【摘 要】
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无人驾驶汽车是未来交通工具发展的必然趋势,实现车辆智能化是提高道路安全、提高运输效率的有效途径,但是要实现无人驾驶汽车的商用化还有众多技术难题需要解决,其中保证无人驾驶汽车在复杂环境下的可靠性至关重要。路径跟踪算法是无人驾驶系统核心算法之一。目前对于中低速下路径跟踪算法的研究已接近成熟,而要真正实现全速域全工况下的无人驾驶,则需要建立一种面向高速极限工况的路径跟踪算法。本文围绕车辆在极限工况下的路
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No .51375086）: 四轮独立电动轮直驱汽车底盘系统机电耦合摆振控制2014-2017；
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无人驾驶汽车是未来交通工具发展的必然趋势,实现车辆智能化是提高道路安全、提高运输效率的有效途径,但是要实现无人驾驶汽车的商用化还有众多技术难题需要解决,其中保证无人驾驶汽车在复杂环境下的可靠性至关重要。路径跟踪算法是无人驾驶系统核心算法之一。目前对于中低速下路径跟踪算法的研究已接近成熟,而要真正实现全速域全工况下的无人驾驶,则需要建立一种面向高速极限工况的路径跟踪算法。本文围绕车辆在极限工况下的路径跟踪算法展开研究,建立了一种基于线性时变模型预测控制算法和多边零等斜率线稳定域的车辆路径跟踪算法框架,并在此基础上考虑了车辆轮胎侧偏时变特性以修正模型预测控制算法在极限工况下的预测模型失配问题。本文主要内容和研究成果如下:（1）对车辆动力学模型进行了分析,建立了包含纵向、横向、横摆运动的三自由度单轨模型和三自由度双轨模型,分别采用魔术轮胎公式和刷子轮胎模型对车辆轮胎进行了建模,并通过可以精确描述轮胎侧偏曲线的魔术轮胎公式对刷子轮胎模型进行了标定。（2）针对极限工况下的非线性车辆系统状态估计问题,以车辆三自由度双轨模型为估计模型建立了车辆状态估计算法框架,摒弃了扩展卡尔曼滤波中对非线性函数线性化的方法,推导了以无迹变换为核心的无迹卡尔曼滤波算法。利用车辆横纵向加速度、横摆角速度等车载传感器易获得的观测量对车辆前后轴侧向力、车辆横纵向速度等车辆状态进行了估计。搭建了Carsim/Simulink联合仿真平台验证该估计算法在高速场景可以实现对车辆多状态量的精准估计。（3）采用三自由度单轨动力学模型结合刷子轮胎模型分析车辆在不同工况下的-相平面,剖析了车辆前轮转向角、纵向速度、轮胎路面附着系数对相轨迹走势与平衡点的影响。针对无人驾驶车辆在高速极限工况下的横摆稳定性问题,提出了一种包含横摆角角速度零等斜率线与轮胎后轴饱和边界的稳定域模型,以此改进现有路径跟踪模型预测控制算法的动力学约束,避免了最大稳态横摆角速度约束对于横摆角速度瞬态过程的过度限制以拓宽车辆运动的可行域范围。在Carsim/Simulink联合仿真平台中引入了双移线测试进行了高速多场景的对比仿真测试,验证了算法在高速场景下的控制性能。（4）在基于多边零等斜率线稳定域的模型预测控制算法基础上充分考虑轮胎在极限工况下的侧偏非线性特性,提出了一种考虑轮胎侧偏时滞特性的自适应遗忘因子递推最小二乘法对车辆侧偏刚度进行了实时辨识,提高了侧偏角穿越零点时的侧偏刚度辨识值精度。引入了一种基于确定性等价原理的自适应模型预测控制算法,综合车辆过去时刻和未来时刻的状态信息对当前时刻预测模型中的侧偏刚度进行实时参数整定,降低了在每个控制作用点模型线性化误差。通过与常规模型预测控制器和前述单纯基于多边零等斜率线稳定域的模型预测控制算法进行比较,验证了该方法在高速工况以及交接路面场景下的控制效果。
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