【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及自動駕駛電動汽車控制，具體涉及一種自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法。
技術(shù)介紹
1、自動駕駛電動汽車在現(xiàn)代自主駕駛、探索任務(wù)和智能巡航中引起了人們的廣泛關(guān)注。由于自動駕駛電動汽車的非線性動力學(xué)特性，需要采用適當?shù)目刂品椒▉韺崿F(xiàn)控制目標。首先，自動駕駛電動汽車的控制方法需要能夠根據(jù)車輛當前所處的交通環(huán)境，實時地計算最優(yōu)控制輸入，并保證車輛能夠按照實時的控制目標保持一定的跟蹤性能；其次，在自動駕駛電動汽車的駕駛過程中，控制方法還需要考慮許多經(jīng)濟性能因素，比如能源消耗、駕駛安全性和舒適性等；最后，控制方法還需要考慮車輛電子系統(tǒng)的負擔，避免過多地占用計算資源，提升車輛綜合電子系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性。可見，現(xiàn)在亟需一種能夠在提高自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟性能的同時，減少系統(tǒng)計算和通信負擔，并且能夠確保跟蹤控制過程中的控制性能的自動駕駛電動汽車控制方法。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)提供了一種自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，能夠在保證車輛控制過程中的跟蹤性能的同時，減少系統(tǒng)的計算和通信負擔。
2、為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)是這樣實現(xiàn)的：
3、一種自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，在每個采樣時刻，根據(jù)車輛的跟蹤誤差判斷車輛是否滿足控制優(yōu)化觸發(fā)條件；如果是，則根據(jù)當前采樣數(shù)據(jù)更新控制軌跡；確定長于設(shè)定等時間間隔的控制序列間隔，以所述控制序列間隔將更新的控制軌跡輸出至車輛；否，則不更新控制軌跡，并以設(shè)定等時間間隔將控制軌跡輸出
4、較佳地，所述控制優(yōu)化觸發(fā)條件，為：
5、根據(jù)車輛的跟蹤誤差設(shè)計總成本函數(shù)；根據(jù)所述總成本函數(shù)，采用耗散性理論設(shè)計旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)；根據(jù)所述旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)設(shè)計所述控制優(yōu)化觸發(fā)條件，為：保證相鄰時刻的所述旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)的差值遞減。
6、較佳地，所述控制序列間隔，為：
7、根據(jù)利普希茨定理和格朗沃爾不等式，得到所述控制序列間隔為：
8、
9、其中，為控制序列間隔上界值，m為控制序列間隔序號，ls為中間利普希茨常數(shù)。
10、較佳地，所述跟蹤誤差，為：
11、以車輛后軸中心點為原點，構(gòu)建車輛運動學(xué)模型為：
12、
13、其中，為車輛狀態(tài)，ph為車輛位置，θh為車輛橫擺角，為車輛所受的控制輸入，υh為車輛速度，ωh為車輛橫擺角速度，w為車輛所受擾動，f(·,·)為運動學(xué)模型函數(shù)；
14、構(gòu)建車輛參考軌跡模型為：
15、
16、其中，為參考狀態(tài)，為參考位置，θr為參考橫擺角，為參考控制輸入，υr為虛擬車輛速度，ωr為虛擬車輛橫擺角速度；
17、所述車輛狀態(tài)ξh與所述參考狀態(tài)ξr之間的差為所述跟蹤誤差ξe＝ξh-ξr；根據(jù)所述跟蹤誤差ξe，構(gòu)建誤差模型其中，ue為控制輸入誤差，fe(·,·)為非線性誤差模型函數(shù)。
18、較佳地，所述設(shè)計總成本函數(shù)，為：
19、第k個采樣時刻為tk，與其相鄰的下一個采樣時刻為tk+1＝tk+φm，為采樣間隔，t為預(yù)測時域，m為控制序列預(yù)設(shè)值；將相鄰的采樣時刻tk和tk+1之間的第m個控制序列間隔σi表示為σm，控制序列間隔序號m∈[1,m]；根據(jù)采樣時刻tk的所述跟蹤誤差ξe(tk)和控制輸入誤差ue(tk)，設(shè)計總成本函數(shù)j(ξe(tk),ue(tk))，為：
20、
21、其中，e(ξe(tk+l|tk),ue(tk+l|tk))為階段成本函數(shù)，f(ξe(tk+t|tk),ue(tk+t|tk))為終端成本函數(shù)，(tk+l|tk)表示采樣時刻tk后經(jīng)過l步的預(yù)測信息，(tk+t|tk)表示采樣時刻tk后經(jīng)過預(yù)測時域t的預(yù)測信息。
22、較佳地，所述設(shè)計旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)，為：
23、根據(jù)所述總成本函數(shù)和耗散性理論，設(shè)計所述旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)為：
24、
25、其中，為旋轉(zhuǎn)階段成本函數(shù)，為旋轉(zhuǎn)終端成本函數(shù)，(tk+l|tk)表示采樣時刻tk后經(jīng)過步的預(yù)測信息，(tk+t|tk)表示采樣時刻tk后經(jīng)過預(yù)測時域t的預(yù)測信息。
26、較佳地，所述更新控制軌跡，為：
27、根據(jù)所述總成本函數(shù)，設(shè)計經(jīng)濟成本函數(shù)并構(gòu)造經(jīng)濟型mpc最優(yōu)控制問題；對所述經(jīng)濟型mpc最優(yōu)控制問題構(gòu)建約束條件組以優(yōu)化車輛的跟蹤效果和經(jīng)濟性能；根據(jù)所述約束條件組的優(yōu)化限制，對所述經(jīng)濟型mpc最優(yōu)控制問題進行求解，更新車輛的所述控制軌跡。
28、較佳地，所述約束條件組，包括：
29、第一約束，反映從初始時刻出發(fā)的預(yù)測軌跡和預(yù)測誤差；
30、第二約束，反映與預(yù)測軌跡相關(guān)的控制輸入；
31、第三約束，反映與預(yù)測軌跡相關(guān)的控制輸入的范圍；
32、第四約束，反映與跟蹤軌跡相關(guān)的參考控制輸入的范圍；
33、第五約束，反映與誤差軌跡相關(guān)的狀態(tài)方程；
34、第六約束，反映系統(tǒng)的可行性和穩(wěn)定性。
35、有益效果：
36、1、本專利技術(shù)通過對當前時刻控制優(yōu)化觸發(fā)條件是否得到滿足進行判斷，來決定當前采樣時刻是否要進行控制軌跡的優(yōu)化更新和輸出序列間隔優(yōu)化，避免了在跟蹤誤差較小時的冗余優(yōu)化計算，在保證了跟蹤性能的前提下減少了系統(tǒng)的計算負擔；在進行了控制軌跡的優(yōu)化后，本專利技術(shù)進一步將控制軌跡以優(yōu)化后的控制序列間隔輸出，減少系統(tǒng)了的通信負擔。
37、2、本專利技術(shù)通過采用耗散性理論設(shè)計了旋轉(zhuǎn)經(jīng)濟成本函數(shù)和控制優(yōu)化觸發(fā)條件，通過對控制優(yōu)化觸發(fā)條件的構(gòu)建和判斷，不僅能夠保證方法在全條件下的安全性和有效性，而且實現(xiàn)了對車輛通信和計算負擔的最大程度優(yōu)化，減小了汽車電子系統(tǒng)的負擔，并且不會對汽車的跟蹤性能帶來負面影響。
38、3、本專利技術(shù)提供的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，為了減小通信負擔，對最優(yōu)控制序列間隔時間進行優(yōu)化并得到顯式解，通過在自觸發(fā)的empc算法中進行參數(shù)化的設(shè)計，保證了方法對控制性能和系統(tǒng)計算負擔的平衡，在計算負擔和觸發(fā)頻率方面顯示出了相較于現(xiàn)有的時間觸發(fā)mpc算法的優(yōu)越性。
39、4、本專利技術(shù)提供的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，通過構(gòu)建經(jīng)濟成本函數(shù)和經(jīng)濟型mpc最優(yōu)控制問題，保證了優(yōu)化問題的遞歸可行性、閉環(huán)系統(tǒng)的收斂性和漸近平均性能；相較于現(xiàn)有的empc和其他自觸發(fā)控制算法，本專利技術(shù)設(shè)計的自觸發(fā)empc控制算法具有更好的經(jīng)濟性能。
40、5、本專利技術(shù)通過約束條件組的設(shè)置，不僅實現(xiàn)了對經(jīng)濟型mpc最優(yōu)控制問題的求解，而且能夠針對需要優(yōu)化的因素進行針對性設(shè)置，提升了方法應(yīng)用和后續(xù)改進升級的靈活性，具有普適性的應(yīng)用價值。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護點】
1.一種自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，在每個采樣時刻，根據(jù)車輛的跟蹤誤差判斷車輛是否滿足控制優(yōu)化觸發(fā)條件；如果是，則根據(jù)當前采樣數(shù)據(jù)更新控制軌跡；確定長于設(shè)定等時間間隔的控制序列間隔，以所述控制序列間隔將更新的控制軌跡輸出至車輛；否，則不更新控制軌跡，并以設(shè)定等時間間隔將控制軌跡輸出至車輛。
2.如權(quán)利要求1所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述控制優(yōu)化觸發(fā)條件，為：
3.如權(quán)利要求1或2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述控制序列間隔，為：
4.如權(quán)利要求1或2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述跟蹤誤差，為：
5.如權(quán)利要求2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述設(shè)計總成本函數(shù)，為：
6.如權(quán)利要求2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述設(shè)計旋轉(zhuǎn)總成本函數(shù)，為：
7.如權(quán)利要求2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述更新控制
8.如權(quán)利要求7所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述約束條件組，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，在每個采樣時刻，根據(jù)車輛的跟蹤誤差判斷車輛是否滿足控制優(yōu)化觸發(fā)條件；如果是，則根據(jù)當前采樣數(shù)據(jù)更新控制軌跡；確定長于設(shè)定等時間間隔的控制序列間隔，以所述控制序列間隔將更新的控制軌跡輸出至車輛；否，則不更新控制軌跡，并以設(shè)定等時間間隔將控制軌跡輸出至車輛。
2.如權(quán)利要求1所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述控制優(yōu)化觸發(fā)條件，為：
3.如權(quán)利要求1或2所述的自動駕駛電動汽車的經(jīng)濟型模型預(yù)測控制方法，其特征在于，所述控制序列間隔，為：
<...【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：戴荔，栗擎，周天翼，范子煊，夏元清，孫中奇，翟弟華，閆莉萍，詹玉峰，
申請(專利權(quán))人：北京理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。