基于滑模控制算法的自适应跟车巡航研究_任一凡.pdf

第4 1卷 第1期2 0 2 3年1月MA CH I N E R Y&E L E C T R ON I C SV o l.4 1N o.1J a n.2 0 2 3收稿日期:2 0 2 2 0 6 2 3基金项目:江苏省六大人才高峰高层次人才资助项目(2 0 1 2 Z B Z Z 0 4 7)作者简介:任一凡(1 9 9 6-),男,四川宜宾人,硕士研究生,研究方向为汽车智能控制算法;孙后环(1 9 6 5-),男,江苏徐州人,教授,研究方向为微机控制自动化和机电一体化;刘 陈(1 9 9 4-),男,江苏南通人,硕士研究生,研究方向为汽车辅助驾驶控制算法。基于滑模控制算法的自适应跟车巡航研究任一凡,孙后环,刘 陈(南京工业大学机械与动力工程学院,江苏 南京2 1 1 8 1 6)摘 要:自适应巡航控制(A C C)为汽车驾驶提供了便捷性,通过对跟车控制上层控制算法以及下层执行策略进行设计,加强巡航控制功能的跟随性、安全性和舒适性。设计了考虑制动安全距离和舒适加速度的变时距跟车策略,基于滑模变结构控制算法实现跟车功能,建立包含速度偏差与距离偏差的滑模控制面,并改进趋近率缓解系统抖振。基于C a r s i m动力学仿真软件搭建A C C自适应巡航仿真车辆与交通环境,通过节气门开度、制动主缸压力作为C a r s i m的输入信号实现对车辆的闭环控制,与MA T L A B/S i m u l i n k实现联合仿真。将使用传统P I D算法跟车策略的实车实验与改进后的仿真跟车算法对比,结果验证了发动机逆模型和制动器逆模型的合理性,同时,车辆控制的精确性和舒适性都显著提升,跟车距离更具安全性。关键词:跟车巡航控制;可变跟车时距策略;滑模控制;特殊指数趋近率中图分类号:U 4 6 3.6;T P 2 7 3 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 1 2 2 5 7(2 0 2 3)0 1 0 0 5 9 0 6R e s e a r c ho nA d a p t i v eC r u i s eB a s e do nS l i d i n gM o d eC o n t r o lA l g o r i t h mR E NY i f a n,S U NH o u h u a n,L I UC h e n(S c h o o l o fM e c h a n i c a l a n dP o w e rE n g i n e e r i n g,N a n j i n gT e c hU n i v e r s i t y,N a n j i n g2 1 1 8 1 6,C h i n a)A b s t r a c t:T h eA d a p t i v eC r u i s eC o n t r o l(A C C)b r i n g sc o n v e n i e n c et od r i v i n gac a r.B yd e s i g n i n gt h eu p p e r l e v e l c o n t r o l a l g o r i t h ma sw e l l a s t h e l o w e r l e v e l e x e c u t i o ns t r a t e g y f o r f o l l o w i n gc o n t r o l,t h e f o l-l o w i n g,s a f e t ya n dc o m f o r to f t h ec r u i s ec o n t r o l f u n c t i o na r ee n h a n c e d.Av a r i a b l et i m ed i s t a n c ef o l l o w i n gs t r a t e g yc o n s i d e r i n gb r a k i n gs a f e t yd i s t a n c e a n dc o m f o r t a b l e a c c e l e r a t i o n i sd e s i g n e d,t h e f o l l o w i n g f u n c t i o nb a s e do ns l i d i n gm o d ev a r i a b l es t r u c t u r ec o n t r o l a l g o r i t h mi s r e a l i z e d,as l i d i n gm o d ec o n t r o l s u r f a c e i n c l u-d i n gs p e e dd e v i a t i o na n dd i s t a n c ed e v i a t i o ni se s t a b l i s h e d,a n dt h ea p p r o a c hr a t em i t i g a t i o ns y s t e mi s i m-p r o v e d.T h eA C Ca d a p t i v ec r u i s es i m u l a t i o nv e h i c l ea n dt r a f f i ce n v i r o n m e n ta r eb u i l tb a s e do nt h eC a r s i md y n a m i c ss i m u l a t i o ns o f t w a r e.T h e c l o s e d l o o pc o n t r o l o f t h ev e h i c l e i s r e a l i z e db yu s i n g t h e t h r o t t l eo p e n-i n ga n db r a k em a s t e rc y l i n d e rp r e s s u r ea st h e i n p u ts i g n a l so fC a r s i m,a n dt h e j o i n ts i m u l a t i o ni sr e a l i z e dw i t hM a t l a b/S i m u l i n k.C o m p a r i n g t h e r e a l v e h i c l e e x p e r i m e n t u s i n g t h e t r a d i t i o n a l P I Da l g o r i t h mf o l l o w i n gs t r a t e g yw i t ht h e i m p r o v e ds i m u l a t i o nf o l l o w i n ga l g o r i t h m,t h er e s u l t sv e r i f yt h er a t i o n a l i t yo f t h ee n g i n ei n v e r s em o d e l a n dt h eb r a k e i n v e r s em o d e l.A t t h es a m et i m e,t h ea c c u r a c ya n dc o m f o r to fv e h i c l ec o n t r o la r es i g n i f i c a n t l y i m p r o v e d,a n dt h e f o l l o w i n gd i s t a n c e i ss a f e r.K e yw o r d s:f o l l o w i n gc r u i s i n gc o n t r o l;v a r i a b l ef o l l o w i n gt i m ed i s t a n c es t r a t e g y;s l i d i n gm o d ec o n t r o l;s p e c i a l e x p o n e n t i a l a p p r o a c hr a t e952 0 2 3(1)0 引言车辆自适应巡航系统简称A C C系统,作为汽车先进辅助驾驶系统的主要功能之一,在汽车高度智能化的发展中,A C C系统装机率越来越高。A C C系统通过接管部分操纵任务,减轻驾驶员驾驶强度,保证行车安全。随着技术进步,毫米波雷达、激光雷达与摄像头等多传感器在A C C系统中通过信息融合,使物体的识别和车距的探测更加精准。利用不同的上层算法体现了不同的跟车特性,经过不断创新和优化,部分汽车厂商已经能够实现较为成熟的跟车巡航功能1。国内外对跟车巡航中上层控制算法的研究十分广泛。薛杨2通过将模糊控制与P I D控制结合,设计了安全距离函数对A C C系统控制算法进行辅助调节;刘道旭东3将神经网络算法联合P I D控制,提高P I D控制的A C C系统的响应快速性和精准性;李鹏飞等4采用模糊神经网络,依据驾驶数据,训练自动生成隶属函数和模糊规则的模糊神经网络控制器;X i a o等5在设计A C C巡航系统时,基于滑模控制理论对理想跟车距离进行分析。目前的汽车自适应跟车系统能够实现跟车巡航功能,但还存在着舒适性和精确性的不足。本文主要改进自适应巡航中跟车巡航部分的速度控制精度,设计合理的可变理想跟车距离,用以提高减速阶段的舒适性和安全性。1 跟车巡航系统结构1.1 跟车巡航算法控制总体架构依据传感器获取系统所需信息,如两车相对距离、本车车速和轮速等数据,并将其反馈到上层算法6中,计算出前车车速和定义的理想安全距离,基于优化的滑模变结构算法获取后车跟车的理想加速度。两车行驶状态如图1所示,其中,vf和vx分别为前、后车车速,af和ax分别为前、后车加速度,L为两车实际车间距。vfvxafaxL图1 跟车巡航行驶状态下层控制模块根据获得的理想加速度,计算出发动机需求扭矩,当理想加速度为负时,制动器执行制动减速7。整体技术路线如图2所示。?图2 跟车技术路线1.2 理想跟车距离设计理想跟车距离是A C C跟车巡航系统的重要指标。车间距保持策略主要有固定时距跟车策略和变时距跟车策略8。本文将制动安全距离和制动减速度作为参考量对跟车策略进行改进,设计二次跟车距离策略作为理想跟车间距。二次车距策略模型为Ld=Dm i n+T vx+v2x2ac-v2f2am a x(1)Dm i n为两车静止时需保持的最小距离;T为汽车控制器及执行器系统响应时间;am a x为车辆紧急制动时的最大减速度。当目标车辆紧急刹车,一般可以产生7.58.0 m/s2的制动减速度9,本文am a x取7.5m/s2。式(1)假定前车以最大减速度减速的极限条件下,在保证安全行车距离的同时实现跟车舒适性,设置舒适性减速度ac,并对其值进行约束。本车车速大于7 2k m/h时,减速度ac上限为3.5m/s2;车速小于1 8k m/h时,减速度上限为5.0m/s2;两车速之间,减速度线性变化,如图3所示。5 04 54 03 5.1201101009080706050403020100?/()kmh-1?/()acms-2图3 ac约束值1.3 滑模控制算法设计1.3.1 滑模面设计滑动模态可以设计且与对象参数和扰动无关,能够快速响应,对参数变化和扰动性不灵敏,即鲁棒性较好,同时无需系统在线识别,物理实现简单。跟车巡航控制中,在保证两车实际距离达到理想跟车距离的同时,后车车速也需要稳定快速跟随目标车速。设计滑模变结构控制算法,使距离偏差和速度偏差vr都趋向于01 0。根据这2个约束条件,设计滑模切换函数s为s=+vr(2)为滑模切换面系数;s=0即为系统滑模切换06任一凡等:基于滑模控制算法的自适应跟车巡航研究智能制造面。距离偏差为=L-Ld=