智能汽車測控技術(shù) 課件 第8章 智能汽車運動控制

智能汽車測控技術(shù)第八章智能汽車運動控制8.1底盤線控系統(tǒng)8.2控制理論8.3車輛運動控制8.4運動控制算法實例第1講底盤線控系統(tǒng)1.概述

由于智能汽車路徑?jīng)Q策控制命令均為數(shù)字信號，執(zhí)行這些命令的運動控制系統(tǒng)也需要采用數(shù)字化控制，同時具有較高的控制精度和穩(wěn)定性，汽車底盤線控（X-By-Wire）技術(shù)是實現(xiàn)這種控制的最好的技術(shù)途徑。第1講底盤線控系統(tǒng)1.概述

汽車底盤線控系統(tǒng)主要包括線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、線控驅(qū)動系統(tǒng)、線控制動系統(tǒng)、線控懸架系統(tǒng)以及線控?fù)Q擋系統(tǒng)等，如圖所示。第1講底盤線控系統(tǒng)1.概述

從控制目標(biāo)、底盤控制方式、輪胎作用力和車輛運動學(xué)等角度展示各個底盤線控系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)機械轉(zhuǎn)向電動助力轉(zhuǎn)向線控轉(zhuǎn)向技術(shù)液壓助力轉(zhuǎn)向電控液壓助力轉(zhuǎn)向汽車轉(zhuǎn)向系統(tǒng)發(fā)展第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)

線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，取消了方向盤與轉(zhuǎn)向輪之間的機械傳動方式，而是通過電子控制單元（ElectronicControlUnit，ECU）將轉(zhuǎn)角電信號發(fā)送給轉(zhuǎn)向電機來控制轉(zhuǎn)向輪，使方向盤和車輛執(zhí)行機構(gòu)成為相互獨立的整體。線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)可以實現(xiàn)變傳動比控制，提高在低速時轉(zhuǎn)向的靈敏性和高速時轉(zhuǎn)向的穩(wěn)定性，控制汽車的橫擺角速度和質(zhì)心側(cè)偏角，提高轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性。第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)組成電源ECU機械結(jié)構(gòu)

根據(jù)線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)及工作原理，可分為方向盤總成和轉(zhuǎn)向執(zhí)行總成.第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)

方向盤總成用來采集駕駛員轉(zhuǎn)向動作并駕駛員提供轉(zhuǎn)向路感，主要由方向盤轉(zhuǎn)角/轉(zhuǎn)矩傳感器、路感電機及其減速器構(gòu)成。轉(zhuǎn)向執(zhí)行總成用來接受轉(zhuǎn)向指令和執(zhí)行轉(zhuǎn)向操作，主要包括轉(zhuǎn)向執(zhí)行電機及其減速器、齒輪齒條機構(gòu)、轉(zhuǎn)向橫拉桿、前輪轉(zhuǎn)角傳感器等部件，其中轉(zhuǎn)向執(zhí)行電機控制器在接收到轉(zhuǎn)向指令后，控制轉(zhuǎn)向電機帶動轉(zhuǎn)向橫拉桿以實現(xiàn)前輪轉(zhuǎn)向。第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的信號傳遞流程轉(zhuǎn)角傳感器感知到駕駛員的轉(zhuǎn)向動作將轉(zhuǎn)向信號傳遞給ECU計算出前輪轉(zhuǎn)角并發(fā)送到轉(zhuǎn)向執(zhí)行電機完成轉(zhuǎn)向動作第1講底盤線控系統(tǒng)2.線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的信號傳遞流程第1講底盤線控系統(tǒng)3.線控驅(qū)動系統(tǒng)

線控驅(qū)動系統(tǒng)的作用是通過控制發(fā)動機動力輸出調(diào)節(jié)車速，其主要結(jié)構(gòu)包括加速踏板傳感器、車速傳感器、伺服電機、控制器等第1講底盤線控系統(tǒng)3.線控驅(qū)動系統(tǒng)線控驅(qū)動系統(tǒng)原理示意圖第1講底盤線控系統(tǒng)3.線控驅(qū)動系統(tǒng)

線控驅(qū)動系統(tǒng)主要采用直接扭矩通訊控制和偽油門控制技術(shù)實現(xiàn)，兩種技術(shù)的區(qū)別主要在于是否將發(fā)動機扭矩通信接口與加速踏板傳感器直接相連。直接扭矩通信控制將加速踏板傳感器信號通過車輛CAN總線與發(fā)動機控制器直接相連，發(fā)動機通過扭矩控制的方式實現(xiàn)增扭與降扭，進而控制車輛加速或減速。偽油門控制將加速踏板傳感器采集的目標(biāo)加速度信號接入偽油門控制器中，控制器將加速信號轉(zhuǎn)化為目標(biāo)電壓信號發(fā)送給發(fā)動機，發(fā)動機根據(jù)ECU中預(yù)設(shè)的實際車身加速度與目標(biāo)加速度閉環(huán)控制算法的輸出，控制車輛加速度。第1講底盤線控系統(tǒng)4.線控制動系統(tǒng)制動系統(tǒng)用于實現(xiàn)車輛各種制動操作，確保制動安全性與操縱穩(wěn)定性傳統(tǒng)液壓制動系統(tǒng)由制動踏板、真空助力器、制動主缸、輪缸等部件組成，以制動液為壓力傳遞媒介，在駕駛員踩下制動踏板時，真空助力器提供制動助力來驅(qū)動制動主缸增壓，壓力經(jīng)過制動液傳遞至輪缸處完成制動。線控制動系統(tǒng)將駕駛員制動動作轉(zhuǎn)換為電信號傳遞給制動系統(tǒng)，由制動系統(tǒng)自主對車輛進行制動控制的系統(tǒng)。第1講底盤線控系統(tǒng)4.線控制動系統(tǒng)

與傳統(tǒng)液壓制動系統(tǒng)相比，線控制動系統(tǒng)采用電子機械裝置替代傳統(tǒng)液壓機械裝置，具有結(jié)構(gòu)簡單、響應(yīng)迅速、建壓快速、調(diào)壓精確、便于實現(xiàn)能量回饋和智能駕駛等優(yōu)點。

典型線控制動系統(tǒng)包括電子液壓制動系統(tǒng)（ElectronicHydraulicBrake，EHB）和電子機械制動系統(tǒng)（ElectronicMechanicalBrake，EMB）第1講底盤線控系統(tǒng)4.線控制動系統(tǒng)EHB是采用液壓作為制動力傳遞介質(zhì)的線控制動系統(tǒng)，其壓力調(diào)節(jié)通過精密的電磁閥開度控制和開關(guān)控制，驅(qū)動電機抽取制動液對制動輪缸進行增壓，實現(xiàn)制動操作.第1講底盤線控系統(tǒng)4.線控制動系統(tǒng)EMB用電子機械結(jié)構(gòu)完全替代了液壓控制單元，將電機直接安裝在制動鉗體上，接收制動指令來驅(qū)動摩擦片壓緊制動器實現(xiàn)制動，因此其制動響應(yīng)更加迅速.第1講底盤線控系統(tǒng)4.線控制動系統(tǒng)德國Bosch公司第二代iBooster電助力器式EHB系統(tǒng)瑞典Haldex公司的EMB系統(tǒng)第1講底盤線控系統(tǒng)5.線控懸架系統(tǒng)

線控懸架系統(tǒng)也稱為主動懸架系統(tǒng)，其能夠根據(jù)車身高度、車速、轉(zhuǎn)向角度及速率、制動等信號，由ECU控制懸架執(zhí)行機構(gòu)改變懸架系統(tǒng)的剛度、減振器的阻尼力及車身高度等參數(shù)，使得車輛具有良好的乘坐舒適性、操縱穩(wěn)定性以及通過性。第1講底盤線控系統(tǒng)5.線控懸架系統(tǒng)主動懸掛半主動懸掛被動懸掛能量耗散方式的角度根據(jù)不同路面激勵，通過變化懸架系統(tǒng)參數(shù)（懸架剛度或/和阻尼系數(shù)）有效改善懸架減振特性路面激勵引起車身振動的能量只能由固定參數(shù)的懸架系統(tǒng)逐漸耗散能量提供方式的角度需要使用能源對其ECU和執(zhí)行器提供能力無需專門提供動力第1講底盤線控系統(tǒng)5.線控懸架系統(tǒng)LS400線控懸架系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)，主要由壓縮空氣子系統(tǒng)和電子控制子系統(tǒng)組成。工作時，懸架ECU根據(jù)高度位置傳感器采集車身高度信息，通過控制空氣壓縮機和高度控制電磁閥對空氣彈簧的充放氣，實現(xiàn)車身高度的調(diào)節(jié)。同時，ECU根據(jù)加速度傳感器、制動燈開關(guān)、轉(zhuǎn)向傳感器等設(shè)備采集車輛運行數(shù)據(jù)，通過控制懸架控制執(zhí)行器，調(diào)節(jié)空氣彈簧和減震器的剛度和減震力（阻尼力）。第1講底盤線控系統(tǒng)5.線控懸架系統(tǒng)奔馳公司的AIRMATIC主動空氣懸架第1講控制理論6.PID控制

比例-積分-微分控制（proportionintegrationdifferentiation，PID）是實際工程中應(yīng)用最為廣泛的經(jīng)典控制方法，具有模型結(jié)構(gòu)簡單、控制穩(wěn)定可靠、控制參數(shù)易于調(diào)整的優(yōu)勢，尤其適用于被控對象數(shù)學(xué)模型無法精確獲知、需要依靠現(xiàn)場調(diào)試確定控制參數(shù)的應(yīng)用場合第1講控制理論6.PID控制PID控制根據(jù)系統(tǒng)的誤差，通過比例（P）、積分（I）和微分（D）三個控制環(huán)節(jié)，實現(xiàn)對被控對象的超前調(diào)整、滯后調(diào)整和滯后-超前調(diào)整。比例環(huán)節(jié)按照誤差值對系統(tǒng)參數(shù)進行成比例控制，因此能夠快速提升系統(tǒng)響應(yīng)。積分環(huán)節(jié)按照系統(tǒng)輸入與輸出誤差的積分值對系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)，主要用于消除系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)輸出與理想輸出之間存在的穩(wěn)態(tài)誤差。微分環(huán)節(jié)按照輸入與輸出誤差值的變化率（即微分）進行控制通過將誤差消除量的作用“超前”，改善調(diào)節(jié)量作用滯后問題，使得系統(tǒng)超調(diào)量減小，穩(wěn)定性增加，動態(tài)誤差減小。第1講控制理論7.最優(yōu)控制

被控對象的狀態(tài)向量被控對象的控制向量控制過程中的時間點第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

狀態(tài)約束條件可以分為端點約束和過程約束兩大類。端點約束指系統(tǒng)變量在起始或結(jié)束時刻應(yīng)滿足的約束條件，分別成為起點約束和終端約束。過程約束指在整個控制過程中系統(tǒng)變量需滿足的約束條件。

針對狀態(tài)向量的過程約束稱為狀態(tài)約束，針對控制向量的過程約束稱為控制約束。第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

終端性能指標(biāo)函數(shù)可積函數(shù)，其積分稱為積分性能指標(biāo)函數(shù)，決定了系統(tǒng)狀態(tài)向量和控制向量在控制過程中的特性第1講控制理論7.最優(yōu)控制

基于上述最優(yōu)控制問題的一般描述，下圖給出了最優(yōu)控制問題建模和求解方法體系。第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

控制約束，用于限制控制量的幅值和平滑性，以保證系統(tǒng)安全平穩(wěn)運行，同時也可以限制控制動作能耗等其他因素第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制3.動態(tài)規(guī)劃

動態(tài)規(guī)劃是一種解決復(fù)雜最優(yōu)控制問題的有效方法，其理論基礎(chǔ)是貝爾曼最優(yōu)性原理，即對于多級決策過程的最優(yōu)策略，無論其初始狀態(tài)和初始決策如何，當(dāng)把其中的任何一級和狀態(tài)再作為初始級和初始狀態(tài)時，其余的決策必定也是一個最優(yōu)決策?；诖嗽?，開展動態(tài)規(guī)劃時需要將一個最優(yōu)控制問題分解為多個相互關(guān)聯(lián)的子問題。第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制動態(tài)規(guī)劃算法執(zhí)行步驟：劃分決策階段從首段決策到末段決策，遞歸定義最優(yōu)解的代價從最終段決策至首段決策，逆向計算優(yōu)化解的代價，保存構(gòu)造最優(yōu)解的信息根據(jù)構(gòu)造最優(yōu)解的信息構(gòu)造最優(yōu)解第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制

第1講控制理論7.最優(yōu)控制4.模型預(yù)測控制

模型預(yù)測控制（ModelPredictiveControl，MPC）是一種用于改進經(jīng)典和現(xiàn)代控制理論缺陷的方法。借鑒了經(jīng)典控制中的反饋校正和現(xiàn)代控制理論中的優(yōu)化思想，利用過程模型來預(yù)測系統(tǒng)在一定控制作用下未來的動態(tài)行為，在此基礎(chǔ)上根據(jù)給定的約束條件和性能要求，采取在線不斷進行的有限時域優(yōu)化，滾動求解最優(yōu)控制量并實施控制，并在滾動每一步通過檢測實時信息修正對未來動態(tài)行為的預(yù)測，實現(xiàn)對控制量的反饋校正。第1講控制理論7.最優(yōu)控制模型預(yù)測控制原理第1講控制理論7.最優(yōu)控制與現(xiàn)代控制理論相比，MPC不在實施控制前求解控制律，而是在滾動過程的每一個周期，求解一個有限時域開環(huán)最優(yōu)控制問題來獲得其當(dāng)前控制序列，且只執(zhí)行第一個控制動作，便進入下一個滾動周期，從而避免了一次性的全局優(yōu)化。與經(jīng)典PID控制相比，MPC具有優(yōu)化和預(yù)測能力，能夠?qū)㈤L時間跨度的最優(yōu)控制問題分解為若干個更短時間跨度或者有限時間跨度的最優(yōu)控制問題，并且在一定程度上追求最優(yōu)解。第1講控制理論7.最優(yōu)控制MPC模型預(yù)測滾動優(yōu)化反饋矯正MPC可分為模型預(yù)測、滾動優(yōu)化和反饋校正三個環(huán)節(jié).第1講控制理論7.最優(yōu)控制

模型預(yù)測環(huán)節(jié)根據(jù)被控對象的歷史狀態(tài)、假設(shè)的未來輸入和給定的未來控制策略，預(yù)測被控對象未來的狀態(tài)，并判斷約束條件是否滿足以及被控對象性能指標(biāo)的優(yōu)劣，為開展后續(xù)滾動優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。模型預(yù)測示意圖第1講控制理論7.最優(yōu)控制滾動優(yōu)化環(huán)節(jié)通過優(yōu)化控制性能評價指標(biāo)來確定未來的控制動作，性能指標(biāo)中的系統(tǒng)未來動態(tài)行為由預(yù)測模型根據(jù)未來控制策略計算獲得。滾動優(yōu)化示意圖第1講控制理論7.最優(yōu)控制

反饋校正環(huán)節(jié)是為模型預(yù)測環(huán)節(jié)和滾動優(yōu)化環(huán)節(jié)構(gòu)成的是開環(huán)優(yōu)化策略提供閉環(huán)控制，從而避免模型失配、未知擾動等因素可能導(dǎo)致的系統(tǒng)運行偏離理想結(jié)果。反饋校正示意圖第1講控制理論7.最優(yōu)控制以車輛軌跡跟蹤為例，車輛從某個初始狀態(tài)出發(fā)，采用模型預(yù)測控制機制使得車輛能夠到達(dá)并最終以期望速度跟蹤期望軌跡第1講控制理論7.最優(yōu)控制車輛軌跡跟蹤控制示意圖第1講控制理論8.智能控制

智能控制是控制理論、人工智能、運籌學(xué)和信息論等學(xué)科交叉融合產(chǎn)生的一種自動控制理論，主要用于解決以下傳統(tǒng)控制理論難以處理的問題：系統(tǒng)建模難。很多復(fù)雜非線性系統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型和性能指標(biāo)難以獲取。狀態(tài)觀測難。包含很多組成模塊的復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)是難以觀測的。控制約束難。需要設(shè)計非二次型性能指標(biāo)函數(shù)，這會增加控制器的求解難度。擾動處理難。傳統(tǒng)控制方法難以處理最壞外部干擾信號建模和最優(yōu)控制器求解問題第1講控制理論8.智能控制1.模糊控制模糊控制是以模糊數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ)，用模糊集合的方法表示變量、用模糊語言構(gòu)建控制器、用模糊邏輯設(shè)計控制規(guī)則的一種自動控制理論。模糊控制器主要由模糊化、知識庫、模糊推理和清晰化等模塊組成，如圖所示。第1講控制理論8.智能控制模糊化模塊用于將定量化的輸入變量和控制系統(tǒng)輸出變量變換成模糊控制器可處理的模糊集合標(biāo)識符。知識庫由數(shù)據(jù)庫和規(guī)則庫構(gòu)成，反映了控制對象和控制目標(biāo)相關(guān)知識的集合。模糊推理模塊根據(jù)輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關(guān)系方程，獲得模糊控制量。清晰化模塊將獲得的模糊控制量轉(zhuǎn)換為可供控制器執(zhí)行的控制量輸出。第1講控制理論8.智能控制2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

作為一種常見的智能算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNtwork，NN）方法具有高度并行的結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)能力、非線性函數(shù)逼近以及容錯性等特性。如圖所示為徑向基（RadialBasisFunction，RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其由輸入層、隱藏層和輸出層三層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點組成。第1講控制理論8.智能控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制系統(tǒng)中主要發(fā)揮辨識功能或控制功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器（NeuralNetworkRecognizer，NNR）利用其通用逼近特性，利用測量到的被控對象的輸入輸出狀態(tài)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)，實現(xiàn)對被控對象數(shù)學(xué)模型的辨識。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（NeuralNetworkController，NNC）可以作為反饋控制系統(tǒng)的控制器，與被控對象串聯(lián)使用。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以在控制系統(tǒng)中承擔(dān)優(yōu)化計算任務(wù)，或者與其他智能控制或優(yōu)化算法融合使用時為其提供優(yōu)化參數(shù)、推理模型和故障診斷等功能。第1講控制理論8.智能控制架構(gòu)a：NNC首先利用已有控制樣本進行離線訓(xùn)練，然后以系統(tǒng)誤差的函數(shù)作為自學(xué)習(xí)算法的評價函數(shù)進行在線學(xué)習(xí)。第1講控制理論8.智能控制架構(gòu)b：所示的自適應(yīng)逆控制框架，首先使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線學(xué)習(xí)被控對象傳遞函數(shù)的逆函數(shù)，將其作為被控對象的前饋串聯(lián)NNC實施開環(huán)控制，然后NNC根據(jù)系統(tǒng)理想輸入和實際輸出的反饋誤差繼續(xù)在線學(xué)習(xí)被控對象的逆模型，以解決開環(huán)控制缺乏穩(wěn)定性的問題。第1講控制理論8.智能控制架構(gòu)c：所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)?？刂瓶蚣?，使用NNR逼近被控對象的模型，并將被控對象與NNR并聯(lián)，NNC不直接逼近被控對象的逆模型，而是間接學(xué)習(xí)對象的逆動態(tài)特性。第1講控制理論8.智能控制架構(gòu)d：所示的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考直接自適應(yīng)控制框架中，NNC首先離線學(xué)習(xí)被控對象的逆模型，并與被控對象構(gòu)成開環(huán)控制，然后NNC根據(jù)參考模型的輸出與被控對象輸出的誤差函數(shù)進行在線訓(xùn)練，使得誤差函數(shù)最小。第1講控制理論8.智能控制3.強化學(xué)習(xí)控制

強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個研究領(lǐng)域，解決的是一類序列決策問題，即智能體如何通過在環(huán)境中不斷探索、嘗試學(xué)得一個最優(yōu)策略，使智能體能夠獲得最大的累計獎賞。第1講控制理論8.智能控制

第1講控制理論8.智能控制

圖中展示了強化學(xué)習(xí)框架在智能汽車面對過街行人進行自主制動的控制系統(tǒng)中的應(yīng)用。由于行人過街行為多變，因此環(huán)境不確定性強，傳統(tǒng)基于規(guī)則的車輛控制方法難以覆蓋全部規(guī)則，而在強化學(xué)習(xí)控制框架下，智能體通過傳感器獲取本車速度、連續(xù)步長的本車相對于行人的橫向和縱向位置，通過不斷訓(xùn)練可以獲得理想的制動減速度。第1講車輛運動控制9.概述

智能汽車運動控制系統(tǒng)是以自動控制理論為基礎(chǔ)、以行駛道路和車輛自身非受控部件為外界環(huán)境、以底盤線控系統(tǒng)為控制器和執(zhí)行機構(gòu)的復(fù)雜自動控制系統(tǒng)。車輛運動控制路徑跟蹤軌跡跟蹤參考路徑與時間參數(shù)無關(guān)參考軌跡是依賴于時間參數(shù)的函數(shù)第1講車輛運動控制9.概述

為了實現(xiàn)控制目標(biāo)，智能汽車需要根據(jù)當(dāng)前周圍環(huán)境和車體位置、姿態(tài)、車速等信息按照特定的控制邏輯做出決策，并分別向油門、制動及轉(zhuǎn)向等底盤線控系統(tǒng)發(fā)出控制指令，開展縱向控制、橫向控制以及橫縱向協(xié)同控制?？v向控制需要控制車輛按照預(yù)定的速度巡航或與前方動態(tài)目標(biāo)保持一定的距離，反映了車輛的速度跟蹤能力。橫向控制需要控制車輛沿規(guī)劃的不同曲率的路徑行駛，并保證車輛的平穩(wěn)性與乘坐舒適性，反映的是車輛的路徑跟蹤能力。橫向控制和縱向控制通常需要協(xié)同聯(lián)調(diào)，共同確保車輛行駛的安全性和穩(wěn)定性。第1講車輛運動控制10.縱向控制

智能汽車的縱向控制可采用直接式或分層式控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。直接式控制由一個縱向控制器給出所有子系統(tǒng)的控制輸入分層式控制需通過設(shè)計上位和下位控制器來實現(xiàn)車輛的縱向控制的目標(biāo)第1講車輛運動控制10.縱向控制直接式縱向控制

直接式運動控制根據(jù)期望的速度或跟隨距離，通過縱向控制器輸出期望制動壓力和節(jié)氣門開度，采用閉環(huán)控制的方式實現(xiàn)對跟隨距離和速度的直接控制。優(yōu)點：系統(tǒng)集成程度高、響應(yīng)快，缺點：控制效果易受到前方動態(tài)目標(biāo)及障礙物變化的影響，依賴較多的狀態(tài)信息，開發(fā)難度顯著增加，系統(tǒng)的靈活性較差。第1講車輛運動控制10.縱向控制2．分層式運動控制

分層式運動控制通過設(shè)計上、下位控制器來實現(xiàn)智能車輛縱向控制的目標(biāo)，其結(jié)構(gòu)如圖所示。

上層控制器根據(jù)距離或速度閉環(huán)得到期望加速度或期望轉(zhuǎn)矩，下層控制器協(xié)調(diào)驅(qū)動和制動指令跟蹤上層控制器給出的期望值，為車輛提供期望制動壓力或油門開度，通過閉環(huán)結(jié)構(gòu)完成縱向控制。第1講車輛運動控制11.橫向控制

智能汽車通過計算車輛的期望軌跡與車輛實際位置之間的橫向位置偏差，控制改變方向盤扭矩或角度，實現(xiàn)車輛對期望軌跡的跟蹤。第1講車輛運動控制11.橫向控制非預(yù)瞄式橫向控制預(yù)瞄式橫向控制期望軌跡由外部傳感系統(tǒng)提供，如安裝在道路上電纜或磁道釘，或者高精度地圖系統(tǒng)期望軌跡由車輛自身根據(jù)車載激光雷達(dá)或攝像頭獲取的信息經(jīng)過處理后獲得第1講車輛運動控制11.橫向控制如圖所示橫向控制系統(tǒng)，首先根據(jù)預(yù)瞄跟隨控制理論與設(shè)計側(cè)向加速度最優(yōu)跟蹤PD控制器得到車輛橫向控制參數(shù)，接著以車輛縱向速度及道路曲率為控制器輸入、預(yù)瞄距離為控制器輸出，構(gòu)建預(yù)瞄距離自動選擇的最優(yōu)控制器，實現(xiàn)汽車橫向運動的自適應(yīng)預(yù)瞄最優(yōu)控制。第1講車輛運動控制12.集成控制

智能汽車線控驅(qū)動/制動、線控轉(zhuǎn)向和線控懸架系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)連接、電控信息和受力傳遞方面存在一定的耦合關(guān)系，隨之而來也存在各系統(tǒng)間的沖突，在運動控制方面主要體現(xiàn)在：同一個車輛運動控制目標(biāo)可以由多個控制系統(tǒng)實現(xiàn)。車輛動力學(xué)耦合會導(dǎo)致一個運動控制系統(tǒng)輸出可能會對其它系統(tǒng)輸入產(chǎn)生干擾；一個控制系統(tǒng)的輪胎作用力將與其他控制系統(tǒng)對同一輪胎上的作用力相互影響。第1講車輛運動控制12.集成控制

從控制系統(tǒng)架構(gòu)來說，集成控制系統(tǒng)可分為分層控制和仲裁控制兩類。

分層控制在車輛的環(huán)境感知、決策控制、指令執(zhí)行等環(huán)節(jié)進行不同程度的耦合，采用分層漸進的方式對不同底盤線控系統(tǒng)進行控制。

仲裁控制在各底盤線控系統(tǒng)之間引入調(diào)節(jié)機制，以各個系統(tǒng)間的邏輯關(guān)系以及控制指令作為輸入，以車輛狀態(tài)的安全穩(wěn)定為總的前提，動態(tài)判斷各個系統(tǒng)質(zhì)量的有效性，以第三方的角度對各個系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)。第1講車輛運動控制12.集成控制如圖所示為一種有人駕駛汽車的全線控分層式集成控制系統(tǒng)框架。其中，辨識與估計層是實現(xiàn)線控系統(tǒng)集成控制的重要前提，其通過傳感器對汽車狀態(tài)和路面條件進行估計、對駕駛?cè)艘鈭D和特性辨識、對車輛行駛工況進行辨識。集成控制層和力分配層是車輛集成控制策略的核心部分，最終通過各個線控系統(tǒng)作動器構(gòu)成的執(zhí)行層來實現(xiàn)。第1講運動控制算法實例

12.仿真方法Carsim是一款國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的車輛控制系統(tǒng)建模與分析軟件。此軟件主要基于車輛參數(shù)進行整車動力學(xué)仿真，同時能夠通過三維動畫真實重現(xiàn)出仿真車輛在不同的駕駛員操作、不同路面條件、不同行駛環(huán)境下的表現(xiàn)，驗證仿真車輛的行駛平順性、制動性和操縱穩(wěn)定性。

用戶能夠利用軟件中車輛子系統(tǒng)界面來詳細(xì)定義車輛特性參數(shù)，保證仿真車輛模型接近真實車輛。軟件中的試驗工況界面能夠詳細(xì)定義試驗環(huán)境和過程，滿足不同工況下的試驗要求。Carsim主要由前處理模塊、數(shù)模求解模塊和后處理模塊組成第1講運動控制算法實例

12.仿真方法第1講運動控制算法實例

12.仿真方法前處理模塊。此模塊包括能夠被用戶調(diào)用的三個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，分別為含有車輛各子系統(tǒng)特性參數(shù)的整車模型數(shù)據(jù)庫、含有加速、制動、轉(zhuǎn)向等的駕駛工況數(shù)據(jù)庫、含有路面特性、空氣動力學(xué)等的外部環(huán)境數(shù)據(jù)庫。通過這些數(shù)據(jù)庫，用戶能夠?qū)Ψ抡孳囕v、行駛狀態(tài)和仿真環(huán)境進行配置或定義。數(shù)模求解模塊。此模塊主要使用龍格-庫塔等數(shù)值求解的方法求解非線性車輛數(shù)學(xué)模型，用戶可以在該模塊中設(shè)置仿真時間和仿真步長，并根據(jù)仿真精度需求選擇不同數(shù)值求解方法，或者利用C語言接口和Simulink接口使用用戶自定義的數(shù)值求解方法。第1講運動控制算法實例

12.仿真方法后處理模塊。此模塊用于仿真回放和繪制各個變量的結(jié)果曲線。用戶能夠通過回放三維動畫來直觀了解車輛的動態(tài)響應(yīng)，能夠通過變量曲線圖觀測關(guān)鍵參數(shù)的特性曲線。

如圖所示的Carsim和Simulink聯(lián)合仿真能夠利用Carsim內(nèi)置的接口與Simulink中生成的S函數(shù)連接，方便用戶在Simulink中設(shè)計控制策略及算法，在Carsim中進行車輛控制算法仿真實驗。第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制1．模型推導(dǎo)選擇二自由度車輛模型作為參考模型，則車輛狀態(tài)方程為：m為整車質(zhì)量第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制期望式與增量式集成：駕駛員決策出的轉(zhuǎn)向角度由兩部分組成，即

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

恒定橫擺角速度假設(shè)下的汽車軌跡預(yù)測第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制

C點的側(cè)向偏差為：

采用期望式方法來求取當(dāng)前時刻的理想轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角：

第1講運動控制算法實例

13.預(yù)瞄跟隨控制