一种自动驾驶车辆的横向冗余控制方法和系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108357485A(43)申请公布日2018.08.03(21)申请号201810006554.0(22)申请日2018.01.04(71)申请人中国第一汽车股份有限公司地址130011吉林省长春市西新经济技术开发区东风大街2259号(72)发明人刘秋铮黄海洋张建王御陈鸿帅王宇王培儒(74)专利代理机构北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11384代理人郑青松(51)Int.Cl.B60W10/06(2006.01)B60W10/18(2012.01)B60W40/107(2012.01)B60W40/10(2012.01)权利要求书3页说明书10页附图3页(54)发明名称一种自动驾驶车辆的横向冗余控制方法和系统(57)摘要本发明提供了一种自动驾驶车辆的横向冗余控制方法，包括：基于目标纵向加速度和目标横摆角速度分别计算车辆的总目标纵向力和目标横摆力矩；基于实际纵向加速度和实际横向加速度计算每个车轮的极限纵向力估计值；根据所计算的总目标纵向力、目标横摆力矩和极限纵向力估计值构建目标函数，以及根据所述极限纵向力估计值和车辆的当前最大驱动力构建约束规则；对所构建的目标函数和约束规则进行求解，得到每个车轮的目标纵向力；基于所得到的每个车轮的目标纵向力确定需求的总驱动力和每个车轮所需求的制动力；基于所确定的总驱动力和每个车轮所需求的制动力进行相应的控制。本发明能够同时兼顾纵向目标和横向目标的实现，提升了车辆可控性及安全性。CN108357485ACN108357485A权利要求书1/3页1.一种自动驾驶车辆的横向冗余控制方法，其特征在于，包括：基于目标纵向加速度、车辆的行驶阻力以及第一预设运算关系计算车辆的总目标纵向力；基于目标横摆角速度和第二预设运算关系计算车辆的目标横摆力矩；基于车辆的实际纵向加速度、实际横向加速度和第三预设运算关系计算每个车轮的极限纵向力估计值；根据所计算的总目标纵向力、目标横摆力矩和极限纵向力估计值构建目标函数，以及根据所述极限纵向力估计值和车辆的当前最大驱动力构建约束规则；对所构建的目标函数和约束规则进行求解，得到每个车轮的目标纵向力；基于所得到的每个车轮的目标纵向力确定需求的总驱动力和每个车轮所需求的制动力；以及基于所确定的总驱动力和每个车轮所需求的制动力进行相应的控制。2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述基于目标纵向加速度、车辆的行驶阻力以及第一预设运算关系计算车辆的总目标纵向力包括根据下述公式(1)计算所述总目标纵向力：其中，Fx_all为总目标纵向力，m为整车质量，f为滚动阻力系数，CD为空气阻力系数，As为迎风面积，ρ为空气密度，V为车速，δ为旋转质量换算系数，Kp_a为比例控制增益系数，ax_e为目标纵向加速度，ax为实际纵向加速度。3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述基于目标横摆角速度和第二预设运算关系计算车辆的目标横摆力矩包括根据下述公式(2)计算所述目标横摆力矩：其中，M为目标横摆力矩，re为目标横摆加速度，r为实际横摆角速度，s为传递函数，Kp_M为比例控制增益系数，δsw为方向盘转角，n为转向传动比，ωn为整车固有频率，ζ为阻尼常数；和分别为单位前轮转向角和横摆力矩输入下的车辆横摆角速度稳态响应，Tr和TM为时间常数。4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述基于车辆的实际纵向加速度、实际横向加速度和第三预设运算关系计算每个车轮的极限纵向力估计值包括根据下述公式(3)计算所述每个车轮的极限纵向力估计值：2CN108357485A权利要求书2/3页其中，fxfl_lmt、fxfr_lmt、fxrl_lmt和fxrr_lmt分别表示左前车轮、右前车轮、左后车轮和右后车轮的极限纵向力估计值，m为整车质量，h为车辆的质心高度，B为前轮之间的轮距，l为前轴和后轴之间的轴距，lr为后轴到质心的距离，lf为前轴到质心的距离，μ为地面附着系数，ksafe为安全系数，ax为实际横向加速度，ay为实际纵向加速度。5.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所计算的总目标纵向力、目标横摆力矩和极限纵向力估计值构建目标函数包括根据下述公式(4)构建目标函数：其中，Jmin为目标函数，Fx_all为总目标纵向力，fxfl_lmt、fxfr_lmt、fxrl_lmt和fxrr_lmt分别表示左前车轮、右前车轮、左后车轮和右后车轮的极限纵向力估计值，fxfl、fxfr、fxrl和fxrr分别表示左前车轮、右前车轮、左后车轮和右后车轮的目标纵向力，M为目标横摆力矩，B为前轮之间的轮距，k1和k2分别为预设的纵向及横向控制目标权重。6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述极限