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专利名称：无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410572459.2

专利申请（专利权）人：东北大学
权利人地址：辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

专利发明（设计）人：党博宇,贾同,杜林青,张永山,左淏淼,黄玺成

专利摘要：本发明公开了无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，涉及无人驾驶车的跟踪控制技术领域，利用无人驾驶车与前车的距离状态信息，设计了自主安全运动速度学习方法，通过奖惩值函数，无人驾驶车规划了安全运动速度；基于无人驾驶车纵向运动状态方程，提出具有约束性能的纵向速度跟踪控制器，使无人驾驶车稳定跟踪规划的安全速度；利用无人驾驶车横向动力学模型，构建了有限时间横向路径跟踪控制器，使无人驾驶车有限时间实现稳定，避免稳定状态过长的调节时间影响无人驾驶车的安全性。本发明从规划自主安全运动速度的新视角，提出约束性能的纵向速度跟踪控制和有限时间的横向路径跟踪控制方法，提高无人驾驶车运动稳定性和安全性。

主权利要求：
1.无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：利用无人驾驶车与前车的距离状态信息，设计自主安全运动速度学习方法，通过奖惩值函数，无人驾驶车完成安全运动速度规划；
步骤2：应用无人驾驶车纵向运动状态方程，并通过规划的安全运动速度，构建运动速度跟踪误差模型；
步骤3：根据运动速度跟踪误差模型，设计纵向速度跟踪控制器，完成无人驾驶车速度跟踪与运动速度约束性能；
步骤4：根据无人驾驶车速度跟踪计算纵向运动速度，并应用无人驾驶车横向动力学模型，构建横向路径跟踪误差系统；
步骤5：根据横向路径跟踪误差系统，设计有限时间横向路径跟踪控制器，使无人驾驶车在有限时间内稳定跟踪期望的运动路径；
所述步骤2中，无人驾驶车纵向运动状态方程为： 其中，u1表示控制输入加速度，τd表示时间常数；构建运动速度跟踪误差模型为： 其中，ev＝v?vd表示无人驾驶车速度跟踪误差， 表示无人驾驶车加速度跟踪误差；和a分别表示无人驾驶车纵向实际运动速度变化率和加速度变化率； 和 分别表示无人驾驶车速度跟踪误差和加速度跟踪误差的导数； 表示安全运动速度的二阶导数；a表示无人驾驶车纵向实际运动加速度；v表示无人驾驶车纵向实际运动速度；
所述步骤4中，无人驾驶车横向动力学模型为：其中， ey和
分别表示横向路径和偏航角的跟踪误差，δf表示前轮转向角，Cg表示路径曲率；a1＝Cf+Gr，a2＝?(lfCf?lrCr)， Cf表示前轮的侧偏刚度，Cγ表示后轮的侧偏刚度，lf和lγ分别表示质心到前轴和后轴的距离；m表示无人驾驶车质量，Iz表示车辆绕z轴的转动惯量；
表示x的导数， 和 分别表示横向路径和偏航角跟踪误差的变化率；
令 将无人驾驶车横向动力学模型转化为如下形式： 其中，uH＝δf表示无人驾驶车横向路径跟踪的控制输入，并且 为了有限时间内使无
人驾驶车实现稳定的路径跟踪，定义 表示辅助误差变量，建立横向路径跟踪误差系统如下： 其中，ξ(e1)＝?η
α α α α T
1Sig(e1) ，η1＝diag{η11，η12}，Sig(e1) ＝[|e11|sgn(e11)，|e12|sgn(e12)]，0＜∝＜1；
e1表示横向路径跟踪误差和偏航角跟踪误差构成的向量，e2表示横向路径跟踪误差变化率和偏航角跟踪误差变化率构成的向量，和 分别表示e1和e2的导数；
A1和A2分别表示e1和e2的系数矩阵，B表示控制矩阵，B0表示路径曲率的系数矩阵；η11，η12分别表示矩阵η1的对角元素，β表示辅助变量 的可调参数。
2.根据权利要求1所述无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，其特征在于，所述步骤1中，利用无人驾驶车与前车的距离状态信息si，i＝1，2，3，描述无人驾驶车运动速度调整动作ai如下：s1：SAF＞S0，s2：SAF＝S0，s3：SAF＜S0(1)，a1：vt+1＝vt+Δvd，a2：vt+1＝vt，a3：vt+1＝vt?Δvd(2)，其中，SAF表示无人驾驶车与前车的距离，S0表示无人驾驶车与前车指定的安全行车距离，vt和vt+1分别表示无人驾驶车当前时刻和下一时刻速度，Δvd表示无人驾驶车速度调整的变化值；
令 Δ S＝SAF?S0，设计无人驾驶车运动速度调整的奖惩值函数为：f为无人驾驶车运动速度调整的奖惩值函数，自主安全运动速度学习方法如下：
步骤a.初始化无人驾驶车行为对 其中s表示当前的距离状态信息， 表示当前的速度调整动作；设置无人驾驶车更新状态学习速率α∈[0，1]，衰减系数γ∈[0，1]，速度调整动作的选择概率ε∈[0，1]；
步骤b.无人驾驶车感知与前车的距离SAF并与S0比较大。卸衔奕思菔怀涤肭俺档木嗬胱刺畔i，无人驾驶车以速度调整动作的选择概率ε选取ai中的速度调整动作，确定无人驾驶车当前时刻的行为对步骤c.无人驾驶车根据f获得奖惩值，并进入下一个距离状态信息s′，再利用速度调整动作的选择概率ε选择新的速度调整动作 使无人驾驶车获得下一时刻行为对 此时对 的价值进行更新，过程为： 其中，
γ为衰减系数， 表示当前时刻行为对 的价值， 表示下一时刻行为对的价值；无人驾驶车完成一次运动速度调整；
步骤d.将 作为当前时刻新的行为对，重复步骤b?步骤c，无人驾驶车不断调整运动速度，完成自主安全运动速度vd的规划。
3.根据权利要求1所述无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，其特征在于，所述步骤3中，设计纵向速度跟踪控制器如下： 其中，kp和kd表示速度跟踪误差可调节的控制器参数和加速度跟踪误差可调节的控制器参数；
在纵向速度跟踪控制器的作用下，无人驾驶车纵向实际运动速度v跟踪规划的自主安全运动速度vd，运动速度约束性能|v|≤υs，υs表示预先指定的安全速度界限值。
4.根据权利要求1所述无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，其特征在于，所述步骤5中，设计有限时间横向路径跟踪控制器如下：其中， 表示B
的伪逆矩阵， η1＝diag{η11，η22}，并且
在横向路径跟踪控制器的作用下，无人驾驶车在有限时间内稳定跟踪期望的运动路径；
η21，η22分别表示矩阵η2的对角元素，λ1表示控制器uH的可调参数。 说明书 : 无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法技术领域[0001] 本发明涉及无人驾驶车的控制技术领域，尤其是关于无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法。背景技术[0002] 随着车辆工业的快速发展，汽车已经逐渐成为人们出行的重要交通工具，不过也给人们的生命安全和道路拥堵带来了巨大挑战。因此，社会亟需一种更加高效的汽车行驶技术来提高人们的安全出行并降低城市拥堵。无人驾驶车作为高新技术融合的高度智能化产物，不仅是车辆工业未来的发展方向，也是解决交通拥堵，提高出行效率的重要途径。实际应用中，车辆运动控制是无人驾驶车的核心技术之一，直接关系着车辆能否按照期望路径和速度行驶，是无人驾驶中最基本也是最重要的部分。因此，研究无人驾驶车的稳定控制方法，对确保车辆行驶的准确性、安全性和平稳性具有重要意义。[0003] 目前无人驾驶车跟踪控制方法已经取得了一些研究开云优惠体育网页版入口，然而还没有解决有限时间内车辆运动的稳定问题。如果无人驾驶车运动中稳定时间调节过长，在跟踪期望路径的暂态运动阶段将产生过大跟踪误差，导致无人驾驶车有发生碰撞的危险；同时，为了解决道路拥堵提高出行效率，无人驾驶车应具有自主规划安全运动速度的性能。到目前为止，还没有关于无人驾驶车自主安全速度的规划方法以及有限时间稳定控制方法。发明内容[0004] 为了解决上述问题，本发明提供了无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，目的是提高无人驾驶车运动的安全性和稳定性。[0005] 本发明是通过以下技术方案来实现的：[0006] 无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：[0007] 步骤1：利用无人驾驶车与前车的距离状态信息，设计了自主安全运动速度学习方法，通过奖惩值函数，无人驾驶车实现安全运动速度规划；[0008] 步骤2：应用无人驾驶车纵向运动状态方程，并通过规划的安全运动速度，构建运动速度跟踪误差模型；[0009] 步骤3：根据运动速度跟踪误差模型，设计纵向速度跟踪控制器，完成无人驾驶车速度跟踪和运动速度约束性能；[0010] 步骤4：根据无人驾驶车速度跟踪计算纵向运动速度，并应用无人驾驶车横向动力学模型，构建横向路径跟踪误差系统；[0011] 步骤5：根据横向路径跟踪误差系统，设计有限时间横向路径跟踪控制器，使无人驾驶车在有限时间内稳定跟踪期望的运动路径。[0012] 所述步骤1中，利用无人驾驶车与前车的距离状态信息 ， ，描述无人驾驶车运动速度调整动作 如下： ，其中，表示无人驾驶车与前车的距离， 表示无人驾驶车与前车指定的安全行车距离， 和分别表示无人驾驶车当前时刻和下一时刻速度， 表示无人驾驶车速度调整的变化值。[0013] 令 ，设计无人驾驶车运动速度调整的奖惩值函数为：，无人驾驶车自主安全运动速度学习方法如下：[0014] 步骤a.初始化无人驾驶车行为对 ，其中 表示当前的距离状态信息， 表示当前的速度调整动作；设置无人驾驶车更新状态学习速率 ，衰减系数 ，速度调整动作的选择概率 ；[0015] 步骤b.无人驾驶车感知与前车的距离 并与 比较大。卸衔奕思菔怀涤肭俺档木嗬胱刺畔 ，无人驾驶车以速度调整动作的选择概率 选取 中的速度调整动作，确定无人驾驶车当前时刻的行为对 ；[0016] 步骤c.无人驾驶车根据 获得奖惩值，并进入下一个距离状态信息 ，再利用速度调整动作的选择概率 选择新的速度调整动作 ，使无人驾驶车获得下一时刻行为对，此时对 的价值进行更新，过程为：其中， 为衰减系数，表示当前时刻行为对 的价值， 表示下一时刻行为对 的价值；无人驾驶车完成一次运动速度调整；[0017] 步骤d.将 作为当前时刻新的行为对，重复步骤b?步骤c，无人驾驶车不断调整运动速度，完成自主安全运动速度 的规划。[0018] 所述步骤2中，无人驾驶车纵向运动状态方程为： ，其中， 表示控制输入加速度， 表示时间常数。构建运动速度跟踪误差模型为：其中， 表示无人驾驶车速度跟踪误差，表示无人驾驶车加速度跟踪误差。 和 分别表示无人驾驶车纵向实际运动速度变化率和加速度变化率； 和 分别表示无人驾驶车速度跟踪误差和加速度跟踪误差的导数；表示安全运动速度的二阶导数；表示无人驾驶车纵向实际运动加速度；表示无人驾驶车纵向实际运动速度。[0019] 所述步骤3中，设计纵向速度跟踪控制器如下： ，其中， 和 表示速度跟踪误差可调节的控制器参数和加速度跟踪误差可调节的控制器参数。[0020] 这样在纵向速度跟踪控制器的作用下，无人驾驶车实际运动速度 跟踪规划的安全运动速度 ，并实现运动速度约束性能 ， 表示预先指定的安全速度界限值。[0021] 所述步骤4中，无人驾驶车横向动力学模型为：，其中， ， 和分别表示横向路径和偏航角的跟踪误差， 表示前轮转向角， 表示路径曲率。， ， ， 和 分别表示前后轮的侧偏刚度， 和 分别表示质心到前轴和后轴的距离。 表示无人驾驶车质量， 表示车辆绕 轴的转动惯量， 表示的导数， 和 分别表示横向路径和偏航角跟踪误差的变化率；[0022] 令 ， ，转化为如下形式：，其中， 表示无人驾驶车横向路径跟踪的控制输入，并且 ，进一步，为了有限时间内使无人驾驶车实现稳定的路径跟踪，定义 表示辅助误差变量，建立横向路径跟踪误差系统如下： ，其中，， ， ，； 表示横向路径跟踪误差和偏航角跟踪误差构成的向量， 表示横向路径跟踪误差变化率和偏航角跟踪误差变化率构成的向量， 和 分别表示 和 的导数。[0023] 所述步骤5中，设计横向路径跟踪控制器如下：，其中， 表示的伪逆矩阵， ， ， ，， 和 分别表示可调参数，并且 。和 分别表示 和 的系数矩阵， 表示控制矩阵， 表示路径曲率的系数矩阵； ，分别表示矩阵 的对角元素， 表示辅助变量 的可调参数；[0024] ， 分别表示矩阵 的对角元素， 表示控制器 的可调参数。[0025] 这样在横向路径跟踪控制器的作用下，无人驾驶车在有限时间内稳定跟踪期望的运动路径。[0026] 相比现有技术，本发明具有以下优点及效果：[0027] 本发明提供了无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法。通过测量与前车的距离状态信息，设计了无人驾驶车自主安全运动速度学习方法，利用奖惩值函数，无人驾驶车不断对速度进行调整，并自主规划了安全运动速度；利用无人驾驶车纵向运动状态方程，提出纵向速度跟踪控制方法并实现运动速度约束性能，使无人驾驶车稳定跟踪规划的安全速度；利用无人驾驶车横向动力学模型，并应用纵向速度构建了有限时间横向路径跟踪控制器，使无人驾驶车有限时间内实现期望路径的稳定跟踪。本发明从规划自主安全运动速度的新视角，提出约束性能的纵向速度跟踪控制和有限时间的横向路径跟踪控制新方法，保障了无人驾驶车跟踪运动的稳定性和安全性。附图说明[0028] 图1为本发明控制方法流程图。[0029] 图2为本发明纵向速度跟踪控制器和横向路径跟踪控制器工作框图。[0030] 图3为本发明无人驾驶车主控模块电路原理图。[0031] 图4为本发明无人驾驶车通信电路原理图。具体实施方式[0032] 请参阅图1和图2，本发明提出了无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，由图2可见，无人驾驶车自主规划了安全运动速度vd，在纵向速度跟踪控制器uL作用下无人驾驶车实际运动速度v跟踪规划的安全速度vd，并实现运动速度约束性能；同时，无人驾驶车利用设计的横向路径跟踪控制器uH，实现了期望运动路径yd和 的有限时间稳定跟踪，具体包括以下步骤：[0033] S1：利用无人驾驶车与前车的距离状态信息，设计了自主安全运动速度学习方法，通过奖惩值函数，无人驾驶车实现安全运动速度规划；[0034] 具体的，利用无人驾驶车与前车的距离状态信息 ， ，描述无人驾驶车运动速度调整动作 如下： ，其中， 表示无人驾驶车与前车的距离， 表示无人驾驶车与前车指定的安全行车距离， 和 分别表示无人驾驶车当前时刻和下一时刻速度， 表示无人驾驶车速度调整的变化值。[0035] 令 ，设计无人驾驶车运动速度调整的奖惩值函数为：，无人驾驶车自主安全运动速度学习方法如下：[0036] 步骤a.初始化无人驾驶车行为对 ，其中 表示当前的距离状态信息， 表示当前的速度调整动作；设置无人驾驶车更新状态学习速率 ，衰减系数 ，速度调整动作的选择概率 ；[0037] 步骤b.无人驾驶车感知与前车的距离 并与 比较大。卸衔奕思菔怀涤肭俺档木嗬胱刺畔 ，无人驾驶车以速度调整动作的选择概率 选取 中的速度调整动作，确定无人驾驶车当前时刻的行为对 ；[0038] 步骤c.无人驾驶车根据 获得奖惩值，并进入下一个距离状态信息 ，再利用速度调整动作的选择概率 选择新的速度调整动作 ，使无人驾驶车获得下一时刻行为对，此时对 的价值进行更新，过程为：其中，为衰减系数， 表示当前时刻行为对 的价值， 表示下一时刻行为对 的价值；无人驾驶车完成一次运动速度调整；[0039] 步骤d.将 作为当前时刻新的行为对，重复步骤b?步骤c，无人驾驶车不断调整运动速度，完成自主安全运动速度 的规划。[0040] S2：应用无人驾驶车纵向运动状态方程，构建运动速度跟踪误差模型；[0041] 具体的，无人驾驶车纵向运动状态方程为： ，其中， 表示控制输入加速度， 表示时间常数。构建运动速度跟踪误差模型为： ，其中， 表示无人驾驶车速度跟踪误差， 表示无人驾驶车加速度跟踪误差。 和 分别表示无人驾驶车纵向实际运动速度变化率和加速度变化率； 和分别表示无人驾驶车速度跟踪误差和加速度跟踪误差的导数； 表示安全运动速度的二阶导数；表示无人驾驶车纵向实际运动加速度；表示无人驾驶车纵向实际运动速度。[0042] S3：利用运动速度跟踪误差模型，设计纵向速度跟踪控制器，实现无人驾驶车速度跟踪和运动速度约束性能；[0043] 具体的，设计纵向速度跟踪控制器如下： ，其中，和 表示速度跟踪误差可调节的控制器参数和加速度跟踪误差可调节的控制器参数。[0044] 将纵向速度跟踪控制器代入运动速度跟踪误差模型，可得： ，为了说明跟踪误差 和 渐近稳定，并且无人驾驶车实际运动速度满足约束性能，如果存在正定对称矩阵 和 ，矩阵 和 ，使如下矩阵不等式成立：， ，其中 表示无人驾驶车初始运动速度，则纵向速度跟踪控制器可使实际运动速度 跟踪规划的安全速度，同时实际运动速度 满足约束性能 ，从而保证无人驾驶车实际运动速度的安全性。[0045] 设计Lyapunov函数如下： ，求导，可得，对式(9)左乘 ，右乘，可得 ，其中 ，，进一步由式(11)，可得 ，于是由式(14)可知，速度跟踪误差系统渐近稳定，无人驾驶车实际运动速度 稳定跟踪规划的安全运动速度 。[0046] 对式(14)左右两侧同时积分，得到 ，进而有：，对式(10)左乘 ，右乘 ，可得，结合式(15)和式(16)，可得，这样由式(17)可知，在纵向速度跟踪控制器的作用下，无人驾驶车在跟踪规划的安全运动速度过程中，实现了运动速度约束性能 。S4：计算无人驾驶车纵向运动速度，并应用无人驾驶车横向动力学模型，构建横向路径跟踪误差系统；[0047] 具体的，无人驾驶车横向动力学模型为：，其中， ，分别表示横向路径和偏航角的跟踪误差，y和yd分别表示无人驾驶车横向实际运动路径和期望运动路径， 和 分别表示无人驾驶车横向运动的实际偏航角路径和期望的偏航角路径， 表示前轮转向角， 表示路径曲率。 ，， ， 和 分别表示前后轮的侧偏刚度，分别表示质心到前轴和后轴的距离。 表示无人驾驶车质量， 表示车辆绕 轴的转动惯量。[0048] 令 ， ，将公式(8) 转化为如下形式：，其中， 表示无人驾驶车横向路径跟踪的控制输入，并且 ，其中，参数矩阵和 中的 表示无人驾驶车纵向实际运动速度，其在纵向速度跟踪控制器作用下通过公式(5)计算获得。[0049] 进一步，为了有限时间内使无人驾驶车实现稳定的路径跟踪，定义表示辅助误差变量，建立横向路径跟踪误差系统如下：，其中， ，， ， ， 、 分别表示矩阵 的对角元素， 表示辅助变量 的可调参数。[0050] S5：根据横向路径跟踪误差系统，设计有限时间横向路径跟踪控制器，使无人驾驶车在有限时间内稳定跟踪期望的运动路径；[0051] 具体的，设计横向路径跟踪控制器如下：，其中， 表示的伪逆矩阵， ， ， ，， ， 分别表示矩阵 的对角元素， 表示控制器 的可调参数，并且 。为了保证横向路径跟踪误差系统有限时间稳定，设计Lyapunov函数如下： ，沿横向路径跟踪误差系统对公式(22)求导，并将横向路径跟踪控制器代入，可得：，根据杨氏不等式可知，存在正数 ，使下列不等式成立： ，并且，其 中 ， ， ，。 ，其中， ，， 。将 式 ( 2 4) ? (2 6 ) 代 入 式 (2 3) ，可 得 ：，其中， ， 。[0052] 于是由式(27)可知，在横向路径跟踪控制器的作用下，无人驾驶车有限时间内实现了期望运动路径的稳定跟踪。[0053] 请参阅图3和图4，最后采用MC9S12XEP为主控模块的控制单元运行本发明提出的无人驾驶车自主安全运动速度的有限时间稳定控制方法，控制单元由数据采集模块、主控模块、电机驱动与执行模块以及信息反馈模块组成。主控模块输入接旋转编码器和测距传感器的数据采集模块，输出接电机驱动模块，电机驱动模块与电机相连，电源系统给各个电气设备供电。主控模块的控制方法为读取信息反馈模块中电机编码器的反馈信号，并与主控模块给定的命令信号进行比较，计算得出误差信号。根据误差信号，主控模块按照预定的控制算法计算出电机的控制量，送给电机驱动模块，使电机带动车轮转动并按设计的控制方式运动。

专利地区：辽宁

专利申请日期：2024-05-10

专利公开日期：2024-11-29

专利公告号：CN118689095B