技术领域
[0001] 本
发明属于无人驾驶汽车领域，特别是涉及到一种四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制系统及方法。
背景技术
[0002] 自动驾驶汽车是一个集环境
感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统。具有四轮转向机构的自动驾驶汽车的优点是通过这种四轮转向机构能有效降低/消除车辆侧滑事故的发生几率，明显改善车辆高速行驶的
稳定性及安全性。
[0003] 横向控制系统是自动驾驶汽车的核心部分之一，对自动驾驶汽车的自主行驶性能具有重大影响，该系统旨在基于车载
传感器获取的信息限制自动驾驶汽车与所期望行驶道路之间的误差。由于自动驾驶汽车具有参数不确定性和非线性等特征，因此横向控制被认为是自动驾驶汽车领域最具挑战性的问题之一。文献1(Du X.,Htet K.,Tan K.,Development of a genetic algorithm based nonlinear model predictive control scheme on velocity and steering of autonomous vehicles[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,vol.63,no.11,2016,pp.6970-6977)设计了一种自动驾驶汽车的非线性模型预测转向控制系统，并通过实际验证了这种转向控制方法的有效性。文献2(Xia Y.,Pu F.,Li S.and Gao Y.,Lateral path tracking control of autonomous land vehicle based on ADRC and differential flatness[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2016,vol.63,no.5,pp.3091-3099)设计了一种自抗扰横向控制系统，以增强控制系统的鲁棒性能。
[0004] 虽然已经有很多学者对自动驾驶汽车的横向控制进行了研究，但是对执行器故障下配置四轮转向机构的自动驾驶汽车横向容错控制的研究相当有限。此外，四轮转向自动驾驶汽车横向动
力学模型存在参数不确定性和外部干扰，如果在控制设计过程中没有考虑不确定性和外部干扰，则横向运动控制系统的性能将受到影响。
发明内容
[0005] 本发明的目的是为了解决执行器故障情况下具有参数不确定性和外部干扰的四轮转向自动驾驶汽车的横向控制这一技术难点问题，提供一种四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制系统，以增强系统的横向
跟踪性能，使汽车在转向执行器发生故障时，依然能够准确地在预期道路上行驶。
[0006] 本发明的另一目的在于提供一种四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制方法。
[0007] 所述四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制系统包括车载视觉模
块、车载INS模块、
侧偏角估计模块、信息融合模块、横向控
制模型设计模块和鲁棒容错
控制器模块；
[0008] 所述车载视觉模块、车载INS模块和侧偏角估计模块的输入端接四轮转向自动驾驶汽车的输出端，车载视觉模块、车载INS模块和侧偏角估计模块的输出端接信息融合模块的输入端，信息融合模块依次接横向控制模型设计模块与鲁棒容错控制器模块，鲁棒容错控制器模块的输出端接四轮转向自动驾驶汽车；
[0009] 所述车载视觉模块、车载INS模块和侧偏角估计模块用于获取四轮转向自动驾驶汽车的行驶状态信息与周边车道信息，并将横向偏差、方位偏差、模摆
角速度、侧偏角等信息传输至信息融合模块；
[0010] 所述信息融合模块用于将接收到的车辆信息进行融合后传输给横向控制模型设计模块；
[0011] 所述横向控制模型设计模块包括转向执行器故障表征模块和参数不确定性表征模块，转向执行器故障表征模块和参数不确定性表征模块用于建立描述转向执行器故障和参数不确定性的四轮转向自动驾驶
状态空间模型；
[0012] 所述鲁棒容错控制器模块包括鲁棒容错状态反馈控制结构模块、鲁棒容错状态反馈控制器存在条件构建模块、鲁棒容错反馈增益控制矩阵最优化求解模块；所述鲁棒容错控制器模块用于实时求出参数不确定性和转向执行器故障影响下的四轮转向自动驾驶汽车横向容错控制所需的前、后轮转向角，并将信息传输给四轮转向自动驾驶汽车，以在保持稳定性和乘坐舒适性的同时，确保自动驾驶汽车横向跟踪误差的渐近收敛。
[0013] 所述四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制方法，包括以下步骤：
[0014] 1)通过车载INS模块和车载视觉模块实时获取四轮转向自动驾驶汽车行驶运动状态信息及道路
位置信息并进行融合；
[0015] 2)基于步骤1)融合后的信息，建立描述执行器故障、参数不确定性和外部干扰的四轮转向自动驾驶汽车的横向控制模型；
[0016] 3)设计横向鲁棒H∞容错控制方法，用于克服执行器故障下四轮转向自动驾驶汽车的参数不确定性的影响，并在保持稳定性和乘坐舒适性的同时，确保跟踪误差的渐近收敛，实现四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制。
[0017] 在步骤1)中，所述实时获取四轮转向自动驾驶汽车行驶运动状态信息及道路位置信息并进行融合的具体步骤如下：
[0018] (1)通过车载INS模块实时获取当前四轮转向自动驾驶汽车的行驶运动状态信息，主要包括车辆的纵向速度信息和横向速度信息，通过侧偏角估计模块实时测量车辆的侧偏角；
[0019] (2)通过车载视觉模块，实时获取四轮转向自动驾驶汽车相对于参考道路的位置信息，主要包括预瞄点处车辆行驶方向与期望道路切线之间的方位偏差、预瞄点处车辆与期望道路的横向距离偏差；
[0020] (3)通过信息融合模块对INS系统、视觉系统及估计模块获取的信息进行融合。
[0021] 在步骤2)中，所述建立描述执行器故障、参数不确定性和外部干扰的四轮转向自动驾驶汽车的横向控制模型的具体步骤可为：
[0022] (1)基于
牛顿定理，建立以前、后轮转向角为输入的四轮转向自动驾驶汽车动力学模型；
[0023] (2)基于预瞄点处车辆行驶方向与期望道路切线之间的方位偏差、预瞄点处车辆与期望道路的横向距离偏差，建立四轮转向自动驾驶汽车
运动学模型；
[0024] (3)考虑执行器存在有效损失故障和偏置故障，构建具有损失故障和偏置故障的执行器模型；
[0025] (4)综合自动驾驶汽车横向动力学模型和运动学模型，考虑轮胎侧偏
刚度的不确定性以及执行器故障，建立以前、后轮转向角为输入，描述执行器故障和参数不确定性的四轮转向自动驾驶汽车横向控制模型。
[0026] 在步骤3)中，所述设计横向鲁棒H∞容错控制方法的具体步骤可为：
[0027] (1)建立设计四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒H∞容错控制系统的控制目标；
[0028] (2)设计用于实现参数不确定性四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错H∞状态反馈容错控制器；
[0029] (3)将所设计的鲁棒容错H∞状态反馈控制器代入四轮转向自动驾驶汽车的横向控制模型，建立具有参数不确定性的四轮转向自动驾驶汽车的横向容错控制
闭环系统状态方程；
[0030] (4)构建横向鲁棒容错H∞状态反馈控制器存在可行解所需满足的线性矩阵不等式条件；
[0031] (5)建立描述四轮转向自动驾驶汽车横向容错控制的优化问题，求解四轮转向自动驾驶汽车的鲁棒容错H∞状态反馈横向控制器的控制增益矩阵。
[0032] 本发明通过车载INS模块、车载视觉模块及侧偏角估计模块采集车辆自身行驶状态信息和周边车道信息，建立描述参数不确定性和执行器故障的四轮转向自动驾驶汽车数学模型，设计一种四轮转向自动驾驶汽车横向鲁棒H∞容错控制系统及方法。与
现有技术相比，本发明具有以下突出的技术效果和优点：1、本发明解决了执行器故障情况下具有参数不确定性和外部干扰的四轮转向自动驾驶汽车的横向控制这一技术难点问题；2、本发明可以增强系统的横向跟踪性能，使汽车在转向执行器发生故障时，依然能够准确地在预期道路上行驶。
附图说明
[0033] 图1为本发明
实施例所述四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制系统结构原理图。
[0034] 图2为本发明实施例所述四轮转向自动驾驶汽车的横向二
自由度模型示意图。
[0035] 图3为本发明实施例所述四轮转向自动驾驶汽车的横向运动学模型示意图。
具体实施方式
[0036] 以下实施例将结合附图对本发明作进一步的说明。
[0037] 如图1所示，本发明实施例所述四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制系统包括车载INS模块1、车载视觉模块2、侧偏角估计模块3、信息融合模块4、横向控制模型设计模块5和鲁棒容错控制器模块6；
[0038] 所述车载INS模块1、车载视觉模块2和侧偏角估计模块3的输入端接四轮转向自动驾驶汽车A的输出端，车载视觉模块2、车载INS模块1和侧偏角估计模块3的输出端接信息融合模块4的输入端，信息融合模块4依次接横向控制模型设计模块5与鲁棒容错控制器模块6，鲁棒容错控制器模块6的输出端接四轮转向自动驾驶汽车A；
[0039] 所述车载视觉模块2、车载INS模块1和侧偏角估计模块3用于获取四轮转向自动驾驶汽车的行驶状态信息与周边车道信息，并将横向偏差、方位偏差、模摆角速度、侧偏角等信息传输至信息融合模块4；
[0040] 所述信息融合模块4用于将接收到的车辆信息进行融合后传输给横向控制模型设计模块5；
[0041] 所述横向控制模型设计模块5包括转向执行器故障表征模块52和参数不确定性表征模块51，转向执行器故障表征模块52和参数不确定性表征模块51用于建立描述转向执行器故障和参数不确定性的四轮转向自动驾驶状态空间模型53；
[0042] 所述鲁棒容错控制器模块6包括鲁棒容错状态反馈控制结构模块61、鲁棒容错状态反馈控制器存在条件构建模块62和鲁棒容错反馈增益控制矩阵最优化求解模块63；所述鲁棒容错控制器模块6用于实时求出参数不确定性和转向执行器故障影响下的四轮转向自动驾驶汽车横向容错控制所需的前、后轮转向角，并将信息传输给四轮转向自动驾驶汽车A。
[0043] 本发明实施例首先通过车载INS模块、车载视觉模块及侧偏角估计模块获取当前四轮转向自动驾驶汽车的行驶状态信息与周边车道信息，然后建立描述转向执行器故障和参数不确定性的四轮转向自动驾驶汽车横向控制模型，设计横向鲁棒H∞容错控制器，实时求出参数不确定性和转向执行器故障影响下的四轮转向自动驾驶汽车横向容错控制所需的前、后轮转向角，保持稳定性和乘坐舒适性的同时，确保自动驾驶汽车横向跟踪误差的渐近收敛。
[0044] 本发明实施例所述四轮转向自动驾驶汽车的横向鲁棒容错控制方法，包括以下步骤：
[0045] 步骤1：通过车载INS模块、车载视觉模块及估计模块实时获取车辆行驶运动状态信息及车辆相对于预期道路的位置信息，
[0046] 步骤1.1：通过车载INS模块实时获取当前车辆的行驶运动状态信息，主要包括车辆的
横摆角速度及纵向速度等信息，通过侧偏角估计模块实时测量车辆的侧偏角。
[0047] 步骤1.2：通过车载视觉模块，实时获取参考道路的位置信息，主要包括预瞄点处车辆行驶方向与期望道路切线之间的方位偏差、预瞄点处车辆与期望道路的横向距离偏差。
[0048] 步骤1.3对由INS系统、视觉系统及侧偏角估计模块获取的信息进行信息融合。
[0049] 步骤2：采用牛顿定理，基于融合信息，建立描述参数不确定性、外部干扰及执行器故障下的四轮转向自动驾驶状态空间模型(四轮转向自动驾驶汽车的横向控制模型)。
[0050] 步骤2.1：基于牛顿定理，如图2所示，建立二自由度车辆动力学模型：
[0051]
[0052] 其中m是车辆的总
质量，vx表示自动驾驶汽车的纵向速度，β是侧偏角，r是车辆的横摆角速度，I表示
转动惯量，a表示车辆
重心到前轴的距离，b表示车辆重心到后轴的距离，Fyf和Fyr表示前轮和后轮的侧向轮胎力，分别表示为：
[0053]
[0054] 其中Cf和Cr分别表示前、后轮胎的侧偏刚度，βf和βr分别表示前轮和后轮的侧偏角，分别表示为：
[0055]
[0056] 其中δf和δr分别表示前轮和后轮的转向角。
[0057] 将(2)、(3)代入(1)，建立四轮转向自动驾驶汽车横向动力学模型：
[0058]
[0059] 步骤2.2：定义四轮转向自动驾驶汽车重心到预瞄点处的预瞄距离为L，车辆预瞄点处车辆行驶方向与期望道路的横向距离为横向偏差ey，车辆预瞄点处车辆行驶方向与期望道路的切线之间的角度为方位偏差误差ea，将预瞄点处期望道路的
曲率表示为KL，如图3所示，建立四轮转向自动驾驶汽车的横向运动学模型：
[0060]
[0061] 步骤2.3：考虑有效损失故障和偏置故障，构建带有故障的执行器模型：
[0062]
[0063] 其中δfd和δrd表示期望的前、后轮转向角，λf和λr是时变系数，并且满足0＜λf≤1和0＜λr≤1。Δδf和Δδr表示恒定偏置故障。
[0064] 步骤2.4：具有参数不确定性的轮胎侧偏刚度Cf和Cr可以表征为：
[0065]
[0066] 其中C0f和C0r表示Cf和Cr的标称值，Nf和Nr是随时间变化的系数，并且满足|Nf|≤1和|Nr|≤1， 和 表示轮胎侧偏刚度的偏差值。
[0067] 步骤2.5：综合式(4)、(5)、(6)、(7)，建立描述参数不确定性、外部干扰及执行器故障下的四轮转向自动驾驶汽车的状态空间模型：
[0068]
[0069] 其中，
[0070]
[0071]
[0072]
[0073] ΔA和ΔB可以由下式获得：
[0074] [ΔA ΔB1]＝GF[E1 E2] (9)
[0075]
[0076]
[0077]
[0078] 其中，状态向量x＝[β r ey ea]T，控制输入向量u＝[δf δr]T，测量输出向量y＝[ey ea]T，被控输出向量z＝[β r ey ea]T，外部干扰向量w＝[Δδf Δδr KL]T。
[0079] 步骤3：设计横向鲁棒H∞容错控制方法，克服四轮转向自动驾驶汽车的时变和不确定性的影响，在保持乘坐舒适性的同时，确保跟踪误差的渐近收敛。
[0080] 步骤3.1：设计四轮转向自动驾驶汽车鲁棒容错控制的控制目标，即对于给定的标量γ＞0，当将w视为具有极限
能量的干扰
信号时，从w到z的闭环传递函数Tzw满足以下约束条件：
[0081] ||Tzw(s)||∞＜γ (10)
[0082] 步骤3.2：设计用于克服参数不确定性和外界干扰的四轮转向自动驾驶汽车的鲁棒容错H∞状态反馈横向控制器如下：
[0083] u(t)＝Kx(t) (11)
[0084] 其中K是待确定的控制增益矩阵。
[0085] 步骤3.3：将所设计的鲁棒容错H∞状态反馈控制器(11)代入四轮转向自动驾驶汽车的状态空间模型(8)，建立具有不确定性和干扰特性的四轮转向自动驾驶汽车的鲁棒容错横向控制闭环系统状态方程如下：
[0086]
[0087] 其中，
[0088]
[0089] Ec＝E1+E2K
[0090] 步骤3.4：构建四轮转向自动驾驶汽车鲁棒容错H∞状态反馈控制器存在可行解所需满足的线性矩阵不等式条件，如下：
[0091] 对状态空间模型(8)，如果存在常数α＞0和β＞0，和一个对称的正定矩阵V＝VT＞0以及矩阵J＞0，使得以下线性矩阵不等式成立：
[0092]
[0093] 其中
[0094]
[0095] 则存在横向鲁棒容错控制器(11)，使得四轮转向自动驾驶汽车的横向容错控制闭环系统(12)是渐近稳定的，并且满足H∞性能指标，即对于给定的标量γ＞0，当将w视为具有极限能量的
干扰信号时，从w到z的闭环传递函数Tzw满足以下约束条件：
[0096] ||Tzw(s)||∞＜γ (15)
[0097] 步骤3.5：建立四轮转向自动驾驶汽车的横向容错控制的优化问题：
[0098]
[0099]
[0100]
[0101] 基于优化问题(16)，可求出鲁棒容错H∞反馈控制增益矩阵：
[0102] K＝JV-1 (19)
[0103] 则四轮转向自动驾驶汽车的鲁棒容错H∞状态反馈控制器可推导得：
[0104] u(t)＝JV-1x(t) (20)
[0105] 以上内容是结合优选技术方案对本发明所做的进一步详细说明，不能认定发明的具体实施仅限于这些说明。对本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出简单的推演及替换，都应当视为本发明的保护范围。
