基于驾驶意图的原地转向控制方法、设备及车辆

本技术涉及车辆控制，尤其涉及一种基于驾驶意图的原地转向控制方法、设备及车辆。

背景技术：

1、汽车转弯能力是汽车发展的重要研究方向，传统车辆转弯受限于其转向灵活性不足，不适用于狭窄、拥挤路况。在这种情况下，原地转向技术应时而生，原地转向能够极大改善车辆的转向机动性能，使其能够在街道、桥头、有障碍物阻挡的狭窄空间下完成转向或调头。

2、为了扩展车辆动力学控制自由度，综合提升车辆的性能水平，轮毂电机驱动车辆作为主要的分布式驱动形式受到了越来越多的关注。轮毂电机驱动的驱动车辆是依据滑移转向原理，采用差速转向的方式，通过施加合适的外力使左右侧车轮产生不同方向的速度，因而无需额外加装后轮转向系统，利用两侧车轮速度差即能实现原地转向。通过实现靶向控制的原地转向，使原地转向适应于多种路况，提高转向稳定性。但目前原地转向只能实现大角度的转向，且适用路况局限，无法灵活适应驾驶员的驾驶意图进行原地转向。

技术实现思路

1、本技术实施例的主要目的在于提出一种基于驾驶意图的原地转向控制方法、设备及车辆，旨在提高车辆原地转向控制的灵活性。

2、为实现上述目的，本技术实施例的一方面提出了一种基于驾驶意图的原地转向控制方法，包括以下步骤：

3、获取路面附着系数；

4、基于最大路面附着约束确定原地转向的峰值横摆角加速度；

5、根据所述路面附着系数、加速踏板开度信号和所述峰值横摆角加速度确定期望横摆角速度；

6、响应于车辆转向模式指令，将所述车辆转向模式指令中的转向需求输入模糊推理器，得到期望侧偏刚度值；

7、基于模型预测控制算法，根据所述期望横摆角速度和期望车辆速度确定预测差动力矩；

8、根据所述期望侧偏刚度值确定稳态转向的参考差动力矩；

9、根据所述参考差动力矩对所述预测差动力矩进行补偿，得到目标差动力矩。

10、在一些实施例中，所述获取路面附着系数包括以下步骤：

11、获取车辆原地转向受力模型；

12、根据所述车辆原地转向受力模型确定纵向运动方程、侧向运动方程和横摆运动方程；

13、根据所述纵向运动方程、所述侧向运动方程和所述横摆运动方程构建路面附着系数估计器的观测方程，根据各个车轮的路面附着系数构建路面附着系数估计器的状态方程；

14、利用卡尔曼滤波算法对所述路面附着系数估计器进行状态参数估计，得到实时的路面附着系数。

15、在一些实施例中，所述基于驾驶意图的原地转向控制方法还包括以下步骤：

16、获取道路坡道信息；

17、根据所述道路坡道信息和车辆运动状态确定各个车轮的车轮载荷；

18、根据各个车轮的车轮载荷确定后轴车轮转矩分配系数；

19、根据所述后轴车轮转矩分配系数进行各车轮的转矩重分配，得到各个车轮的转矩分配值；

20、根据所述转矩分配值和所述目标差动力矩，得到各个车轮的驱动力矩。

21、在一些实施例中，所述道路坡道信息通过以下步骤获得：

22、获取道路坡道和纵向运动状态方程，其中，所述道路坡道和纵向运动状态方程通过车辆的纵向动力学方程改写得到；

23、以成本函数最小化为目标，通过估计纵向驱动力更新所述道路坡道和纵向运动状态方程，其中，所述成本函数包括表征系统估计中陈旧数据权重的自适应衰减因子，所述自适应衰减因子跟随纵向驱动力的预测误差变化；

24、根据更新后的道路坡道和纵向运动状态方程确定第一坡道信息；

25、通过车辆传感系统监测纵向加速度和行驶方向加速度，并根据所述纵向加速度和所述行驶方向加速度确定第二坡道信息；

26、对所述第一坡道信息和所述第二坡道信息进行加权计算，得到道路坡道信息。

27、在一些实施例中，所述根据所述路面附着系数、加速踏板开度信号和所述峰值横摆角加速度确定期望横摆角速度，包括以下步骤：

28、对采集到的加速踏板开度信号进行归一化处理，得到加速踏板开度比重系数；

29、根据所述峰值横摆角加速度确定横摆角加速度估计器，其中，所述横摆角加速度估计器的表达式如下：

30、

31、

32、其中，ts表示不同附着路面极限下单位响应时间，表示各个车轮的路面附着系数，τs表示控制系统时间常数，表示期望横摆角加速度，表示峰值横摆角加速度，λs表示加速踏板开度比重系数；

33、将所述加速踏板开度比重系数和所述路面附着系数横摆输入所述横摆角加速度估计器进行一阶惯性求解，得到期望横摆角速度。

34、在一些实施例中，在所述基于模型预测控制算法，根据所述期望横摆角速度和期望车辆速度确定预测差动力矩的步骤之前，所述基于驾驶意图的原地转向控制方法还包括以下步骤：

35、根据起动缓冲时间和附着系数估计标志位确定当前转向工况；

36、根据当前转向工况对应的力矩决策策略对车辆进行原地转向控制；

37、其中，对于当前转向工况为原地转向稳定运动状态，则对应的力矩决策策略为执行所述基于模型预测控制算法，根据所述期望横摆角速度和期望车辆速度确定预测差动力矩的步骤至所述根据所述参考力矩对所述预测差动力矩进行补偿，得到目标差动力矩的步骤。

38、在一些实施例中，所述将所述车辆转向模式指令中的转向需求输入模糊推理器，得到期望侧偏刚度值，包括以下步骤：

39、将所述转向需求除以车辆速度得到期望曲率，将所述转向需求乘以车辆速度得到期望侧向加速度；

40、对所述期望曲率进行论域映射，并根据映射结果查询曲率模糊词集得到所述期望曲率的第一模糊词；

41、对所述期望侧向加速度进行论域映射，并根据映射结果查询侧向加速度模糊词集得到所述期望侧向加速度的第二模糊词；

42、基于模糊控制规则，根据所述第一模糊词和所述第二模糊词确定期望侧偏刚度值。

43、在一些实施例中，所述基于模型预测控制算法，根据所述期望横摆角速度和期望车辆速度确定预测差动力矩，包括以下步骤：

44、基于车轮旋转动力学建立参考模型；

45、将所述期望横摆角速度和期望车辆速度作为参考状态构建控制系统状态方程；

46、根据所述参考模型和所述控制系统状态方程确定车轮输出转矩预测方程；

47、对所述车轮输出转矩预测方程在参考状态点进行泰勒级数展开处理，得到车辆原地转向时的运动状态量误差模型；

48、采用向前欧拉法对所述运动状态量误差模型进行离散化处理，得到离散空间状态方程表达式；

49、在所述离散空间状态方程表达式的基础上结合状态误差和控制误差，得到系统状态量和状态空间表达式；

50、根据系统状态量和状态空间表达式确定系统预测迭代方程，并基于所述系统预测迭代方程进行迭代计算，得到控制系统输出量；

51、根据输出约束条件对所述控制系统输出量进行约束，得到系统最佳控制增量，并根据所述系统最佳控制增量确定预测差动力矩。

52、实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现上述实施例所述的基于驾驶意图的原地转向控制方法。

53、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提出了一种车辆，包括如上述实施例所述的电子设备。

54、本技术提出的基于驾驶意图的原地转向控制方法、设备及车辆，其通过基于最大路面附着约束确定原地转向的峰值横摆角加速度，根据实时的路面附着系数、驾驶员输入的加速踏板开度信号和峰值横摆角加速度确定期望横摆角速度。响应于车辆转向模式指令，将车辆转向模式指令中的转向需求输入模糊推理器，得到期望侧偏刚度值，再基于模型预测控制算法，根据期望横摆角速度进行跟随控制以确定预测差动力矩，根据期望侧偏刚度值确定稳态转向的参考差动力矩，然后通过参考差动力矩对预测差动力矩进行补偿得到目标差动力矩，通过结合转向需求对应的期望侧偏刚度值，将期望侧偏刚度值融入车轮力矩分析中，提高车辆原地转向控制的控制灵活性。