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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于SSM的自动驾驶车队横纵向同步安全控制方法，包括步骤如下：首先，针对智能网联环境下的弯道场景，自动驾驶车队中车辆接收到前后车运行信息以及路道状态信息后；再根据利用SSM以及车队间距策略构建自动驾驶车辆安全控制目标；接着利用模型预测控制与车辆动力学结合，对车辆的路径选择进行动态规划与实时控制。本发明能保障自动驾驶车队在弯道场景下的效率并提高其安全性。

主权项：1.一种基于SSM的自动驾驶车队横纵向同步安全控制方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，获取弯道场景道路信息；S2，获取车队中所有车辆初始运行状态；S3，设定车队中车辆安全间距控制策略，以固定车头时距策略进行车队控制；S4，取从当前时刻到设定值的时间段作为模型预测控制的预测范围，并设计采样时间以及控制时间；S5，基于所选取的SSM指标以及设计车辆目标车头间距，设计车辆控制目标函数；S6，利用二次规划求取车辆控制目标函数的最优解；S7，根据步骤S6得到的最优解，将车队中所有车辆第一个解作为控制输入对所有车辆进行控制；S8，更新所有车辆运行状态；S9，若车辆没有全部通过弯道场景，重复步骤S3至步骤S8，直至所有车辆通过弯道场景；步骤S3中，设定车队中车辆安全间距控制策略，以固定车头时距策略进行车队控制的步骤如下：S31，车辆i的横纵向状态满足下列方程： 式中，X为自动驾驶车辆i中心点纵向位移；Y为自动驾驶车辆i中心点横向位移；为其导数；vx表示自动驾驶车辆i中心点的纵向速度，vy表示自动驾驶车辆i中心点的横向速度；ψ表示自动驾驶车辆i中心点的方向角，为其导数；r表示自动驾驶车辆i中心点的偏航率，为其导数；β为自动驾驶车辆i的侧滑角，为其导数；Fxr表示自动驾驶车辆i后轮的纵向力，Fyf表示自动驾驶车辆i前轮的横向力；Fyr表示自动驾驶车辆i后轮的横向力；M为车辆质量；Iz为中心点的偏航惯性；lr表示自动驾驶车辆中心点到后轮的距离；lf表示自动驾驶车辆中心点到前轮的距离；δ表示自动驾驶车辆i的转向角，为其导数，δ′表示自动驾驶车辆i的理想转向角；Fx表示自动驾驶车辆i的纵向力，为其导数，F′x表示自动驾驶车辆i的理想纵向力；其中，δ′与F′x为车辆输入的控制参数；S32，求解车辆状态方程，车辆状态方程的表达式如下：dx＝fdt+G·udt其中，x＝[XYψβrvxvyδFx]T G＝[00000001010]TS33，选用固定车头时距策略，则表达式为：τ*vi,xt+lf+lr＝βi-1,yt-βi,yt×R式中，τ*表示车辆间车头间距；vi,xt表示第i辆自动驾驶车辆的纵向速度；βi,yt表示自动驾驶车辆i的横向侧滑角；βi-1,yt表示自动驾驶车辆i-1的横向侧滑角；R表示弯道的曲率半径；步骤S5中，所述SSM指标包括与前车碰撞时间TTC、避免碰撞减速度DRAC和紧急减速碰撞潜在指数PICUD；基于所选取的SSM指标以及设计车辆目标车头间距，设计目标函数的步骤包括：S51，确定车辆的状态约束条件：-23deg≤δ≤23deg|F′x|≤8600NS52，车辆控制目标表示为：minqx,u＝α1τ*vi,xt+lf+lr-βi-1,yt-βi,yt×R-s02+α2d2+α3vi,xt-vi-1,xt2+α4SSM*式中，α1、α2、α3、α4为权重系数；s0为静止间距；d为弯道几何影响系数；vi-1,xt表示第i-1辆自动驾驶车辆的纵向速度；SSM*为根据所选择的SSM所设计的控制目标；当选取与前车碰撞时间TTC为控制目标时，由于TTC表示为： 则SSM*TTC＝vi,xt-vi-1,xt2-βi-1,yt-βi,yt×R-lf+lr2；当选取避免碰撞减速度DRAC为控制目标时，由于DRAC表示为： 式中，pit表示车辆i的位置；pi-1t表示车辆i-1的位置；vit表示车辆i的速度；vi-1t表示车辆i-1的速度；l表示车长；则SSM*DRAC＝vi,xt-vi-1,xt2-βi-1,yt-βi,yt×R；当选取紧急减速碰撞潜在指数PICUD为控制目标时，由于PICUD表示为： 式中，a表示加速度；Δt表示采样时间间隔；则

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百度查询： 东南大学 一种基于SSM的自动驾驶车队横纵向同步安全控制方法