基于MPC的跟车控制方法、装置、设备和存储介质与流程

本技术涉及辅助驾驶，尤其涉及一种基于mpc的跟车控制方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、近年来，随着能源和环境问题的逐渐突出，电动卡车逐渐成为市场上的主流构型。同时，以自适应巡航控制(adaptive cruise control，acc)为代表的高级驾驶辅助系统和智能网联汽车技术也进入了高速发展阶段。

2、acc是一种先进的汽车驾驶辅助系统，它能够根据前方车辆的速度和距离自动调节车辆的速度，以保持安全的跟车距离并减少驾驶员的疲劳。自适应巡航控制系统通过车载传感器(如激光雷达、雷达、摄像头等)实时监测前方车辆的速度和距离，然后根据这些信息自动调节车辆的速度和跟车距离。系统会根据设定的跟车距离和速度范围来控制车辆的加速和减速，以确保车辆与前车之间保持安全距离。

3、电动卡车跟车控制技术通常涉及使用传感器和控制系统来实现车辆之间的跟车行驶。这种技术可以帮助车辆保持安全距离，并根据前车的速度和行驶情况来自动调整跟车距离和速度。现有电动卡车跟车控制通常采用分层控制结构，上层控制器基于传感器获取的前车运动状态来规划自车期望车速及整车需求转矩，下层控制器基于需求转矩完成电机转矩分配。但在跟车过程中，为维持设定跟车距离自车往往频繁加、减速，导致整车能耗较高。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于mpc的跟车控制方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有跟车控制过程中，为维持设定跟车距离主车频繁加、减速，导致整车能耗较高的问题。

2、第一方面，本技术提供一种基于mpc的跟车控制方法，包括：

3、获取主车的车辆参数与第一运动信息，所述第一运动信息包括：主车车速；

4、建立纵向运动学跟车模型，根据所述跟车模型、所述车辆参数与所述第一运动信息，确定所述主车的第一整车需求转矩与多个预设时刻的速度信息、位置信息；

5、根据所述第一整车需求转矩与所述主车车速，从所述主车在离散情况下的多个全工况工作效率中确定目标工作效率；

6、获取前车的第二运动信息，所述前车是指在所述主车前方，且与所述主车距离最近的车辆；

7、根据所述第二运动信息、所述车辆参数、所述第一运动信息、所述目标工作效率与所述第一整车需求转矩，确定综合代价函数；

8、根据所述速度信息、所述位置信息、mpc算法与所述第一运动信息，确定多个期望加速度；

9、根据多个期望加速度与所述综合代价函数，确定目标期望加速度与目标转矩分配方案，并按照所述目标期望加速度与所述目标转矩分配方案对所述主车进行跟车控制。

10、可选的，在获取主车的车辆参数与第一运动信息之前，所述方法还包括：

11、获取车辆每个工况点的车速与第二整车需求转矩；

12、根据第一关联关系与所述第二整车需求转矩，确定前电机输出转矩与后电机输出转矩的和，所述第一关联关系为所述第二整车需求转矩、前轴及后轴主减速器减速比与传动效率之间的关联关系；

13、根据第二关联关系与所述车速，确定前电机转速与后电机转速，所述第二关联关系为所述主车车轮半径、所述主车速度与前轴及后轴主减速器减速比之间的关联关系；

14、根据电机输出转矩的和、电机转速及功率代价函数，确定转矩占比，所述转矩占比为所述前电机输出转矩占双电机总输出转矩的比例；

15、根据所述转矩占比，确定全工况的转矩分配方案与工作效率。

16、可选的，所述根据电机输出转矩的和、电机转速及功率代价函数，确定转矩占比，包括：

17、所述转矩占比的确定公式如下所示：

18、

19、其中，pm为电机总需求功率，i0为前、后轴主减速器减速比，ηt为传动效率，q为转矩占比，td为所述整车需求转矩，nmf、nmr分别为前电机与后电机的转速，ηmf、ηmr分别为前电机与后电机的工作效率，tmf_out、tmr_out分别为前电机与后电机的输出转矩。

20、可选的，所述第一运动信息还包括：加速度信息，所述根据所述第二运动信息、所述车辆参数、所述第一运动信息、所述目标工作效率与所述第一整车需求转矩，确定综合代价函数，包括：

21、根据所述第一运动信息与所述第二运动信息，确定跟车间距误差和速度误差；

22、根据所述车间距误差，确定衡量跟随性的第一代价函数；

23、根据所述速度误差，确定衡量跟随性的第二代价函数；

24、根据所述加速度信息和所述期望加速度，确定衡量舒适性的第三代价函数；

25、根据所述第一整车需求转矩与所述目标工作效率，确定衡量经济性的第四代价函数；

26、将所述第一代价函数、所述第二代价函数、所述第三代价函数与所述第四代价函数进行整合处理，得到综合代价函数。

27、可选的，所述将所述第一代价函数、所述第二代价函数、所述第三代价函数与所述第四代价函数进行整合处理，得到综合代价函数，包括：

28、所述综合代价函数的确定公式如下所示：

29、

30、

31、jc(k)＝[ah(k+1)-ah(k)]2

32、

33、j(k)＝λ1js(k)+λ2jv(k)+λ3jc(k)+λ4je(k)

34、其中，js(k)为所述第一代价函数，es(k)为所述跟车间距误差，jv(k)为所述第二代价函数，ev(k)为所述速度误差，jc(k)为所述第三代价函数，ah(k+1)为所述期望加速度，ah(k)为所述加速度信息，je(k)为所述第四代价函数，ηopt为所述工作效率，j(k)为所述综合代价函数，λ1、λ2、λ3、λ4为权重系数。

35、可选的，所述根据多个期望加速度与所述综合代价函数，确定目标期望加速度与目标转矩分配方案，包括：

36、将所述多个期望加速度输入至所述综合代价函数中，得到多个综合代价函数值；

37、根据所述多个综合代价函数值，确定最小综合代价函数值；

38、根据所述最小综合代价函数值，确定目标期望加速度与目标转矩分配方案，所述目标期望加速度为确定所述最小综合代价函数值对应的期望加速度，所述目标转矩分配方案为所述转矩分配方案中的其中一个。

39、第二方面，本技术提供一种基于mpc的跟车控制装置，包括：

40、获取模块，用于获取主车的车辆参数与第一运动信息，所述第一运动信息包括：主车车速；

41、确定模块，用于建立纵向运动学跟车模型，根据所述跟车模型、所述车辆参数与所述第一运动信息，确定所述主车的第一整车需求转矩与多个预设时刻的速度信息、位置信息；

42、所述确定模块，还用于根据所述第一整车需求转矩与所述主车车速，从所述主车在离散情况下的多个全工况工作效率中确定目标工作效率；

43、所述获取模块，还用于获取前车的第二运动信息，所述前车是指在所述主车前方，且与所述主车距离最近的车辆；

44、所述确定模块，还用于根据所述第二运动信息、所述车辆参数、所述第一运动信息、所述目标工作效率与所述第一整车需求转矩，确定综合代价函数；

45、所述确定模块，还用于根据所述速度信息、所述位置信息、mpc算法与所述第一运动信息，确定多个期望加速度；

46、所述控制模块，还用于根据多个期望加速度与所述综合代价函数，确定目标期望加速度与目标转矩分配方案，并按照所述目标期望加速度与所述目标转矩分配方案对所述主车进行跟车控制。

47、可选的，所述获取模块，还用于获取车辆每个工况点的车速与第二整车需求转矩；

48、所述确定模块，还用于根据第一关联关系与所述第二整车需求转矩，确定前电机输出转矩与后电机输出转矩的和，所述第一关联关系为所述第二整车需求转矩、前轴及后轴主减速器减速比与传动效率之间的关联关系；

49、所述确定模块，还用于根据第二关联关系与所述车速，确定前电机转速与后电机转速，所述第二关联关系为所述主车车轮半径、所述主车速度与前轴及后轴主减速器减速比之间的关联关系；

50、所述确定模块，还用于根据电机输出转矩的和、电机转速及功率代价函数，确定转矩占比，所述转矩占比为所述前电机输出转矩占双电机总输出转矩的比例；

51、所述确定模块，还用于根据所述转矩占比，确定全工况的转矩分配方案与工作效率。

52、可选的，所述确定模块，还用于确定所述转矩占比，所述转矩占比的确定公式如下所示：

53、

54、其中，pm为电机总需求功率，i0为前、后轴主减速器减速比，ηt为传动效率，q为转矩占比，td为所述整车需求转矩，nmf、nmr分别为前电机与后电机的转速，ηmf、ηmr分别为前电机与后电机的工作效率，tmf_out、tmr_out分别为前电机与后电机的输出转矩。

55、可选的，所述装置还包括：处理模块；

56、所述确定模块，还用于根据所述第一运动信息与所述第二运动信息，确定跟车间距误差和速度误差；

57、所述确定模块，还用于根据所述车间距误差，确定衡量跟随性的第一代价函数；

58、所述确定模块，还用于根据所述速度误差，确定衡量跟随性的第二代价函数；

59、所述确定模块，还用于根据所述加速度信息和所述期望加速度，确定衡量舒适性的第三代价函数；

60、所述确定模块，还用于根据所述第一整车需求转矩与所述目标工作效率，确定衡量经济性的第四代价函数；

61、所述处理模块，用于将所述第一代价函数、所述第二代价函数、所述第三代价函数与所述第四代价函数进行整合处理，得到综合代价函数。

62、可选的，所述确定模块，还用于确定所述综合代价函数，所述综合代价函数的确定公式如下所示：

63、

64、

65、jc(k)＝[ah(k+1)-ah(k)]2

66、

67、j(k)＝λ1js(k)+λ2jv(k)+λ3jc(k)+λ4je(k)

68、其中，js(k)为所述第一代价函数，es(k)为所述跟车间距误差，jv(k)为所述第二代价函数，ev(k)为所述速度误差，jc(k)为所述第三代价函数，ah(k+1)为所述期望加速度，ah(k)为所述加速度信息，je(k)为所述第四代价函数，ηopt为所述工作效率，j(k)为所述综合代价函数，λ1、λ2、λ3、λ4为权重系数。

69、可选的，所述装置还包括：输入模块；

70、所述输入模块，用于将所述多个期望加速度输入至所述综合代价函数中，得到多个综合代价函数值；

71、所述确定模块，还用于根据所述多个综合代价函数值，确定最小综合代价函数值；

72、所述确定模块，还用于根据所述最小综合代价函数值，确定目标期望加速度与目标转矩分配方案，所述目标期望加速度为确定所述最小综合代价函数值对应的期望加速度，所述目标转矩分配方案为所述转矩分配方案中的其中一个。

73、第三方面，本技术提供一种基于mpc的跟车控制设备，该设备包括：

74、存储器；

75、处理器；

76、其中，所述存储器存储计算机执行指令；

77、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的基于mpc的跟车控制方法。

78、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述第一方面及第一方面各种可能的实现方式所述的基于mpc的跟车控制方法。

79、本技术提供的基于mpc的跟车控制方法、装置、设备和存储介质，通过获取主车的车辆参数和第一运动信息，建立纵向运动学跟车模型。根据模型、车辆参数和第一运动信息，确定主车的整车需求转矩和多个预设时刻的速度、位置信息。根据整车需求转矩和车速，确定目标工作效率。获取前车的第二运动信息，确定综合代价函数。根据运动信息和mpc算法，确定期望加速度。根据期望加速度和综合代价函数，确定目标加速度和转矩分配方案，并按照目标加速度和转矩分配方案实现跟车控制。该方法将最优转矩分配融入多目标优化控制算法中，深度开发电动卡车的节能潜力，最大限度降低跟车行驶中的能源消耗。