无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法
技术领域：
本发明属于车辆动力学技术领域；特别涉及一种无人驾驶全轮独立驱动-独立转向(All Wheel Independent Drive & Steering，简称 AWID-AWIS)车辆整车动力学控制量的获得方法。
背景技术：
全轮独立驱动-独立转向(AWID-AWIQ车辆是近年来国际汽车界发展的一种新型车辆，它取消了传统车辆中连接左右车轮的车轴，突破了传统驱动-转向机构的束缚，代之以新颖的车轮独立驱动-制动-转向机构，使车辆获得了驱动冗余(车辆在平面上运动仅有纵向、侧向和横摆三个自由度，但每个车轮可产生纵向和侧向两个控制力；假设车辆共有m个独立车轮，产生an个控制力，这样驱动冗余度r = 2m-3,m彡3)，这在根本上保证了 AWID-AWIS车辆具有传统车辆不具备的一些运动模式和难以比拟的优点，如(1)可灵活实现小转弯半径转向、侧行和蟹行转向(所有车轮均参与转向且转向角相等)，显著提高车辆机动性；( 每个车轮均可根据路面条件的变化而独立确定最佳纵向滑移率和最佳侧偏角工作点，从而提供最佳的纵向和侧向控制力；C3)可灵活地实现各车轮间转向与驱动和制动之间的协调，显著改善车辆动力、操纵和安全性能；(4)优异的机动和动力性能可实现最佳的能源利用效率，使车辆更节能、环保。AWID-AWIS车辆既可有人驾驶，也可无人驾驶。整车动力学控制是AWID-AWIS车辆动力学控制系统的主要组成部分之一，用以产生符合AWID-AWIS车辆动力学控制要求的控制量，即总纵向力、侧向力和横摆力矩控制量。中国专利申请《独立驱动-独立转向车辆整车动力学控制量的获得方法》(申请号 201010559872. 3)描述了一种用于有人驾驶独立驱动-独立转向车辆整车动力学控制量的获得方法，用于对驾驶员方向盘转角、加速踏板开度角、制动踏板开度角指令的动力学跟踪控制；而在无人驾驶AWID-AWIS车辆上，整车动力学总控制量被用于对道路的跟踪，该专利提供的方法无法满足此要求。由无人驾驶AWID-AWIS车辆、道路和相关的传感、控制子系统组成的系统称为车辆-道路跟踪系统。对于该系统，目前一般采用两个步骤获得整车动力学控制量，即1)利用轮速或GPS (全球定位系统)传感器获取车辆质心处的实际车速Vx，利用 "GIS (地理信息系统)+DGPS (差分全球定位系统)”，或车载式车道线视觉检测系统，或道路磁钉检测系统，获取车道当前跟踪点P。(过车辆质心并沿垂直于车辆纵轴方向的平面与车道中心线的交点)处的横向距离偏差Ay(车辆质心与Pe点线段在道路平面上的投影线长度)，以及车辆纵轴在道路平面上的垂直投影线同车道当前跟踪点Pc处车道中心线切线之间的横摆角偏差Δ ψ ；2)以{vxd，Ayd, Δ ￥d}(其中Ayd = 0，Δ Vd = 0)为整车动力学控制目标期望值(vxd、Ayd, Δ Vd分别称为期望车速、期望距离偏差、期望横摆角偏差)，计算其与步骤 1)获取的vx、Ay、Δ ψ之间的系统跟踪期望偏差evxd = vxd-vx, e.y = Ayd-Ay, θΔψ = Δ ψ,-Δ Ψ，作为整车动力学控制器的输入，利用车辆整车动力学模型和PID、滑模控制、模糊控制、H00鲁棒控制、最优控制等方法计算获得整车动力学控制量U= [ Fx Fy MJT，即总纵向力控制量Fx、总侧向力控制量Fy、总横摆力矩控制量Mz，但U的计算未考虑整车动力学控制量可达域的约束作用。上述步骤幻获得的整车动力学控制量Ue最终被分解到底层各车轮，以车轮纵向控制力和侧向控制力的形式加以执行，实现对AWID-AWIS车辆整车动力学的控制。这种方法存在如下不足(1)未考虑底层各车轮的纵向力和侧向力信息，以及据此计算获得的整车动力学控制量可达域信息，这使得最后获取的整车动力学控制量F； Μζ°]τ可能不尽合理，无法由存在约束的底层车轮纵向和侧向控制力有效执行，从而产生整车动力学控制量与系统控制能力间的冲突。因此有必要计算整车动力学控制量可达域信息。(2)直接以系统跟踪误差evxd、e,y、e, ψ为整车动力学控制器的输入，这样当跟踪误差较大、误差变化率过快时，计算获得的整车动力学控制量Fcy Mze]T也比较大。此时，如果整车动力学控制量可达域较小，即系统控制能力有限，Ue就得不到完全执行， 同样会出现整车动力学控制量与系统控制能力间的冲突问题。因此有必要对系统跟踪误差进行处理，在允许的情况下通过对evxd、ΘΔψ的调整使整车动力学控制器计算得到的Uc 尽可能地小，进而加大系统稳定裕量。(3)没有考虑对系统扰动的实时观测和利用，这会导致为考虑系统控制鲁棒性而生成的整车动力学控制量过于保守，也有可能超越底层车轮控制力的约束而无法得到有效执行，并由此产生附加扰动。特别是，当系统扰动和附加扰动超越底层各车轮的实际控制能力时，系统控制就会失稳。上述不足使得无人驾驶AWID-AWIS车辆在低附着系数路面、分离路面上行驶，特别是高速行驶时的动力学控制效果不理想，有时甚至会使车辆发生失稳、失控等严重问题。
发明内容
本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种无人驾驶独立驱动-独立转向车辆的整车动力学控制量的获得方法，该方法在获取车辆-道路跟踪系统信息的基础上，计算整车动力学控制量可达域，据系统系统跟踪期望偏差进行调整，对最终获得的整车动力学控制量的可行性加以判断、处理，同时还实时估计并利用了系统扰动信息，从而提高计算获得的整车动力学控制量的有效性、合理性和鲁棒性能，使无人驾驶AWID-AWIS车辆能够在低附着系数路面、分离路面上以更好的精度、更高的速度跟踪曲率更大的道路路径， 车辆动力学控制效果理想，行驶安全。为实现上述目的，本发明采用下述技术方案一种无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法，包括以下步骤1)估计车辆质量和转动惯量，采集车辆-道路跟踪系统中与车辆质心对应的实际车速、横向距离偏差和横摆角偏差数据，以及用于车辆-道路跟踪的车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的系统状态信息数据{X}；2)根据步骤1)获取的系统状态信息数据，利用有约束几何映射法计算整车动力学控制量可达域；
3)根据步骤1)获取的系统状态信息数据及步骤幻获取的整车动力学控制量可达域信息数据，计算系统跟踪期望偏差；4)利用无人驾驶AWID-AWIS车辆-道路跟踪系统动力学模型和步骤3)生成的系统跟踪期望偏差，结合步骤1)获取的系统状态信息数据，采用带扰动实时估计的鲁棒控制方法生成整车动力学备选控制量，该整车动力学备选控制量由总纵向力备选控制量、总侧向力备选控制量、总横摆力矩备选控制量构成；5)结合步骤2、获得的整车动力学控制量可达域，对步骤4)生成的整车动力学备选控制量的可行性进行判断和调整，获得整车动力学控制量，即总纵向力控制量、总侧向力控制量、总横摆力矩控制量。本发明的技术特点及效果本发明增加了整车动力学控制量可达域计算功能，计算中增加了控制约束条件， 提出了整车动力学控制量可达域计算的二等分角逼近法和有约束几何映射法，为整车动力学控制量的获得提供了约束信息；增加了对无人驾驶AWID-AWIS车辆-道路跟踪系统跟踪误差进行调整的功能，提供了实现方法，能够弱化或消除整车动力学控制量和系统实际控制能力间的冲突，加大了车辆-道路跟踪系统的稳定裕量；增加了对整车动力学备选控制量的可行性进行判断和调整并获得整车动力学控制量的功能，提出了两步法计算整车动力学控制量首先计算整车动力学备选控制量，然后结合整车动力学控制量可达域约束信息对其可行性进行判断和处理，提高了整车动力学控制量计算的精确性，能够减弱或消除计算获得的控制量与系统实际控制能力间的冲突，增强系统控制的鲁棒性；增加了对系统扰动进行实时估计与补偿的功能，提供了实现方法，提高了车辆整车动力学控制量的合理性，改善了控制的快速性和准确性；改善了整车动力学控制量的有效性、合理性和整车动力学控制的鲁棒性，提高了无人驾驶AWID-AWIS车辆在低附着系数路面、分离路面和高速时的道路跟踪性能，动力学控制效果理想，行驶安全。
图1是本发明无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制量获得方法的流程框图；图2是本发明的用二等分角逼近法求每个车轮控制量非线性约束域的矩形逼近序列集合的示意图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。本发明的无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制获得方法如图1所示，包括以下步骤1)估计车辆质量和转动惯量，采集车辆-道路跟踪系统中与车辆质心对应的实际车速、横向距离偏差和横摆角偏差数据，以及用于车辆-道路跟踪的车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的系统状态信息数据{X}；具体方法如下1. 1)所述步骤1)中估计车辆质量和转动惯量，具体为利用无人驾驶AWID-AWIS车辆标称质量％和标称转动惯量Izn，获取车辆质量估计值mest = mn、转动惯量估计值 1. 2)所述步骤1)中采集车辆-道路跟踪系统中与车辆质心对应的实际车速、横向距离偏差和横摆角偏差数据，具体为利用“GIS (地理信息系统)+DGPS (差分全球定位系统)”，或车载式车道线视觉检测系统，或道路磁钉检测系统，采集车道当前跟踪点P。(过车辆质心并沿垂直于车辆纵轴方向的平面与车道中心线的交点)处的横向距离偏差Ay(车辆质心与Pe点线段在道路平面上的投影线长度)，以及车辆纵轴在道路平面上的垂直投影线同车道当前跟踪点Pc处车道中心线切线之间的横摆角偏差△ Ψ，采集方法属于公知技术；1. 3)所述步骤1)中采集用于车辆-道路跟踪的车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的系统状态信息数据， 具体为利用GIS+DGPS，或车载式车道线视觉检测系统，或道路磁钉检测系统，获取车道当前跟踪点P。处的道路中心线曲率P p。，利用轮速传感器、GPS (全球定位系统)、VG (垂直陀螺仪)采集车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的车速Vx和系统附加状态信息数据{XL(包括车辆纵向加速度、侧向加速度、俯仰角、侧倾角、质心侧偏角和横摆角速率数据，以及车道当前跟踪点Pe处的道路中心线曲率P1J,采集、获取Vx和{ ο的方法属于公知技术。系统基本状态信息数据Imest, Izest, νχ, Δγ, Δ ψ}与{Χ}。的并集构成系统状态信息数据{X}。2)根据步骤1)获取的系统状态信息数据，利用有约束几何映射法计算整车动力学控制量可达域，具体包括2. 1)整车动力学控制量可达域计算模型表达式为 所述表达式(1) 的含义是已知u和B，求ν;式中ν为整车动力学控制量可达域，是一个由总纵向力控制量Fx、总侧向力控制量Fy、总横摆力矩控制量Mz构成的3维有界函数空间区域；效率矩阵B根据步骤1)获取的系统状态信息数据{X}、车轮转角、车辆底盘几何参数确定(确定方法属于公知方法，参见文献李道飞，喻凡.基于最优轮胎力分配的车辆动力学集成控制[J].上海交通大学学报，2008，42 (6) :887-891.)…为加维的车轮控制量，由m个车轮纵向力和m个侧向力构成;Fxmaxj、Knmxj为第j个车轮的允许制动力或驱动力的下界、上界，j = 1,2,…，m ；m为大于等于3的正整数 ’F—、巧·〃为第j个车轮的允许侧向力的下界、上界；Fmaxj为第j个车轮的允许轮胎力总力；Fxj、Fyj为第j个车轮纵向力控制量、侧向力控制量(Fxmax7、F:—j、F;maxj , 的取值与制动器、驱动器、 转向系统的能力和允许轮胎力总力Fmaxj信息有关，巧max,、F:maxj、Fymax]、。_7和Fmaxj均
F— FF》FKp j = ,2「，mFxmaxj < Fxj < Fxmxj, 7 = 1,2,··Fymax, <Fyj < Fmjx,，7=1,2,-
(2)
(3)
(4)可使用公知方法获得(参见文献 Eiichi Ono, et al. Estimation of tire grip margin using electric power steering system[J]. Vehicle System Dynamics,2004, vol.41, sup :421-430.(小野英一等·《使用电子助力转向系统估计轮胎附着力极限》[J]·《车辆系统动力学》杂志，2004，vol. 41，sup :421-430.)和文献=Yasui Yoshiyuki,et al. Estimation of lateral grip margin based on self-al igning torque for vehicle dynamics enhancement [J]. SAE Paper, No. 2004-01-1070.(安井善行等.《车辆动力学控制中基于自回正力矩的轮胎侧向附着力极限估计》[J]，SAE论文，No. 2004-01-1070.))2.2)求每个车轮的线性约束条件式(3) 的交集 rt]={F^FxF_j<Fig<F:_j, Fm <F^< Fy^xj],为第 j 个车轮控制量线性约束域，以及每个车轮的非线性约束条件式⑵ ⑷的交集
A《U— <yy] <0:0，为第j个车轮控制量非线性约束域，j = 1,2,…，m，m为大于等于3的正整数；2.2.1)计算整车动力学控制量可达域ν:如果+则
直接以Γι；为约束条件计算V (计算方法属于公知方法，见文献Durham，W. C.，Constrained Control Allocation Three Moment Problem. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 1994,17 (2) :330-336.(杜哈姆W. C.《有约束控制分配中的三力矩问题》，《制
导、控制与动力学》杂志，1"4，1扣):330-336))；如果门>[^，4|《+厂>厂二}， 则首先使用二等分角逼近法求每个车轮控制量非线性约束域Hf的矩形逼近序列集合
Al |NL _I I/^P1NLΛ ^ i=b ^Hnl = f F 厂卜厂— < F < "F+ sF— < F < sF+ ]
—I I； J，,、丁 I( -V’ Xj I Xmaxi/ — xj — xmaxj^ ymaxj — yj — ^max; j ^xmaxy、
i^lax,为第j个车轮控制量非线性约束域Π，的第S个逼近矩形的纵向力的上、下界， sFy^j、其侧向力的上、下界，S = 1,2,…，P0, Pc1根据计算精度要求确定，j = 1,2,…，m，m为大于等于3的正整数，则整车动力学控制量可达域计算模型表达为式(1) 和式(5) (6)，然后再使用公知方法(见文献Durham，W. C. , Constrained Control Allocation :Three Moment Problem. Journal of Guidance,Control,and Dynamics,1994, 17(2) :330-336.(杜哈姆W. C.《有约束控制分配中的三力矩问题》，《制导、控制与动力学》 杂志，1994,17 ) :330-336))计算每个"Hf对应的控制量可达域子域vs，s = 1,2,…，p。， 取所有Vs的并集作为整车动力学控制量可达域v，ν =U (vs)；sFx^j <FXJ< sFx^j, s=l,2,---p0, j=2,---m(5)“F—,Fy, sFy-” S = ,2,---p0, J =1,2’…m(6)本发明用二等分角逼近法求每个车轮控制量非线性约束域的矩形逼近序列集合方法如图2所示；图2中，U，=·(&，& j^ +F2yj <Fm2ax;}，剖面线标记的扇形区域为第j个车轮控制量非线性约束域Π"，= 1,2,…p。，j = 1， 2，…，m，其中^^表示第一次逼近0^得到的矩形域，乂^、3 表示第二次逼近Hf得到的矩形域，乂^、乂器表示第三次逼近0^得到的矩形域，…，依次细分，直至逼近精度满足要求为止(上述方法中，每次逼近都对剩余扇形区域作45°等角划分，然后取逼近矩形，称为车轮控制量非线性约束域计算的二等分角逼近法)；步骤2. 1)、2. 2)、2. 2. 1)描述的方法称为有约束几何映射法。2. 2. 1. 1)步骤2. 2. 1)中P(l根据计算精度要求确定，具体为记第s个逼近矩形的面积为Ss，记允许逼近误差ε = 0. 05,按如下步骤计算P。第一步pQ赋初值1，即Pq = 1，计算非线性约束域Π，的面积，记为S ；第二步计算第P(1个逼近矩形的面积Sptl ；第三步计算从第1个到第Pq个逼近矩形的面积之和
权利要求
1.一种无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法，其特征在于，包括以下步骤1)估计车辆质量和转动惯量，采集车辆-道路跟踪系统中与车辆质心对应的实际车速、横向距离偏差和横摆角偏差数据，以及用于车辆-道路跟踪的车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的系统状态信息数据{X}；2)根据步骤1)获取的系统状态信息数据，利用有约束几何映射法计算整车动力学控制量可达域；3)根据步骤1)获取的系统状态信息数据及步骤幻获取的整车动力学控制量可达域信息数据，计算系统跟踪期望偏差；4)利用无人驾驶AWID-AWIS车辆-道路跟踪系统动力学模型和步骤3)生成的系统跟踪期望偏差，结合步骤1)获取的系统状态信息数据，采用带扰动实时估计的鲁棒控制方法生成整车动力学备选控制量，该整车动力学备选控制量由总纵向力备选控制量、总侧向力备选控制量、总横摆力矩备选控制量构成；5)结合步骤幻获得的整车动力学控制量可达域，对步骤4)生成的整车动力学备选控制量的可行性进行判断和调整，获得整车动力学控制量，即总纵向力控制量、总侧向力控制量、总横摆力矩控制量。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法， 其特征在于1. 1)所述步骤1)中估计车辆质量和转动惯量，具体为利用无人驾驶AWID-AWIS车辆标称质量％和标称转动惯量Izn，获取车辆质量估计值mest = mn、转动惯量估计值Izest = Izn ；1. 2)所述步骤1)中采集车辆-道路跟踪系统中与车辆质心对应的实际车速、横向距离偏差和横摆角偏差数据，具体为利用GIS+DGPS，或车载式车道线视觉检测系统，或道路磁钉检测系统，采集车道当前跟踪点Pc处的横向距离偏差，以及车辆纵轴在道路平面上的垂直投影线同车道当前跟踪点Pe处车道中心线切线之间的横摆角偏差Δ ψ ；其中，Pe为过车辆质心并沿垂直于车辆纵轴方向的平面与车道中心线的交点，Ay为车辆质心与Pe点线段在道路平面上的投影线长度；1.3)所述步骤1)中采集用于车辆-道路跟踪的车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的系统状态信息数据，具体为利用GIS+DGPS，或车载式车道线视觉检测系统，或道路磁钉检测系统，获取车道当前跟踪点P。处的道路中心线曲率P p。，利用轮速传感器、GPS、VG采集车辆运动学、动力学基本信息，结合信息融合方法获取无人驾驶AWID-AWIS车辆整车动力学控制所需的车速Vx和系统附加状态信息数据{ ο，所述系统附加状态信息数据{ ο包括车辆纵向加速度、侧向加速度、俯仰角、侧倾角、质心侧偏角和横摆角速率数据，以及车道当前跟踪点P。处的道路中心线曲率P1^ ；1.4)所述步骤1)中系统状态信息数据{X}由系统基本状态信息数据lmest，Izest,vx, Δ y，Δ ψ}与{X}。的并集构成。
3.根据权利要求1所述的无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法， 其特征在于所述步骤幻中根据步骤1)获取的系统状态信息数据，利用有约束几何映射法计算整车动力学控制量可达域，具体包括·2. 1)整车动力学控制量可达域计算模型表达式为
4.根据权利要求1所述的无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法， 其特征在于所述步骤；3)中根据步骤1)获取的系统状态信息数据和步骤幻获取的整车动力学控制量可达域信息，计算系统跟踪期望偏差具体方法如下3. 1)设定整车动力学控制目标期望值的初始值期望车速v〗d，期望距离偏差Ayd = 0， 期望横摆角偏差Δ Vd = 0，计算其与步骤1)获取的vx、Ay、Δ ψ之间的系统跟踪期望偏差初始值心=vx°d-Vx K =~Αγ O <依据车道当前跟踪点Pc处的道路中心线曲率ΡΡ。、车辆最大侧向加速度约束aymax确定，如式(7)0<vx°d<,aymax(7)Ppc3. 2)根据步骤幻获取的整车动力学控制量可达域V，利用一组专家规则即规则1、规则 2、…、规则η，η为大于等于3的正整数，对步骤3.1)获取的<d、<和‘进行调整，规则1:如果ν较大，而<d、的绝对值都较小，则无需对《d、进行调整，系统跟踪期望偏差、d =《d、e~ =心；规则2:如果ν较小，而。、的绝对值都为中等大小，则使用式⑶ (10)对 ^d、进行调整，得到系统跟踪期望偏差evxd、和e, ψ :^d= (I-I^A(8)%=(^-(9)1Ay^=(1-1^)^ (10)ΙΑψ八为车辆-道路跟踪系统控制周期；呼-？！^？！^为时间常数，根据专家经验确定，取作Ts的2. 5倍；ι ιI规则η 如果V较小，而《d、《和^^的绝对值都较大，则使用式(11) (⑶对。、<和进行调整，得到系统跟踪期望偏差evxd、和e, ψ :。=(i-+)《d (H)(12)1Ay =(1-^)4(13)ΙΑψηΤνχ(1、ηΤΔ 、ηΤΔψ为时间常数，根据专家经验确定，取作Ts的5. 0倍；.3.2. 1)步骤3. 2)中的“较小”、“中等大小”、“较大”为模糊隶属度取值，利用基于专家经验的模糊逻辑方法确定，正整数η根据v、《d、四个变量模糊子域的划分和具体采用的模糊推理方法确定；规则3 规则n-1的设计与上述方法类似。
5.根据权利要求1所述的无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法， 其特征在于所述步骤4)中利用无人驾驶AWID-AWIS车辆-道路跟踪系统动力学模型和步骤1)获取的系统状态数据、步骤幻生成的系统跟踪期望偏差，采用带扰动实时估计的鲁棒控制方法生成整车动力学备选控制量，具体包括.4. 1)全轮独立驱动-独立转向车辆整车动力学模型表达式为
6.根据权利要求1所述的无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法， 其特征在于所述步骤幻中结合步骤幻获得的整车动力学控制量可达域，对步骤4)生成的整车动力学备选控制量的可行性进行判断和调整，获得整车动力学控制量，即总纵向力控制量、总侧向力控制量、总横摆力矩控制量，具体包括·5. 1) EFx(k)、Fy(k)、Mz(k)分别为总纵向力控制量Fx、总侧向力控制量Fy、总横摆力矩控制量Mz的第k步值，整车动力学控制量为U，U= [Fx Fy MJt，其第k步值U (k) = [Fx (k) Fy (k) 1^(10]读取步骤2.2. 1)获得的整车动力学控制量可达域ν和步骤4. 2. 获得的整车动力学备选控制量Uc(k) = [FxC(k) FyC(k) MzC(k)]T；·5.2)若叫(10 ev，则第k步整车动力学控制量y (Λ即U(k) = [FxC(k) Fyc (k)MzC(k)]T;若U(K)ν，则对第k步整车动力学备选控制量Uc(k)进行处理，得到整车动力学控制量U (k)，具体包括.5. 2. 1)定义优化目标函数
全文摘要
本发明涉及一种无人驾驶独立驱动和转向车辆整车动力学控制量获得方法，该方法在获取车辆-道路跟踪系统信息的基础上，计算整车动力学控制量可达域，据此对系统跟踪期望偏差进行调整，对最终获得的整车动力学控制量的可行性加以判断、处理，同时还实时估计并利用了系统扰动信息，从而提高计算获得的车辆整车动力学控制量的有效性、合理性和鲁棒性能，使无人驾驶AWID-AWIS车辆能够在低附着系数路面、分离路面上以更好的精度、更高的速度跟踪曲率更大的道路路径，车辆动力学控制效果理想，行驶安全。
文档编号B60W40/12GK102167039SQ20111005463
公开日2011年8月31日 申请日期2011年3月8日 优先权日2011年3月8日
发明者冯晋祥, 李克强, 杨福广, 阮久宏 申请人:山东交通学院
文档序号 :
【 3934492 】
技术研发人员：阮久宏,杨福广,李克强,冯晋祥
技术所有人：山东交通学院
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
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技术研发人员：阮久宏,杨福广,李克强,冯晋祥
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