跟随模型；
8.s2：根据所述车辆横向跟随模型得到当前车辆的期望横向加速度；
9.s3：下层控制器构建车辆二自由度模型，根据当前车辆的期望横向加速度和所述车辆二自由度模型对解耦控制策略进行设计；
10.s4：通过所述解耦控制策略实现在不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪，从而实现对车辆横向跟随分层式控制。
11.本技术的有益效果在于：(1)采用两层控制架构，上层控制基于感知信息求得期望控制参数，下层控制根据期望控制参数控制车辆行驶，增强系统对不同运行工况的鲁棒性；(2)上层控制基于虚拟连接的车辆横向跟随模型，引入车联网以提高车辆对环境的感知能力，车辆基于周围环境与自身状态的感知信息，通过对虚拟连接的刚度与阻尼参数进行调整，获得满足车辆横向跟随稳定性要求的横向期望加速度；(3)下层控制建立以前轮侧偏角、横摆角速度为状态变量的车辆二自由度横向模型，基于该车辆模型设计解耦控制策略，
实现了横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，能够实现不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。
附图说明
12.图1为本技术各模块的工作流程图；
13.图2为基于虚拟连接的车辆横向跟随模型示意图；
14.图3为车辆横向跟随分层控制的上层控制流程图；
15.图4为车辆横向跟随分层控制的下层控制流程图。
具体实施方式
16.下面将结合附图对本技术技术方案进行详细说明。
17.本技术所述的基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法通过分层式控制架构实现，如图1所示，该分层式控制架构包括车间通讯模块、状态感知模块和分层控制模块。车间通讯模块包括v2v通讯装置，通过v2v通讯装置获取前车的横向速度v
y,lead
。状态感知模块包括车载探测雷达、车载摄像头、车速传感器和惯性测量单元。分层控制模块包括上层控制器和下层控制器，上层控制器通过感知周围环境和车辆状态计算当前车辆的期望轨迹参数，下层控制器则控制车辆按照期望轨迹行驶。
18.本技术所述的基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法，包括：
19.s1：上层控制器基于虚拟连接构建车辆横向跟随模型。
20.具体地，步骤s1包括：
21.s11：基于虚拟连接结构得到施加在当前车辆的虚拟横向作用力，该虚拟横向作用力表示为：
22.f
y，vir
＝k
p
δly(t-τy)+ki∫δly(t-τy)dt+c
p
(v
y，lead
(t-τy)-vy(t-τy))；
23.其中，k
p
和ki均为虚拟刚度系数；k
p
表示虚拟弹簧伸长量的比例增益；ki表示虚拟弹簧伸长量的积分增益；c
p
表示虚拟阻尼系数；δly＝y-yn，y＝y
lead-y表示当前车辆与前车间的横向距离，y
lead
表示前车的横向位置，yn表示虚拟弹簧的额定长度，yn＝t
gap
vy，vy表示当前车辆横向速度，t
gap
表示横向跟随时距；v
y,lead
表示前车的横向速度；为简便起见，τy取车间通信与雷达、摄像头信息融合处理的时滞的最大值。
24.以前车的横向位置为参考，得到当前车辆与前车间的横向距离y，定义虚拟连接的额定长度yn为当前车辆横向速度vy的函数，即yn＝t
gap
vy。则可定义虚拟连接的伸长量为y-yn，记作δly，通过前车与当前车辆的定位信息得到。通过车间通讯模块引入前车的横向速度v
y,lead
。
25.s12：考虑到车辆横向控制的实现方式是依靠车辆转向系统产生的车辆侧向力，考虑到路面摩擦系数、车辆性能的限制，对虚拟横向作用力f
y,vir
基于虚拟弹簧—阻尼的饱和边界值进行设计，表示为：
[0026][0027]
其中，μ表示路面摩擦系数；
±
表示符号与f
y,vir
的值相同；m表示当前车辆的质量。
[0028]
s13：根据饱和边界值范围内的虚拟横向作用力f
y,vir
计算虚拟连接作用后当前车
辆的加速度得到以为输出的车辆横向跟随模型，如图2所示，该车辆横向跟随模型表示为：
[0029][0030]
s2：根据所述车辆横向跟随模型得到当前车辆的期望横向加速度。
[0031]
具体地，步骤s2包括：
[0032]
s21：根据所述车辆横向跟随模型得到以前车的横向速度为输入、后车的横向速度为输出的传递函数，表示为：
[0033][0034]
s22：通过所述传递函数对虚拟刚度系数k
p
、ki与虚拟阻尼系数c
p
进行调整，以确保车辆横向跟随系统进行稳定运行，车辆横向跟随系统稳定后，得到当前车辆的期望横向加速度
[0035][0036]
c(s)＝c
p
；
[0037]
h(s)＝1+t
gap
s；
[0038]
其中，k(s)表示虚拟连接的刚性特性；c(s)表示虚拟连接的阻尼特性；经h(s)得到在当前车辆跟随状态下前车的理想横向位置，进而与前车横向位置比较得到虚拟连接的伸长量。
[0039]
具体地，基于routh-hurwitz稳定性判据，对虚拟弹簧—阻尼中的虚拟刚度系数k
p
、ki与虚拟阻尼系数c
p
进行调整，以保证车辆运行过程中发生的横向速度扰动最终能够收敛，确保车辆横向跟随系统的稳定运行。由此可通过上述基于虚拟连接的车辆横向跟随模型得到当前车辆期望的横向加速度
[0040]
s3：下层控制器构建车辆二自由度模型，根据当前车辆的期望横向加速度和所述车辆二自由度模型对解耦控制策略进行设计。
[0041]
具体地，考虑到本技术所涉及的高速公路工况，车辆匀速行驶，侧偏角、方向盘转角均较小，由此建立以前轮侧偏角βf、横摆角速度r为状态变量的车辆二自由度模型，则该车辆二自由度模型表示为：
[0042][0043]
其中，l表示车辆的轴距；lf表示前轴到质心的距离；lr表示后轴到质心的距离；αf表示前轮轮胎侧偏角，αf＝δ
f-βf；αr表示后轮轮胎侧偏角，αr＝-βf+lr/v；ff表示前轮横向力；fr表示后轮横向力；v表示纵向速度。
[0044]
基于该车辆二自由度模型，以前轮转角为控制输入，设计了前轮主动转向的解耦
控制策略，表示为：
[0045][0046]
其中，a
y,f
表示前轮横向加速度，ks表示加速度反馈增益；δf表示前轮转角。
[0047]
s4：通过所述解耦控制策略实现在不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪，从而实现对车辆横向跟随分层式控制。
[0048]
具体地，将代入到车辆二自由度模型得到从而实现了在车辆前轴处横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，所述横向解耦控制策略能够实现不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。
[0049]
如图3所示，本技术中上层控制器基于虚拟连接的车辆横向跟随模型，引入车联网以提高车辆对环境的感知能力，车辆结合自身的状态反馈与车间通讯模块获得的感知信息，通过对虚拟弹簧—阻尼的刚度与阻尼参数进行调整，获得满足车辆横向跟随稳定性要求的横向期望加速度。其中，k(s)表示虚拟连接的刚性特性，k(s)＝k
p
+ki/s，k
p
、ki均表示虚拟刚度系数，分别为虚拟弹连接伸长量的比例增益与积分增益；c(s)表示虚拟连接的阻尼特性，c(s)＝c
p
，c
p
表示虚拟阻尼系数；h(s)＝1+t
gap
s，经h(s)得到在当前车辆跟随状态下前车的理想横向位置，进而与前车横向位置比较得到虚拟连接的伸长量。基于routh-hurwitz稳定性判据，对虚拟连接中的虚拟刚度系数k
p
、ki与虚拟阻尼系数c
p
进行调整，以保证车辆运行过程中发生的横向速度扰动最终能够收敛，确保车辆横向跟随系统的稳定运行。
[0050]
如图4所示，下层控制器基于车辆横向动力学模型，设计前轮转向解耦控制律。在实际控制过程中，该解耦控制策略依赖于上层控制器输出的期望控制参数a
y,des
，当前车辆的反馈量纵向速度v、车辆横摆角速度r及车辆前轴处的横向加速度a
y,f
。其中，纵向速度v作用于横向加速度a
y,f
的反馈增益中。该反馈控制策略实现了在车辆前轴处横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，能够实现不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。
[0051]
采用双层控制架构，上层控制基于感知信息求得期望控制参数，下层控制根据期望控制参数控制车辆行驶，增强系统对不同运行工况的鲁棒性。上层控制基于虚拟连接的车辆横向跟随模型，引入车联网以提高车辆对环境的感知能力，车辆结合自身的状态反馈与车间通讯模块获得的感知信息，通过对虚拟连接的刚度与阻尼系数进行调整，获得满足车辆横向跟随稳定性要求的横向期望加速度。下层控制建立以前轮侧偏角、横摆角速度为状态变量的车辆二自由度横向模型，基于该车辆模型设计解耦控制策略，实现了横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，能够实现不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。
[0052]
以上为本技术示范性实施例，本技术的保护范围由权利要求书及其等效物限定。

技术特征：
1.一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法，该分层式控制方法通过分层式控制架构实现，该分层式架构包括状态感知模块、车间通信模块和分层控制模块，所述分层控制模块包括上层控制器和下层控制器，其特征在于，该方法包括：s1：上层控制器基于虚拟连接构建车辆横向跟随模型；s2：根据所述车辆横向跟随模型得到当前车辆的期望横向加速度；s3：下层控制器构建车辆二自由度模型，根据当前车辆的期望横向加速度和所述车辆二自由度模型对解耦控制策略进行设计；s4：通过所述解耦控制策略实现在不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪，从而实现对车辆横向跟随分层式控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1包括：s11：基于虚拟连接结构得到施加在当前车辆的虚拟横向作用力，该虚拟横向作用力表示为：f
y，vir
＝k
p
δl
y
(t-τ
y
)+k
i
∫δl
y
(t-τ
y
)dt+c
p
(v
y，lead
(t-τ
y
)-v
y
(t-τ
y
))；其中，k
p
和k
i
均为虚拟刚度系数；k
p
表示虚拟弹簧伸长量的比例增益；k
i
表示虚拟弹簧伸长量的积分增益；c
p
表示虚拟阻尼系数；δl
y
＝y-y
n
，y＝y
lead-y表示当前车辆与前车间的横向距离，y
lead
表示前车的横向位置，y
n
表示虚拟弹簧的额定长度，y
n
＝t
gap
v
y
，v
y
表示当前车辆横向速度，t
gap
表示横向跟随时距；v
y，lead
表示前车的横向速度；τ
y
表示车间通信与雷达、摄像头信息融合处理的时滞的最大值；s12：根据路面摩擦系数，对虚拟横向作用力f
y，vir
基于虚拟弹簧-阻尼的饱和边界值进行设计，表示为：其中，μ表示路面摩擦系数；
±
表示符号与f
y，vir
的值相同；m表示当前车辆的质量；s13：根据饱和边界值范围内的虚拟横向作用力f
y，vir
计算虚拟连接作用后当前车辆的加速度得到以为输出的车辆横向跟随模型，该车辆横向跟随模型表示为：3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述车间通讯模块包括v2v通讯装置，前车的横向速度v
y，lead
通过v2v通讯装置获取。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s2包括：s21：根据所述车辆横向跟随模型得到以前车的横向速度为输入、后车的横向速度为输出的传递函数，表示为：s22：通过所述传递函数对虚拟刚度系数k
p
、k
i
与虚拟阻尼系数c
p
进行调整，以确保车辆横向跟随系统稳定后，得到当前车辆的期望横向加速度5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s3中，所述车辆二自由度模型表示为：
其中，l表示车辆的轴距；l
f
表示前轴到质心的距离；l
r
表示后轴到质心的距离；α
f
表示前轮轮胎侧偏角，α
f
＝δ
f-β
f
，β
f
表示前轮侧偏角；α
r
表示后轮轮胎侧偏角，α
r
＝-β
f
+lr/v；f
f
表示前轮横向力；f
r
表示后轮横向力；r表示横摆角速度；v表示纵向速度；基于该车辆二自由度模型，以前轮转角为控制输入，对前轮主动转向的解耦控制策略进行设计，则所述前轮主动转向的解耦控制策略表示为：其中，a
y，f
表示前轮横向加速度，k
s
表示加速度反馈增益；a
y，des
表示期望横向加速度；δ
f
表示前轮转角。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤s4中，将代入至所述车辆二自由度模型，得到实现了在车辆前轴处横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，从而实现在不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。

技术总结
本发明公开了一种基于虚拟连接的车辆横向跟随分层式控制方法，涉及移动平台的智能控制技术领域，解决了在复杂多变的交通状况下车辆横向跟随控制方法不够准确的技术问题，其技术方案要点是采用两层控制，上层控制基于虚拟连接的车辆横向跟随模型，引入车联网以提高车辆对环境的感知能力，车辆基于周围环境与自身状态的感知信息，通过对虚拟连接的刚度与阻尼参数进行调整，获得满足车辆横向跟随稳定性要求的横向期望加速度；下层控制建立以前轮侧偏角、横摆角速度为状态变量的车辆二自由度横向模型，设计了基于前轮主动转向的解耦控制策略，实现了横向运动与纵向运动、横摆运动的解耦，能够实现不同车速条件下对横向期望加速度的跟踪。的跟踪。的跟踪。


技术研发人员：张宁 张浩彬 殷国栋 李普 阳媛 祝小元 庄伟超 徐利伟 耿可可
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2023.03.02
技术公布日：2023/6/27