基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法及系统

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1.本发明涉及无人驾驶车辆的运动控制技术领域，特别涉及一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法及系统。

背景技术：

2.无人驾驶车辆的运动控制通常可以分为纵向控制和横向控制，纵向控制即纵向速度控制，横向控制即路径跟踪控制。在现有无人驾驶车辆运动控制系统中，纵向速度控制和路径跟踪控制通常分别进行，通过主动调节纵向速度以减少侧滑，进而提高路径跟踪控制精确性的控制技术较为少见。
3.在现有的通过主动调节纵向速度以减少侧滑的控制技术(cn110085057a、cn114023080a)中，通常采用设置最大极限车速的方法来防止侧滑，该最大极限车速通常由弯道半径、重力加速度、地面附着系数和道路倾角计算，其核心思路是令车辆的离心力小于地面附着力，但是由于侧滑是由于离心力和轮胎侧向力的合力引起的侧向加速度积分形成的侧向速度导致的，因此如果离心力短时间大于地面附着力也并不会引起侧滑。
4.总而言之，现有技术通常会采用较低的纵向速度作为最大极限车速以防止侧滑，存在技术方案过于保守以至于车辆的平均纵向速度较低的问题。

技术实现要素：

5.本发明提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法及系统，以解决现有技术过于保守，以至于车辆的平均纵向速度较低的技术问题。
6.为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：
7.一方面，本发明提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，所述基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法包括：
8.以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；
9.基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；
10.对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
11.进一步地，所述以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角，包括：
12.构建车俩二自由度单轨模型：
[0013][0014]
其中，v
x
为纵向速度，vy为横向速度，ω为横摆角速度，f
yf
、f
yr
分别为前、后轴车轮侧向力，δ为车辆前轮等效转角，lf、lr分别为前、后轴与车辆质心的距离，m为车辆质量，iz为
车辆绕垂直方向的转动惯量；
[0015]
前、后轴轮胎侧偏角通过纵向速度、侧向速度和横摆角速度计算，公式为：
[0016][0017]
联立式(1)和式(2)，考虑到车辆前轮等效转角由路径跟踪控制器提供，为已知量，因此模型输入仅包括纵向速度，得到如下抽象模型：
[0018]
x＝f(x,u)
ꢀꢀꢀ
(3)
[0019]
其中：
[0020][0021]
根据非线性模型预测控制原理，将模型离散化后即得预测时域内的状态量：x(t+i|t),i＝1,2,
…
,n
p
；由此得到预测时域内的侧偏角计算公式为：
[0022][0023]
其中，t表示时刻，i表示第i个预测状态，n
p
表示预测时域。
[0024]
进一步地，所述基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数，包括：
[0025]
设计如下惩罚项：
[0026][0027]
其中，k为比例系数，α
lim
为侧偏角极限值；
[0028]
基于所述惩罚项，设计如下的无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数：
[0029][0030]
其中，q1、q2表示权重系数，nc表示控制步数。
[0031]
进一步地，所述对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制，包括：
[0032]
对所述优化目标函数进行求解，得到纵向速度序列，以求解获得的纵向速度序列中的第一个值作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0033]
另一方面，本发明还提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，所述基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统包括：
[0034]
无人驾驶车辆侧偏角预测模型构建模块，用于以车辆离心力和轮胎侧向力的合力
作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；
[0035]
无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数设计模块，用于基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；
[0036]
求解控制模块，用于对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0037]
进一步地，所述无人驾驶车辆侧偏角预测模型构建模块具体用于：
[0038]
构建车俩二自由度单轨模型：
[0039][0040]
其中，v
x
为纵向速度，vy为横向速度，ω为横摆角速度，f
yf
、f
yr
分别为前、后轴车轮侧向力，δ为车辆前轮等效转角，lf、lr分别为前、后轴与车辆质心的距离，m为车辆质量，iz为车辆绕垂直方向的转动惯量；
[0041]
前、后轴轮胎侧偏角通过纵向速度、侧向速度和横摆角速度计算，公式为：
[0042][0043]
联立式(1)和式(2)，考虑到车辆前轮等效转角由路径跟踪控制器提供，为已知量，因此模型输入仅包括纵向速度，得到如下抽象模型：
[0044]
x＝f(x,u)
ꢀꢀꢀ
(3)
[0045]
其中：
[0046][0047]
根据非线性模型预测控制原理，将模型离散化后即得预测时域内的状态量：x(t+i|t),i＝1,2,
…
,n
p
；由此得到预测时域内的侧偏角计算公式为：
[0048][0049]
其中，t表示时刻，i表示第i个预测状态，n
p
表示预测时域。
[0050]
进一步地，所述无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数设计模块具体用于：
[0051]
设计如下惩罚项：
[0052]
[0053]
其中，k为比例系数，α
lim
为侧偏角极限值；
[0054]
基于所述惩罚项，设计如下的无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数：
[0055][0056]
其中，q1、q2表示权重系数，nc表示控制步数。
[0057]
进一步地，所述求解控制模块具体用于：
[0058]
对所述优化目标函数进行求解，得到纵向速度序列，以求解获得的纵向速度序列中的第一个值作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0059]
再一方面，本发明还提供了一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。
[0060]
又一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。
[0061]
本发明提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0062]
本发明的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，采用预测控制的思路，首先建立无人驾驶车辆侧偏角预测模型，然后设计侧滑预警优化目标函数，从而获取能够使无人驾驶车辆侧滑较少的较快的纵向速度，从而解决了现有的速度调节控制方法过于保守，以至于车辆的平均纵向速度较低的问题。
附图说明
[0063]
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0064]
图1是本发明实施例提供的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法的执行流程示意图。
具体实施方式
[0065]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
[0066]
第一实施例
[0067]
本实施例提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，该方法可以由电子设备实现。该方法的执行流程如图1所示，包括以下步骤：
[0068]
s1，以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；
[0069]
s2，基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；
[0070]
s3，对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0071]
具体地，在本实施例中，上述s1的实现过程如下：
[0072]
首先构建车俩二自由度单轨模型：
[0073][0074]
其中，v
x
为纵向速度，vy为横向速度，ω为横摆角速度，f
yf
、f
yr
分别为前、后轴车轮侧向力，可以通过魔术公式等轮胎模型，以侧偏角为输入进行计算，δ为车辆前轮等效转角，lf、lr分别为前、后轴与车辆质心的距离，m为车辆质量，iz为车辆绕垂直方向的转动惯量；
[0075]
前、后轴轮胎侧偏角可通过纵向速度、侧向速度、横摆角速度等变量解算：
[0076][0077]
联立上述模型，考虑到车辆前轮等效转角由路径跟踪控制器提供，为已知量，因此模型输入仅包括纵向速度，可得到如下抽象模型：
[0078]
x＝f(x,u)
ꢀꢀꢀ
(3)
[0079]
其中：
[0080][0081]
根据非线性模型预测控制原理，将该模型离散化后即可得预测时域内的状态量：x(t+i|t),i＝1,2,
…
,n
p
；由此可得到预测时域内的侧偏角计算公式为：
[0082][0083]
其中，t表示时刻，i表示第i个预测状态，n
p
表示预测时域。
[0084]
进一步地，无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数的设计方法如下：
[0085]
考虑到车辆正常行驶过程中也会产生一定幅度的侧偏角，当侧偏角超过附着极限时车辆才会发生侧滑，因此可设计如下惩罚项：
[0086][0087]
其中，k为比例系数，α
lim
为侧偏角极限值；
[0088]
基于所述惩罚项，设计如下的无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数：
[0089][0090]
其中，q1、q2表示权重系数，nc表示控制步数。
[0091]
进一步地，上述s3的实现过程如下：
[0092]
对所述优化目标函数进行求解，得到纵向速度序列，以求解获得的纵向速度序列中的第一个值作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0093]
综上，本实施例提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，该基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法采用预测控制的思路，首先建立无人驾驶车辆侧偏角预测模型，然后设计侧滑预警优化目标函数，从而获取能够使无人驾驶车辆侧滑较少的较快的纵向速度，从而解决了现有的速度调节控制方法过于保守，以至于车辆的平均纵向速度较低的问题。
[0094]
第二实施例
[0095]
本实施例提供了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，该基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，包括以下模块：
[0096]
无人驾驶车辆侧偏角预测模型构建模块，用于以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；
[0097]
无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数设计模块，用于基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；
[0098]
求解控制模块，用于对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。
[0099]
本实施例的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统与上述第一实施例的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法相对应；其中，本实施例的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统中的各功能模块所实现的功能与上述第一实施例的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法中的各流程步骤一一对应；故，在此不再赘述。
[0100]
第三实施例
[0101]
本实施例提供一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行，以实现第一实施例的方法。
[0102]
该电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)和一个或一个以上的存储器，其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行上述方法。
[0103]
第四实施例
[0104]
本实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行，以实现上述第一实施例的方法。其中，该计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。其内存储的指令可由终端中的处理器加载并执行上述方法。
[0105]
此外，需要说明的是，本发明可提供为方法、装置或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。
[0106]
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图
中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0107]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0108]
还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
[0109]
最后需要说明的是，以上所述是本发明优选实施方式，应当指出，尽管已描述了本发明优选实施例，但对于本技术领域的技术人员来说，一旦得知了本发明的基本创造性概念，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

技术特征：

1.一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，其特征在于，所述基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法包括：以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。2.如权利要求1所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，其特征在于，所述以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角，包括：构建车俩二自由度单轨模型：其中，v
x
为纵向速度，v
y
为横向速度，ω为横摆角速度，f
yf
、f
yr
分别为前、后轴车轮侧向力，δ为车辆前轮等效转角，l
f
、l
r
分别为前、后轴与车辆质心的距离，m为车辆质量，i
z
为车辆绕垂直方向的转动惯量；前、后轴轮胎侧偏角通过纵向速度、侧向速度和横摆角速度计算，公式为：联立式(1)和式(2)，考虑到车辆前轮等效转角由路径跟踪控制器提供，为已知量，因此模型输入仅包括纵向速度，得到如下抽象模型：x＝f(x,u)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中：根据非线性模型预测控制原理，将模型离散化后即得预测时域内的状态量：x(t+i|t),i＝1,2,
…
,n
p
；由此得到预测时域内的侧偏角计算公式为：其中，t表示时刻，i表示第i个预测状态，n
p
表示预测时域。3.如权利要求2所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，其特征在于，所述基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数，包括：设计如下惩罚项：
其中，k为比例系数，α
lim
为侧偏角极限值；基于所述惩罚项，设计如下的无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数：其中，q1、q2表示权重系数，n
c
表示控制步数。4.如权利要求1所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法，其特征在于，所述对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制，包括：对所述优化目标函数进行求解，得到纵向速度序列，以求解获得的纵向速度序列中的第一个值作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。5.一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，其特征在于，所述基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统包括：无人驾驶车辆侧偏角预测模型构建模块，用于以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数设计模块，用于基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；求解控制模块，用于对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。6.如权利要求5所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，其特征在于，所述无人驾驶车辆侧偏角预测模型构建模块具体用于：构建车俩二自由度单轨模型：其中，v
x
为纵向速度，v
y
为横向速度，ω为横摆角速度，f
yf
、f
yr
分别为前、后轴车轮侧向力，δ为车辆前轮等效转角，l
f
、l
r
分别为前、后轴与车辆质心的距离，m为车辆质量，i
z
为车辆绕垂直方向的转动惯量；前、后轴轮胎侧偏角通过纵向速度、侧向速度和横摆角速度计算，公式为：联立式(1)和式(2)，考虑到车辆前轮等效转角由路径跟踪控制器提供，为已知量，因此模型输入仅包括纵向速度，得到如下抽象模型：
x＝f(x,u)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)其中：根据非线性模型预测控制原理，将模型离散化后即得预测时域内的状态量：x(t+i|t),i＝1,2,
…
,n
p
；由此得到预测时域内的侧偏角计算公式为：其中，t表示时刻，i表示第i个预测状态，n
p
表示预测时域。7.如权利要求6所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，其特征在于，所述无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数设计模块具体用于：设计如下惩罚项：其中，k为比例系数，α
lim
为侧偏角极限值；基于所述惩罚项，设计如下的无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数：其中，q1、q2表示权重系数，n
c
表示控制步数。8.如权利要求5所述的基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制系统，其特征在于，所述求解控制模块具体用于：对所述优化目标函数进行求解，得到纵向速度序列，以求解获得的纵向速度序列中的第一个值作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。

技术总结

本发明公开了一种基于侧滑预警的无人驾驶车辆速度调节控制方法及系统，该方法包括：以车辆离心力和轮胎侧向力的合力作为影响车辆侧滑的影响因素，构建无人驾驶车辆侧偏角预测模型，以计算预测时域内的无人驾驶车辆侧偏角；基于所述侧偏角预测模型，设计无人驾驶车辆侧滑预警优化目标函数；对所述优化目标函数进行求解，得到最优纵向速度，以所述最优纵向速度作为实际的控制输入，实现无人驾驶车辆速度调节控制。本发明方案可以解决现有的速度调节控制方法过于保守，以至于车辆的平均纵向速度较低的技术问题。度较低的技术问题。度较低的技术问题。